| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文的选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 低频振荡的定义及分类 | 第10页 |
| 1.3 低频振荡的产生 | 第10-11页 |
| 1.4 低频振荡的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4.1 低频振荡的辨识方法 | 第11-12页 |
| 1.4.2 含风电场的电力系统低频振荡特性 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 风电机组数学模型 | 第15-22页 |
| 2.1 双馈型风电机组简介 | 第15-16页 |
| 2.1.1 双馈型风电机组的基本原理 | 第15页 |
| 2.1.2 双馈型风电机组的优势 | 第15-16页 |
| 2.2 双馈型风电机组的机械系统模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 风机的空气动力学模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 轴系模型 | 第17-18页 |
| 2.3 双馈型风力发电机模型 | 第18-19页 |
| 2.4 变频器模型 | 第19-20页 |
| 2.5 小结 | 第20-22页 |
| 3 Prony算法概述 | 第22-28页 |
| 3.1 Prony算法的实现步骤 | 第22-23页 |
| 3.2 Prony算法的参数选择 | 第23-24页 |
| 3.3 Prony算法的算例分析 | 第24-27页 |
| 3.3.1 理想信号的Prony辨识 | 第24-25页 |
| 3.3.2 含噪信号的Prony辨识 | 第25-27页 |
| 3.4 小结 | 第27-28页 |
| 4 EEMD和Robust ICA算法概述及融合 | 第28-36页 |
| 4.1 EEMD算法概述 | 第28-31页 |
| 4.1.1 EMD算法原理 | 第28页 |
| 4.1.2 EMD算法分解步骤 | 第28-29页 |
| 4.1.3 EEMD分解步骤 | 第29-30页 |
| 4.1.4 EEMD去噪原理 | 第30页 |
| 4.1.5 传统EEMD去噪法的缺点 | 第30-31页 |
| 4.2 Robust ICA算法概述 | 第31-34页 |
| 4.2.1 ICA的提出和发展 | 第31-32页 |
| 4.2.2 ICA模型 | 第32页 |
| 4.2.3 Robust ICA算法原理 | 第32-34页 |
| 4.2.4 Robust ICA算法优势 | 第34页 |
| 4.3 EEMD和Robust ICA的融合 | 第34-35页 |
| 4.4 小结 | 第35-36页 |
| 5 EEMD-Robust ICA在低频振荡Prony辨识中的应用 | 第36-47页 |
| 5.1 模拟信号的Prony辨识 | 第36-41页 |
| 5.1.1 基于EEMD去噪法的模拟信号的Prony辨识 | 第36-39页 |
| 5.1.2 基于EEMD-Robust ICA去噪法的模拟信号的Prony辨识 | 第39-41页 |
| 5.2 实际信号的Prony辨识 | 第41-46页 |
| 5.2.1 基于EEMD去噪法的实际信号的Prony辨识 | 第41-43页 |
| 5.2.2 基于EEMD-Robust ICA去噪法的实际信号的Prony辨识 | 第43-46页 |
| 5.3 小结 | 第46-47页 |
| 6 含风电并网的电力系统低频振荡特性研究 | 第47-57页 |
| 6.1 建立8机24节点模型 | 第47页 |
| 6.2 风电机组接入前系统的振荡模式 | 第47-48页 |
| 6.3 风电并网后对系统低频振荡影响的分析 | 第48-55页 |
| 6.3.1 风电机组并网传输距离不同对系统低频振荡特性的影响 | 第48-52页 |
| 6.3.2 风电机组出力不同对系统低频振荡特性的影响 | 第52-55页 |
| 6.4 小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 8机24节点系统 | 第63-66页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第66页 |
