一、受扰轨迹的分群研究（论文文献综述）
潘学萍,戚相威,梁伟,雍成立,丁新虎,李威,朱玲[1]（2022）在《综合模型聚合和参数辨识的风电场多机等值及参数整体辨识》文中研究表明参数的准确获取是风电场多机等值时的难题之一。提出了综合解析方法和辨识方法的风电场动态等值建模框架。基于解析方法获得各等值机参数的估计值,将其作为初始值,进一步基于实际受扰轨迹进行参数辨识;创新性地提出了综合稳态特性与动态特性的风电场分群方法,并将动态时间规整方法引入受扰轨迹的相似度分析;研究了多台等值机参数的可辨识性,针对多机等值时存在参数多、部分参数无法区分辨识的难题,提出了分类辨识和重点辨识相结合的参数整体辨识策略。最后,基于粒子群优化算法进行参数辨识,并对参数辨识误差进行了分析。
杨腾飞[2]（2021）在《基于响应信息的电力系统暂态稳定分析研究》文中认为区域电网互联作为电力系统发展的既定趋势,在带来显着经济效益的同时,也因暂态稳定问题使电力系统的运行和安全控制面临挑战。传统的电网安全稳定控制策略是基于既有故障策略表进行分析,由于策略表无法穷举,电网在面对小概率事件时显得被动和保守。相量测量装置和高速通信技术的快速发展,让响应信息的获取和实时传输成为可能。基于响应信息的电力系统暂态稳定分析技术,弱化了系统模型和参数的作用,不需要预想运行方式和故障组合,可为系统的紧急控制提供依据。本文的主要工作如下:（1）在基于响应信息的临界机群辨别方面,提出一种基于动态频率偏差的电力系统临界机群辨别方法。电力系统发生暂态失稳时,最常见的情况就是先表现为两群,而临界机群辨别是多机电力系统实现双机等值后暂态功角稳定性分析的难点和关键。传统的辨别方法中功角间隙的方法辨别效率不高,而复合功角的方法受制于整定值的取值。因此,文中提出利用各发电机的动态频率偏差的最大间隙处,将发电机组分为临界机群与剩余机群,通过仿真算例验证了所提方法的有效性、快速性。（2）在基于响应信息的电力系统暂态功角稳定判别方面,对基于角速度差—功角差变化趋势的功角失稳判别方法进行一定的改进。文中将基于动态频率偏差方法进行临界机群辨别后的两机群,进行双机等值后,利用故障后相平面运动轨迹的特征进行分析。运用最小二乘法将运动轨迹一阶导数曲线拟合成二次和三次多项式函数,以解决曲线不光滑的问题。文中利用二次函数的凹凸性来分析系统的暂态稳定性,并用三次多项式函数替代二次抛物线以更早地确定失稳时刻,在准确判别系统暂态功角稳定性的基础上加入快速性,以契合实时分析的要求。最后通过算例仿真验证了方法的可行性、快速性。（3）在基于响应信息的电力系统暂态电压稳定判别方面,基于电压失稳时功率—电流的特征关系,提出利用功率变化量的导数来进行功率的预测,进而快速分析系统的暂态稳定;并将电压稳定性分析也纳入暂态稳定综合分析方案中,完善了暂态稳定分析的方案。用最小二乘法对一阶导数进行曲线拟合,不仅可以规避测量误差、噪声等的影响,也可以对未来时刻的功率变化情况及失稳时刻进行预测。最后通过算例验证了文中方法的有效性。
熊燚[3]（2021）在《非同步机电源对暂态稳定性影响机理分析》文中研究指明近年来,国内外由于电力系统同步机暂态失稳所引起的大范围解列以及停电事故不断增加。而随着非同步机电源的大量并网,相同故障情况下,电力系统的暂态过程更加复杂,暂态失稳机理更加难于把握。碳达峰和碳中和驱动着低碳可再生能源加速发展,随着非同步机电源装机容量的进一步增长,电力系统暂态响应更加复杂,暂态稳定形态将会随之发生变化。因此,非同步机电源并网对系统暂态稳定性的影响机理,需要更加细致的分析和评估。本文的主要内容如下:首先,基于扩展等面积（Extended Equal Area Criterion,EEAC）准则编写暂态稳定性量化评估程序,扩展了 PSSE（Power System Simulator/Engineering）暂态稳定性量化评估功能。程序使用Python语言,将EEAC计算流程模块化,按流程实现了模型识别及数据提取、系统同步机分群,稳定裕度计算及数据展示等应用。程序调用PSS/E的应用程序接口,获取系统同步机摇摆曲线及模型参数后,可以迅速给出系统暂态稳定裕度指标并展示。其次,基于互补群惯量中心相对运动（Complementary Cluster Center of Inertia-Relative motion,CCCOI-RM）变换,讨论非同步机电源并网对系统暂态稳定性的影响。