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基于径向基神经网络电压稳定裕度指标算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 绪论第8-13页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·电压稳定性的定义及分类第9-10页
     ·电压稳定性定义第9-10页
     ·电压稳定性研究分类第10页
   ·电压稳定性研究现状第10-12页
     ·静态电压稳定性分析第11页
     ·动态电压稳定性分析第11-12页
   ·本文的研究内容第12-13页
2 静态电压稳定性分析方法第13-20页
   ·传统静态电压稳定分析方法第13-14页
   ·静态电压稳定指标第14-18页
     ·裕度指标第14-16页
     ·状态指标第16-18页
   ·静态电压稳定分析新方法第18-19页
   ·本章小结第19-20页
3 人工神经网络第20-30页
   ·人工神经网络概述第20-21页
     ·人工神经网络的概念:第20页
     ·人工神经网络的特点:第20-21页
   ·人工神经网络理论第21-23页
     ·人工神经元及激活函数第21-22页
     ·人工神经元网络模型第22-23页
     ·人工神经元网络学习规则第23页
   ·径向基神经网络理论第23-26页
     ·径向基函数神经网络模型第24页
     ·径向基函数第24-25页
     ·径向基函数的非线性逼近能力第25-26页
   ·径向基神经网络算法第26-29页
     ·随机选取RBF中心第26-27页
     ·自组织学习选取RBF中心第27-28页
     ·有监督学习选取RBF中心第28-29页
   ·本章小结第29-30页
4 BP神经网络电压稳定性分析第30-42页
   ·电压稳定裕度的确定第30-31页
     ·电压稳定极限点选择第30页
     ·负荷增长方式的选择第30-31页
     ·模型的选择第31页
   ·神经网络电压稳定极限预测基本思想第31页
   ·BP神经网络的基本原理第31-34页
     ·BP神经网络的网络模型第31-32页
     ·BP神经网络的基本思想第32-33页
     ·BP神经网络的学习算法第33-34页
   ·基于BP神经网络的电压稳定裕度预测模型第34-36页
     ·BP算法的选取第35-36页
     ·BP神经网络结构的确定第36页
   ·基于BP算法电压稳定裕度计算仿真研究第36-41页
     ·仿真软件介绍第36-37页
     ·训练样本的形成第37页
     ·神经网络输入数据的归一化处理第37-38页
     ·仿真数据采集第38页
     ·样本的归一化第38-39页
     ·BP神经网络电压稳定极限预测第39-40页
     ·BP神经网络电压稳定薄弱点的确定第40-41页
   ·本章小结第41-42页
5 径向基神经网络电压稳定性分析第42-54页
   ·径向基神经网络电压稳定裕度计算模型结构第42页
   ·算法选取第42-46页
     ·在线分配隐单元第43页
     ·网络参数校正第43-45页
     ·RBF网络初始值的确定第45-46页
     ·阈值的确定第46页
   ·基于径向基神经网络电压稳定裕度计算流程图第46-47页
   ·基于径向基神经网络电压稳定裕度计算仿真研究第47-53页
     ·仿真参数的选择对训练结果影响第47-49页
     ·径向基神经网络训练过程第49-50页
     ·径向基神经网络的测试过程第50-51页
     ·径向基神经网络的训练误差与测试误差统计第51-52页
     ·径向基神经网络电压稳定极限预测第52-53页
     ·电压稳定裕度的计算第53页
     ·电力系统电压稳定薄弱点的确定第53页
   ·本章小结第53-54页
6 径向基神经网络预测与BP网络的预测性能比较第54-60页
   ·RBF神经网络与BP网络的比较第54-57页
     ·BP网络存在的问题第54页
     ·RBF的预测BP网络的预测图形分析比较第54-55页
     ·预测误差分析第55-56页
     ·误差产生的原因第56-57页
   ·IEEE39节点径向基神经网络电压稳定裕度计算第57-59页
     ·IEEE39节点系统部分节点P-V曲线第57-58页
     ·IEEE39节点系统的负荷节点的电压稳定极限及稳定裕度第58-59页
     ·IEEE39节点电压稳定薄弱点选择第59页
   ·本章小结第59-60页
7 结论与展望第60-62页
   ·结论第60页
   ·展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-66页
附录第66-69页
在学校期间发表的论文和参与科研第69页

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