目录 | 第4-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
1 绪论 | 第10-18页 |
1.1 概述 | 第10页 |
1.2 系统的无功功率负荷和无功功率损耗 | 第10-13页 |
1.3 无功功率补偿设备 | 第13-15页 |
1.4 无功功率补偿与无功平衡的重要意义 | 第15-16页 |
1.5 开发10kV线路无功自动补偿装置的必要性与重要性 | 第16-17页 |
1.6 本文所做的主要工作 | 第17-18页 |
2 超短期负荷预测 | 第18-31页 |
2.2 超短期负荷预测模型及现状 | 第19-25页 |
2.2.1 超短期负荷预测模型 | 第19-20页 |
2.2.2 超短期负荷预测技术 | 第20-25页 |
2.3 遗传算法 | 第25-26页 |
2.3.1 遗传算法的基本概念 | 第25页 |
2.3.2 遗传算法的基本操作 | 第25-26页 |
2.4 遗传算法和 BP算法相结合的遗传神经网络 | 第26-31页 |
3 10kV无功自动补偿装置原理与设计 | 第31-50页 |
3.1 无功补偿的调节原理 | 第31-33页 |
3.1.1 无功补偿校正功率因数的原理 | 第31-32页 |
3.1.2 无功补偿实现电压调整的原理 | 第32-33页 |
3.2 配电网无功补偿的方案 | 第33-36页 |
3.2.1 变电站集中补偿方式 | 第33-34页 |
3.2.2 低压集中补偿方案 | 第34页 |
3.2.3 用户终端补偿方式 | 第34-35页 |
3.2.4 柱上无功补偿方式 | 第35-36页 |
3.3 无功补偿的方式 | 第36-41页 |
3.3.1 负荷的无功功率补偿 | 第36-39页 |
3.3.2 线路及配电变压器中无功损耗的补偿 | 第39-41页 |
3.4 无功自动补偿的控制策略 | 第41-43页 |
3.5 改进的控制策略 | 第43-45页 |
3.6 改进控制策略效果分析 | 第45-46页 |
3.7 仿真算例 | 第46-50页 |
4 引入负荷预测方法的无功自动补偿装置设计 | 第50-53页 |
4.1 智能控制器的硬件结构 | 第50-51页 |
4.2 智能控制器的软件设计 | 第51-53页 |
5 结论与今后的工作 | 第53-54页 |
5.1 结论 | 第53页 |
5.2 后续工作 | 第53-54页 |
附录 | 第54-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
致谢 | 第69-70页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第70页 |