基于CCCOI-RM变换,构建了互补群惯量中心动态模型,并提出了非同步机影响系统暂态稳定性的关键因素;分析了不同场景下,非同步机电源接入对动态模型关键因素的影响并给出其变化量表达式;进一步推导了各场景下的等值单机系统功角加速度的暂态响应表达式,定性判断非同步机接入后系统暂态稳定性变化方向,并揭示非同步机电源接入对系统暂态稳定性的影响机理。最后,基于扩展等面积准则讨论了非同步机电源不同接入场景下,系统功角特性曲线参数的变化,分析各场景下系统加、减速面积的变化趋势。从能量角度进一步解释了非同步机电源并网对系统暂态稳定性的影响途径,发现了非同步机电源等容量替代系统同步机场景下,系统暂态稳定裕度变化趋势不确定的复杂现象,并通过完整的量化分析过程,揭示其形成机理。
刘学华,魏繁荣[4]（2021）在《基于单摆方程的电力系统同调性量化分析》文中进行了进一步梳理电力系统受扰后的非同调可能导致动态等值不准确,影响系统的安全稳定分析。为此,文中提出能计及阻尼力矩影响的电力系统同调性量化分析方法。首先,基于单摆方程推导电力系统受扰后其动态等值系统周期特性表达式,分析电力系统动态等值与同调性的关联关系;其次,在确定故障场景中,根据等值系统转子角轨迹的上下边界提出运动周期的估算方法,通过比较估算周期与实测周期的差异提出电力系统同调性的量化分析指标;然后,研究系统阻尼力矩影响,基于估算周期提出系统动态阻尼特性的量化评估指标;最后,两个典型系统算例仿真表明,文中所提方法与指标均有效可靠,可为电力系统安全稳定校核提供参考。
卞仁杰[5]（2021）在《电力系统主动解列控制方案研究》文中研究指明随着特高压输电技术的发展,在带来巨大经济效益的同时,电力系统的安全稳定问题也日渐受到关注。如何阻隔故障在电网中的传播,避免发生大停电事故值得重点思考。主动解列控制是一种在系统失去同步之前主动将电网解列为若干孤网,以避免系统崩溃的有效手段。本文主要针对解列断面及解列时刻两个方面进行研究,提出一整套控制方案,主要工作内容如下:基于EEAC（Extended equal-area criterion扩展等面积准则）理论量化评估电力系统暂态稳定性的基本思想,分析了系统暂态稳定性评估的判据以及轨迹稳定裕度的计算方法;从机理上分析了失步振荡产生的原因,并结合算例从动作时刻的角度就失步解列与主动解列控制对解列后孤网稳定性的影响进行比较,为后续章节提供研究前提及理论基础。针对解列断面选择的问题,提出一种“发电机同调分群+分区割集搜索+断面优化”的主动解列断面选择方案。该方案首先基于EEAC理论将发电机受扰轨迹分为互补的两群;再根据领前群群内轨迹的非同调程度,聚类得到系统所有潜在的同调分群;然后基于广度优先搜索算法分别得到系统每种失稳模式对应的初始解列断面;最后考虑孤网网架结构的破坏程度及功率不平衡程度,基于启发式变邻域搜索算法进一步优化解列断面,并结合一个39节点系统的算例验证了方案的有效性。针对解列时刻的问题,提出一种基于故障触发的主动解列控制方案。该方案首先基于在线方式计算与代价分析,在预先配置了解列装置的断面中匹配主动解列断面及搜索对应的紧急控制措施,筛选出预想故障集中需要采用主动解列控制的故障,从而制定出对应的决策表;再根据实时故障信息在线匹配周期性刷新的决策表;一旦匹配成功,则立即触发主动解列控制与对应的孤网紧急控制措施。最后结合前文的研究成果,基于多代理技术给出主动解列控制系统的架构,并通过实际电网算例仿真验证了本文所提主动解列控制方案的有效性。
李继红,吴雪莲,孙维真,孙景钌,李兆伟,刘福锁,周泰斌[6]（2020）在《基于受扰轨迹的主动解列断面初筛方法研究》文中研究指明主动解列能够有效防止电网事故的扩大,而确定合理的解列断面是主动解列控制的核心。为了给基于实时受扰信息的主动解列策略的制定奠定基础,提出了一种基于时域仿真的主动解列断面初筛方法。首先基于EEAC（扩展等面积准则）分群方法确定不同失稳故障下的系统互补群,然后聚类得到该系统在当前运行方式下所有可能被激发的机组分群组合的集合,最后结合网络拓扑结构给出初始的解列断面。基于浙江电网的算例分析表明,该方法不仅物理意义清晰,而且操作简便。
