| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 电力系统暂态稳定预测的传统方法 | 第11-13页 |
| 1.3 电力系统暂态稳定预测的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 基于支持向量机的暂态稳定预测 | 第13-14页 |
| 1.3.2 基于人工神经网络的暂态稳定预测 | 第14页 |
| 1.3.3 基于决策树的暂态稳定预测 | 第14-15页 |
| 1.3.4 基于泰勒级数的暂态稳定预测 | 第15页 |
| 1.3.5 考虑分布式发电的暂态稳定预测 | 第15-16页 |
| 1.3.6 暂态稳定的概率评估 | 第16页 |
| 1.4 问题的提出 | 第16页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 广域测量技术及其在暂态稳定预测中的应用 | 第18-25页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 广域测量系统简介 | 第18-22页 |
| 2.2.1 广域测量系统的结构 | 第18-20页 |
| 2.2.2 广域测量技术的特点 | 第20-21页 |
| 2.2.3 广域测量系统的应用功能 | 第21-22页 |
| 2.3 基于广域测量技术的暂态稳定预测研究现状 | 第22-23页 |
| 2.3.1 人工智能法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 轨迹预测法 | 第23页 |
| 2.3.3 其它方法 | 第23页 |
| 2.4 小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于运动方程的两机系统受扰轨迹预测方法 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 传统两机系统受扰轨迹预测方法 | 第26-28页 |
| 3.2.1 基于单机无穷大系统的受扰轨迹预测法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于拟合思想的受扰轨迹预测法 | 第27-28页 |
| 3.3 基于系统运动方程的受扰轨迹预测法 | 第28-30页 |
| 3.4 仿真分析 | 第30-35页 |
| 3.4.1 仿真系统和参数 | 第30-31页 |
| 3.4.2 算例一(二阶发电机模型+阻抗负荷) | 第31-32页 |
| 3.4.3 算例二(六阶发电机模型+50%阻抗负荷与50%感应电动机) | 第32-35页 |
| 3.5 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于同调机群等值的多机系统的暂态稳定预测 | 第36-47页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 CCCOI-RM变换 | 第36-38页 |
| 4.3 临界机群的识别 | 第38-41页 |
| 4.3.1 临界机群的特征 | 第38-39页 |
| 4.3.2 临界机群的划分 | 第39-41页 |
| 4.4 基于受扰轨迹凹凸性的暂态稳定判据 | 第41-42页 |
| 4.5 暂态稳定预测方法步骤 | 第42-43页 |
| 4.6 多机系统仿真分析 | 第43-46页 |
| 4.7 小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 本文总结 | 第47页 |
| 5.2 下一步研究工作 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第55页 |