電力專業(yè)畢業(yè)論文提綱范文
在眾多本科專業(yè)中，電力專業(yè)一般指的是電氣工程及其自動化專業(yè)，一年一度的畢業(yè)季又要來臨了，大家準好了自己的論文提綱嗎?下面是關(guān)于電力專業(yè)畢業(yè)論文提綱范文的內(nèi)容，歡迎閱讀！
論文題目：談算法靈活交流輸電設(shè)備間交互及協(xié)調(diào)
摘要：靈活交流輸電(FACTS)技術(shù)從其快速、可靠的調(diào)節(jié)特性在電力體系潮流優(yōu)化分布、提升體系穩(wěn)定性和輸電能力等方面發(fā)揮了重要意義。隨著全國聯(lián)網(wǎng)逐步增強,智能電網(wǎng)建設(shè)步伐加速從及新能源產(chǎn)業(yè)日漸興旺,電力行業(yè)的多種變革無不對FACTS設(shè)備產(chǎn)生進一步的運用需求。這一進展走勢在帶來巨大經(jīng)濟效益的同時也對電力體系運轉(zhuǎn)提出了新的要求,探究和解決FACTS裝置之間的相互意義,實現(xiàn)優(yōu)化協(xié)調(diào)制約是其中值得重點關(guān)注的不足。目前,對于FACTS交互影響和協(xié)調(diào)運轉(zhuǎn)領(lǐng)域的探討尚處于探索階段。
關(guān)鍵詞：靈活交流輸電交互影響 協(xié)調(diào)模態(tài)級數(shù)法 時滯自由權(quán)矩陣辦法
摘要4-6
Abstract6-11
第1章 緒論11-31
1.1 論文探討的目的和作用11-12
1.2 FACTS探討近況12-20
1.2.1 FACTS介紹和分類12-14
1.2.2 FACTS的運用14-15
1.2.3 常見FACTS裝置的數(shù)學建模15-20
1.3 多FACTS交互影響及協(xié)調(diào)探討近況20-28
1.3.1 多FACTS交互影響分析20-21
1.3.2 多FACTS協(xié)調(diào)探討21-27
1.3.3 基于WAMS的FACTS協(xié)調(diào)制約27-28
1.4 本文的主要工作28-31
第2章 基于模態(tài)級數(shù)法的FACTS交互影響分析31-47
2.1 引言31-32
2.2 基于模態(tài)級數(shù)法的電力體系非線性表示32-36
2.2.1 模態(tài)級數(shù)法的基本論述32-34
2.2.2 體系采取的動態(tài)模型34-35
2.2.3 網(wǎng)絡(luò)方程35-36
2.3 基于模態(tài)級數(shù)法的FACTS交互影響分析指標36-39
2.3.1 體系特性分析和指標提出36-38
2.3.2 算法實施難點和基本流程38-39
2.4 算例分析39-45
2.5 本章小結(jié)45-47
第3章 多FACTS廣域抗時滯協(xié)調(diào)制約47-65
3.1 引言47-48
3.2 時滯電力體系的自由權(quán)矩陣辦法描述48-53
3.2.1 基于WAMS的多FACTS協(xié)調(diào)制約48-51
3.2.2 時滯體系的自由權(quán)矩陣辦法分析51-53
3.3 結(jié)合迭代尋優(yōu)的多FACTS協(xié)調(diào)制約器設(shè)計53-60
3.3.1 Hankel降階53-54
3.3.2 量子遺傳算法54-59
3.3.3 時滯體系特點值的近似求解59-60
3.3.4 算法實施流程60
3.4 算例分析60-63
3.5 本章小結(jié)63-65
第4章 適用于多工況的多FACTS廣域協(xié)調(diào)制約65-81
4.1 引言65-66
4.2 體系制約設(shè)計和元件模型66-67
4.2.1 含動態(tài)輸出反饋制約的.體系模型66-67
4.2.2 基于阻尼比的體系穩(wěn)定條件67
4.3 適用于多工況的多FACTS協(xié)調(diào)制約算法67-72
4.3.1 凸多面體微分包含描述68-70
4.3.2 多FACTS協(xié)調(diào)制約算法流程70-72
4.4 針對信號時滯的算法分析和補充設(shè)計72-74
4.4.1 協(xié)調(diào)制約算法的時滯裕度分析72-73
4.4.2 針對定時滯的協(xié)調(diào)制約算法改善73-74
4.5 算例分析74-79
4.5.1 算法驗證74-78
4.5.2 算法比較分析78-79
4.6 本章小結(jié)79-81
第5章 基于智能計算的多FACTS協(xié)調(diào)配置81-107
5.1 引言81-82
5.2 FACTS多目標協(xié)調(diào)配置數(shù)學描述82-86
5.2.1 含多FACTS的電力體系模型及多目標協(xié)調(diào)配置82-83
5.2.2 樣本數(shù)據(jù)的小波分析83-86
5.3 基于智能計算的多FACTS協(xié)調(diào)配置算法86-101
5.3.1 量子遺傳算法的多目標優(yōu)化實現(xiàn)及改善86-91
5.3.2 改善量子遺傳算法性能測試91-94
5.3.3 極限學習機算法94-97
5.3.4 極限學習機算法性能測試97-100
5.3.5 多FACTS協(xié)調(diào)配置算法100-101
5.4 算例分析101-105
5.4.1 4機2區(qū)域體系101-102
5.4.2 伊馮可控串補工程102-105
5.5 本章小結(jié)105-107
第6章 總結(jié)與展望107-111
6.1 總結(jié)107-108
6.2 展望108-111
參考文獻111-123
附錄123-125
致謝125-126
攻讀博士學位期間發(fā)表的論文126
攻讀博士學位期間參與的探討項目126
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