宾子君[7]（2020）在《电力系统动态行为的轨迹断面特征根分析》文中认为电力系统动态行为的准确分析对于安全稳定校核至关重要,现有动态分析方法存在基于模型和基于轨迹的两种研究思路,前者在稳态运行点求解系统特征方程;后者应用信号分析等技术从系统受扰轨迹中提取振荡特征。然而,电力系统是本质非线性时变系统,实际振荡特性是随时间变化的,基于模型的研究思路无法完整计及非线性因素的影响;基于轨迹的研究思路缺乏系统结构性信息。为了客观描述电力系统动态行为,需要准确提取受扰轨迹的瞬时振荡特征;为了详细分析低频或超低频振荡的复杂现象,需要关注多个特征模式间的交互关系。因此,本文针对电力系统动态行为的轨迹断面特征根分析技术展开研究,围绕轨迹的瞬时振荡特征、模态的演化特性以及特征模式的交互关系进行探索,基于轨迹断面特征根理论提出能够完整计及电力系统非线性与时变性的动态行为分析框架。理论推导以及实例应用验证了论文所提方法与分析框架的有效性与优越性,工程化探索增强了本文成果应用于实际大电网的可行性。本文主要创新性工作如下:（1）提出模型与轨迹融合的电力系统动态行为分析思路,参考IEEE/CIGRE 2004年电力系统稳定性分类以及我国行标DL755-2001,确定研究对象包括小干扰动态稳定性与大干扰动态稳定性;随后针对电力系统受到扰动后的动态过程,讨论了电力系统动态行为的分析要素,包括元件动态模型、扰动场景以及受扰轨迹。（2）构建轨迹断面特征根的理论体系,针对分段线性化方法的局限性以及轨迹断面特征根的物理意义,讨论分段线性化假设成立的前提条件,基于轨迹断面特征根重构状态量的时域轨迹,将任意状态量轨迹解耦为多个时变特征模式的加权组合,通过比较任意分析步内重构轨迹表达式与数值积分外推公式的关系分析轨迹断面特征根的局部截断误差;构造一个时变线性的近似系统拟合状态量的重构轨迹,阐释了轨迹断面特征根的物理意义,明确了该方法的应用范围,对学术界提出的多个疑问作出了澄清,为相关领域的进一步研究提供了理论支撑。（3）提出电力系统瞬时振荡特征的提取方法以及时变动态特性的分析框架,针对给定故障场景,通过数值仿真获取系统时间响应后,沿受扰轨迹将代数变量的解代入微分方程并将非线性项线性化,由此计算轨迹断面特征根序列,提取瞬时阻尼与瞬时频率特征;根据断面初值求解重构轨迹,提取特征模式激发程度特征;基于上述特征随时间的变化特性准确辨识关键特征模式并分析其演化规律,进一步提取关键特征模式的机电模式相关比以及状态量的参与因子等特征。分析方法的有效性与分析框架的优越性在IEEE 3机9节点系统与IEEE 10机39节点系统中得到验证。（4）研究了特征模式交互与状态量维数变化对电力系统振荡特性的影响。针对小干扰动态稳定分析领域的超低频振荡问题,基于状态量的重构轨迹提出特征模式交互的分析方法,在频域和时域分别阐释了超低频振荡中功角异常等幅振荡与特征模式再激发两种复杂现象的机理。针对大干扰动态稳定分析领域的切机负阻尼问题,推导了关键特征模式瞬时阻尼特征的时域表达式,基于瞬时振荡特征讨论发电机阻尼转矩系数与惯量对切机后电力系统结构特性的影响以及非平衡点受扰后轨迹动态特性随时间的演化规律。上述应用说明轨迹断面特征根理论能够分析小干扰动态稳定中特征模式交互的问题以及大干扰动态稳定中振荡特性时变的问题,是对现有电力系统稳定分析理论的有效补充。（5）针对工程应用中轨迹断面特征根的模式匹配与快速计算问题,从数学上分析了不同时间断面特征模式的继承性,提出轨迹断面特征根时序相关性的匹配方法;从机理上讨论了特征模式与振荡模式的内在联系,结合扩展等面积准则（Extend Equal Area Criterion,EEAC）理论提出考虑群内非同调的等值特征根求解算法。模式匹配方法在IEEE 10机39节点系统中将匹配误差降低了至少一个数量级;快速计算法在某省级系统（500阶）中将瞬时阻尼与瞬时频率特征的计算误差控制在20%以内,其计算代价相对QR法几乎可以忽略。本文在前人基础上,讨论了轨迹断面特征根理论的有效范围,为后续研究扫清理论障碍;在小型试验系统中提出了完整计及电力系统非线性与时变性的动态行为分析框架,解决瞬时振荡特征的提取问题,将轨迹断面特征根理论转化为电力系统时变动态特性的有效分析工具;融合频域分析与时域分析研究了特征模式的交互特性,阐释了一些复杂振荡现象的机理,揭示了电力系统受到大扰动后中长期动态的演化规律。未来,为构建更完善的功角稳定性分析框架,可进一步探索轨迹断面特征根与暂态失稳过程的关联性及其对系统动态稳定性的预估;另外,如何平衡实际系统中特征根求解精确性与快速性矛盾的需求也是值得研究的问题。
