| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 世界风力发电现状 | 第8-9页 |
| 1.1.2 我国风力发电现状 | 第9-10页 |
| 1.1.3 风力发电事故及电网调度 | 第10-11页 |
| 1.2 电力系统状态估计的主要研究内容与作用 | 第11-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 电力系统状态估计研究现状 | 第14页 |
| 1.3.2 卡尔曼滤波算法在电力系统状态估计方面研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 风电场等效建模研究现状 | 第16页 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 风电场及支路等效建模 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 风电场风电机组连接方式 | 第20-24页 |
| 2.2.1 放射型连接 | 第20-21页 |
| 2.2.2 单边环型连接 | 第21-22页 |
| 2.2.3 双边环型连接 | 第22页 |
| 2.2.4 复合环型连接 | 第22-23页 |
| 2.2.5 星型连接 | 第23-24页 |
| 2.3 风电场风电机组典型连接方式 | 第24-27页 |
| 2.3.1 风电场风电机组集电系统结构 | 第24-26页 |
| 2.3.2 风电场支路单机等效模型 | 第26-27页 |
| 2.3.3 风电场单机等效模型 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 3 基于SRCKF的风电场单机等效模型状态估计 | 第29-44页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 风电场单机等效模型状态空间描述 | 第29-31页 |
| 3.2.1 Holt’s两参数指数平滑法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 风电场单机等效状态空间模型 | 第30-31页 |
| 3.3 卡尔曼滤波算法 | 第31-39页 |
| 3.3.1 扩展卡尔曼滤波算法原理 | 第31-33页 |
| 3.3.2 无迹卡尔曼滤波算法原理 | 第33-36页 |
| 3.3.3 平方根容积卡尔曼滤波算法原理 | 第36-39页 |
| 3.4 数值实验 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于STSRCKF的风电场支路单机等效模型状态估计 | 第44-62页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 风电场支路状态估计问题分析 | 第44-49页 |
| 4.2.1 无功功率与支路状态的关系 | 第44-46页 |
| 4.2.2 风电场调度与控制系统结构分析 | 第46-47页 |
| 4.2.3 风电场支路单机等效状态空间模型 | 第47-49页 |
| 4.3 强跟踪平方根容积卡尔曼滤波 | 第49-52页 |
| 4.3.1 强跟踪滤波算法 | 第49-50页 |
| 4.3.2 强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法 | 第50-52页 |
| 4.4 风电场支路状态分布式协同估计 | 第52-57页 |
| 4.4.1 分布式协同并行估计算法 | 第52-54页 |
| 4.4.2 分布式协同顺序估计算法 | 第54-57页 |
| 4.5 数值实验 | 第57-61页 |
| 4.5.1 STSRCKF与SRCKF算法对比实验 | 第58页 |
| 4.5.2 分布式协同并行估计算法实验 | 第58-60页 |
| 4.5.3 分布式协同顺序估计算法实验 | 第60-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第62页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| A.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目及科研成果 | 第69页 |
| B.作者在攻读学位期间获奖情况 | 第69页 |