范佳欢[8]（2020）在《基于序列无参聚类策略的电网同调分群算法设计与实现》文中认为在智慧电网的构建工程中,电力系统为实现高效输出紧急控制措施、电网主动解列等目标,首要任务是完成发电机同调机群自动识别工作。随着WASM中PMU实时测量系统技术的快速发展,将故障后发电机各属性的实时监测时序数据应用于同调机群识别任务的可靠性越来越高。从数据挖掘的角度出发,基于发电机的动态受扰轨迹的同调分群算法属于多维时间序列的聚类问题。时至今日,已有不同种类经典的聚类算法被提出。传统聚类算法存在的共同问题是需要在人工设置外参的前提下完成聚类任务。同时,外参取值对聚类结果的好坏具有决定性的作用。然而,在复杂的电网结构中,存在海量的扰动故障。每一个故障对应一个大规模、高维的时序数据集。各数据集自身特性多种多样、未知性强、复杂度高。导致外参参考范围难以量化,传统聚类算法在大电网的同调分群中无法自适应得到理想的聚类结果。因此,为达到智慧电网快速分析与及时调控的要求,实现电网自动同调分群至关重要。为解决传统聚类算法的完全依赖外参问题,本文引入自然邻居这一概念。考虑原有自然邻居定义不具备处理数据集中噪音样本的能力。对自然邻居的定义及其搜索算法进行了改进。提出基于自然邻居的无参层次聚类算法NNFPCH。本文依据同调分群时序数据的特性,提出IPET、IPEAT趋势特征提取算法,并利用此特征结合基于自然邻居的无参聚类算法进行同调分群实验。实验结果表明,本文的提取出的趋势特征低维高效,结合NNFPCH算法可快速且准确的完成电网自动同调分群任务。为增强NNFPCH在其他类型数据集上的适用能力,本文提出NNFPCH的改进算法NCFPCH。给出自然核心点的定义,并在此基础上定义了一种新型且高效率的样本连接规则以构成包含所有样本的邻接矩阵。最后,通过寻找该邻接矩阵的所有连通子图以完成数据集的聚类任务。为探讨算法的实际适用能力,本文在多类型的数据集进行实验,其中包括常见的手写数字、人脸图像等经典数据集。实验结果表明,同传统聚类算法、已有无参聚类算法相比,NCFPCH适用数据集类型广泛,运行速度快且综合聚类结果表现优越。
杨少波[9]（2020）在《基于长短期记忆网络的电力系统暂态稳定紧急控制》文中研究表明电能作为现代经济发展和社会进步的重要保障,其安全性、可靠性分析一直受到科研工作者的高度重视。近年来,随着电网互联范围的扩大,电网运行环境愈发复杂多变,随之发生的多起停电事故暴露出传统电力系统安全稳定控制体系的不足。快速、准确地电力系统暂态稳定紧急控制对于稳固电力系统第二道防线,防止电力系统稳定性遭受破坏乃至进一步引起电网解列崩溃具有重要意义。传统电力系统暂态稳定控制方法大多依据扩展等面积准则量化评估相量量测装置实测曲线的稳定裕度。该类方法的有效性很大程度上依赖于受扰特征轨迹快速预测的准确性,一般处理方式难以匹配现今具有多源异构特点的电网数据。近年来不断发展壮大的人工智能方法凭借其强大的自学习能力再度活跃在电网建设的各个领域中,人工智能方法可有效摆脱电网模型的束缚,以多源异构的电网动态数据为输入,建立暂态问题中诸多影响因素与系统状态间的精准映射关系,为提升经济水平,保证地方用电安全提供了新的思路。在基于响应信息进行电力系统暂态稳定紧急控制的研究中,如何快速、准确地辨识受扰系统同调机群以及等值机系统轨迹信息的超实时预测对暂态稳定紧急控制策略的优化具有重要意义,主要内容如下:（1）基于电压相轨迹的运动相似性概念提出了发电机同趋性快速辨识的方法,构建了可以表征电压相轨迹运动差异度的特征平面,在保证精度的前提下提升同调机群辨识的时效性。（2）在给定预想故障的前提下,构建了长短期记忆网络以快速预测等值机系统的受扰轨迹,并对输入数据进行三维处理,以保证预测模型能够充分挖掘各时间断面内特征受扰轨迹的演进规律,有效提升了模型预测精度。（3）为保证系统可靠回稳,提升紧急控制系统动作的有效性,基于暂态偏差能量的概念提出循环监视功能,以切机动作后目标系统的相对动能同剩余减速面积的差额持续监视系统稳定性,以保证系统维持稳定运行。本文采用IEEE-39系统算例验证了本文所提方法的有效性。仅通过故障后短时受扰轨迹信息,给出切机控制措施量,方法简单易于实现,且不受复杂网络模型的约束,对加强电力系统的安全防控水平具有重要意义。
李晨昊[10]（2019）在《计及故障时差的相继故障暂态稳定性研究》文中研究指明我国的电力能源与消费存在空间逆向分布问题。随着特高压交直流输电工程的投入运行,电网规模日益扩大,区间电气联系增强,在提高电网输送能力、改善能源时空分布的同时,也给电网安全稳定控制提出了新的挑战。国际上多起大停电事故的报告表明,相继故障是引发大停电的主要原因。近年来,录波设备的广泛应用使人们认识到大停电事故中后期的快速崩溃与电力系统的暂态稳定性相关,相继故障的暂态稳定问题受到了工程界与学术界的重视。因此,相继故障的暂态稳定问题的研究,对于提高电力系统的安全稳定运行水平,提升电力系统运行可靠性具有重要意义。传统的相继故障研究以静态安全分析为主,重点关注首个故障后的潮流转移计算和故障概率分析。相继故障的暂态稳定性分析仅被当作故障链搜索的约束条件进行研究。由于模型、积分技术和稳定分析工具的制约,过去最为普遍的处理方法是忽略相继故障间的暂态过程,按照同时故障或逐个故障进行分析。但是,随着电网渗透率的增长和智能化水平的提升,大量的电力电子设备和复杂控制器致使相继故障时差的时间尺度缩小。。传统方法可能无法适应故障时差较小的相继故障问题;故障时差的随机性又进一步加大了问题的困难程度。因此,本文针对相继故障的暂态稳定性问题,研究计及时差的相继故障暂态稳定性评估方法,主要完成了以下工作:（1）提出了一种给定时差下的相继故障暂态稳定裕度计算方法。为了满足相继故障暂态稳定分析定量性、快速性和鲁棒性的要求,本文利用EEAC法将相继故障逐摆次解耦的特性,推导了相继故障暂态稳定裕度的解析表达式。该方法通过病态FEP和病态DSP的识别避免了稳定性质的误判。通过比较SEEAC、DEEAC和IEEAC三种算法的计算速度和精度,提出以SEEAC分析机理并以IEEAC研究各类时变因素影响的协调研究框架;（2）分析了相继故障主导模式随故障时差的变化机理。基于EEAC主导模式识别的基本原理,分析了相继故障影响主导模式的途径。首先以数据驱动的研究范式分析单故障与相继故障主导模式的关系。然后证明了导致主导模式随故障时差变化的主要原因在于候选OMIB映像的裕度灵敏度差异。最后,讨论了主导模式变化与系统最优紧急控制量之间的关系:当主导模式领前群扩大时,相继故障需要追加适量的紧急控制措施;（3）进一步研究相继故障稳定裕度随故障时差的变化机理。本文提出了能量注入方向的概念,并基于该概念深入研究相继故障时差对稳定裕度的影响机理。文章首先在哈密顿系统中挖掘稳定裕度随故障时差的变化规律,发现相继故障稳定裕度随故障时差变化的周期性。然后,进一步研究了相继故障的稳定裕度的极大值与极小值特征,证明了若第二个故障为短路故障,在第一个故障的DCP时刻发生最（不）稳定,若第二个故障为开断故障,在第一个故障的各摆次起始时刻发生最（不）稳定。最后,在分析中逐步计及阻尼、控制器、模式变化等时变因素的影响,阐述了稳定裕度随故障时差变化的复杂性。（4）最终提出了一种考虑故障时差不确定性的相继故障暂态稳定性评估方法。传统的计及时差的相继故障暂态稳定性评估只能通过穷尽式地仿真试探实现。本文建议以最不稳定的相继故障时差保守地对相继故障做出评估。为了破解评估中故障时差与主导模式的死锁问题,基于EEAC提供的稳定裕度相对故障时差的二阶灵敏度指标,提出了一种计及时差的相继故障暂态稳定性评估方法。该方法的计算代价仅为穷尽式方法的1%左右,使计及时差的相继故障暂态稳定评估具备了工程实用价值。通过本文方法与基于同时假设、准稳态假设的方法的对比,指出传统方法可能得到过于乐观的评估结果。
二、受扰轨迹的分群研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、受扰轨迹的分群研究（论文提纲范文）
（1）综合模型聚合和参数辨识的风电场多机等值及参数整体辨识（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 综合解析及辨识方法的风电场等值建模整体框架 |
| 2 风电机组的分群 |
| 2.1 考虑稳态一致性的风电机组分群 |
| 2.2 考虑动态特性一致性的风电场分群 |
| 2.3 综合稳态特性和动态特性的风电机组分群 |
| 3 等值风电机组模型参数获取的解析方法 |
| 3.1 等值风电机组参数的求取 |
| 3.2 集电网络的等值参数 |
| 4 等值风电机组模型参数的辨识方法 |
| 4.1 重点参数的确定 |
| 4.2 等值机参数的可辨识性分析 |
| 4.2.1 相同控制方式下同一参数的可辨识性 |
| 4.2.2 不同控制方式下同一参数的可辨识性 |
| 4.3 集电网络等值阻抗的影响 |
| 4.4 多等值机参数的整体辨识策略 |
| 5 算例分析 |
| 5.1 风电机组的分群 |
| 5.2 集电网络的参数聚合 |
| 5.3 等值风电机组的参数辨识 |
| 5.4 辨识模型的适应性分析 |
| 6 结论 |
（2）基于响应信息的电力系统暂态稳定分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 临界机群辨别 |
| 1.2.2 暂态功角稳定 |
| 1.2.3 暂态电压稳定 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 2 暂态稳定的响应信息获取分析 |
| 2.1 暂态稳定分析的数学模型 |
| 2.2 响应信息的获取 |
| 2.2.1 广域测量系统简介 |
| 2.2.2 广域动态特征信息的提取 |
| 2.3 小结 |
| 3 临界机群辨别方法分析 |
| 3.1 传统临界机群辨别方法的分析 |
| 3.1.1 扩展等面积法则中临界机群的辨别方法 |
| 3.1.2 基于复合功角的临界机群辨别方法 |
| 3.2 基于动态频率偏差的临界机群辨别方法 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.3.1 扩展等面积法则中临界机群辨别方法分析 |
| 3.3.2 基于复合功角的临界机群辨别方法分析 |
| 3.3.3 基于动态频率偏差临界机群辨别方法分析 |
| 3.3.4 不同临界机群辨别方法的分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于运动轨迹的暂态稳定性分析 |
| 4.1 简单系统暂态稳定机理分析 |
| 4.1.1 简单系统暂态分析 |
| 4.1.2 稳定性判别方法的物理意义 |
| 4.2 双机等值 |
| 4.3 多机系统的暂态功角稳定性分析 |
| 4.3.1 最小二乘法的曲线拟合 |
| 4.3.2 暂态功角稳定性分析方案 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 电力系统功角稳定与电压稳定综合分析 |
| 5.1 功角稳定与电压稳定问题 |
| 5.2 电压稳定性分析 |
| 5.2.1 电压失稳机理分析 |
| 5.2.2 电压失稳的预判判据 |
| 5.3 电力系统暂态稳定综合分析方案 |
| 5.4 提高电力系统暂态稳定性的措施 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.6 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）非同步机电源对暂态稳定性影响机理分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 电力系统暂态稳定性评估方法研究现状 |
| 1.2.1 时域仿真法研究现状 |
| 1.2.2 人工智能法研究现状 |
| 1.2.3 暂态能量函数法研究现状 |
| 1.2.4 EEAC法研究现状 |
| 1.3 非同步机电源对暂态稳定性影响研究现状 |
| 1.3.1 风力发电机组对系统暂态稳定性影响研究现状 |
| 1.3.2 光伏发电机组对暂态稳定性影响研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 PSS\E暂态稳定性量化评估功能扩展 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 EEAC的基本原理 |
| 2.3 基于PSS\E的暂态稳定性量化评估程序 |
| 2.3.1 算法实现流程 |
| 2.3.2 数据提取 |
| 2.3.3 候补群选择 |
| 2.3.4 失稳轨迹的稳定裕度计算 |
| 2.3.5 稳定轨迹的稳定裕度计算 |
| 2.4 程序有效性检验 |
| 2.4.1 算例系统 |
| 2.4.2 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于CCCOI-RM变换的含非同步机电源系统暂态稳定性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非同步电源对系统暂态稳定性影响的关键因素分析 |
| 3.2.1 系统等值惯量M_(sa) |
| 3.2.2 系统等值输入机械功率P_(m,sa) |
| 3.2.3 系统等值输出有功功率P_(e,sa) |
| 3.3 非同步机电源接入对系统暂态响应影响分析 |
| 3.3.1 非同步机电源直接接入A群 |
| 3.3.2 非同步机电源直接接入S群 |
| 3.3.3 非同步机电源等容量替代A群同步机 |
| 3.3.4 非同步机电源等容量替代S群同步机 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 算例系统 |
| 3.4.2 仿真场景设置 |
| 3.4.3 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于EEAC的并网非同步机电源对暂态稳定性影响分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于EEAC的功角特性曲线表达式 |
| 4.2.1 映像输出电气功率表达式 |
| 4.2.2 故障切除时刻映像角表达式 |
| 4.3 含非同步机电源的系统暂态稳定性量化分析方法 |
| 4.3.1 非同步机电源直接接入S群 |
| 4.3.2 非同步机电源直接接入A群 |
| 4.3.3 非同步机电源等容量替代系统同步机 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.4.1 算例系统 |
| 4.4.2 非同步机电源直接接入系统对暂态稳定性的影响 |
| 4.4.3 非同步机电源等容量替代系统同步机对暂态稳定性的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结及展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）基于单摆方程的电力系统同调性量化分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 电力系统的动态等值 |
| 2 单摆方程的周期特性 |
| 2.1 典型等值受扰轨迹 |
| 2.2 动态等值系统的单摆方程 |
| 2.3 阻尼力矩的近似校正量 |
| 3 等值系统同调性的量化评估指标 |
| 4 算例分析 |
| 4.1 SMIB同调性分析 |
| 4.2 4机11节点系统同调性分析 |
| 4.3 指标有效性探讨 |
| 5 结语 |
（5）电力系统主动解列控制方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 电力系统主动解列控制的研究背景及意义 |
| 1.2 电力系统主动解列控制的研究现状 |
| 1.2.1 主动解列判据的研究现状 |
| 1.2.2 主动解列断面选择的研究现状 |
| 1.2.3 主动解列时刻的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与创新点 |
| 第2章 系统暂态稳定性评估与主动解列对孤网稳定性的影响 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于EEAC理论的系统暂态稳定性评估 |
| 2.2.1 多机系统的CCCOI-RM变换 |
| 2.2.2 受扰轨迹的稳定判据 |
| 2.2.3 轨迹稳定性的量化表征 |
| 2.3 主动解列对孤网稳定性的影响 |
| 2.3.1 失步振荡的机理分析 |
| 2.3.2 失步解列的动作时刻 |
| 2.3.3 主动解列的动作时刻 |
| 2.3.4 算例分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 主动解列断面的选择方案 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电力系统的图形表征 |
| 3.2.1 图论的基础知识 |
| 3.2.2 电力系统的图模型 |
| 3.3 初始解列断面的生成方案 |
| 3.3.1 EEAC理论的分群思想 |
| 3.3.2 互补群群内轨迹非同调的量化表征 |
| 3.3.3 发电机同调分群的识别 |
| 3.3.4 初始解列断面的生成 |
| 3.4 解列断面的优化 |
| 3.4.1 初始解列断面的邻域搜索空间 |
| 3.4.2 解列后孤网面临的失稳风险 |
| 3.4.3 解列断面的优化选择 |
| 3.5 解列断面的选择方案 |
| 3.6 仿真验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于故障触发的主动解列控制方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 预想故障集生成方法 |
| 4.2.1 线路故障率的计算 |
| 4.2.2 预想故障集的生成 |
| 4.3 维持系统稳定运行的控制代价 |
| 4.3.1 控制代价的计算 |
| 4.3.2 优化模型的建立 |
| 4.3.3 代价寻优方案 |
| 4.4 主动解列决策表的生成 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 主动解列控制系统架构与仿真验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 三层主动解列控制系统架构 |
| 5.3 主动解列控制的决策流程 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.4.1 主动解列断面的配置 |
| 5.4.2 孤网紧急控制措施的计算 |
| 5.4.3 主动解列控制的执行 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文的研究总结 |
| 6.2 未来的研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（6）基于受扰轨迹的主动解列断面初筛方法研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于受扰轨迹的分群方法 |
| 1.1 EEAC分群理论 |
| 1.2 群内非同调的表征方法 |
| 2 解列断面确定方法 |
| 3 实例分析 |
| 4 结语 |
（7）电力系统动态行为的轨迹断面特征根分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 扰动“大小”思辨 |
| 1.2.1 电力系统功角稳定性及其分类 |
| 1.2.2 小干扰动态稳定与大干扰动态稳定 |
| 1.2.3 电力系统的动态行为 |
| 1.3 低频振荡的成因 |
| 1.3.1 负阻尼理论 |
| 1.3.2 强迫功率振荡理论 |
| 1.3.3 模态谐振理论 |
| 1.3.4 分岔理论 |
| 1.4 低频振荡的分析方法 |
| 1.4.1 基于模型的方法 |
| 1.4.2 基于轨迹的方法 |
| 1.5 本文的主要研究工作 |
| 1.5.1 研究思路与主要工作 |
| 1.5.2 论文组织结构 |
| 第2章 轨迹断面特征根的理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 特征根概念的拓展 |
| 2.1.2 轨迹断面特征根的应用范围 |
| 2.2 轨迹断面特征根理论 |
| 2.2.1 动态模型的分段线性化表达式 |
| 2.2.2 分段线性化的前提假设 |
| 2.3 重构轨迹与误差分析 |
| 2.3.1 基于轨迹断面特征根重构状态量轨迹 |
| 2.3.2 重构轨迹的误差分析 |
| 2.3.3 断面初始动能的影响 |
| 2.4 轨迹断面特征根的物理意义 |
| 2.4.1 近似的线性时变系统 |
| 2.4.2 振荡模式与特征模式 |
| 2.5 轨迹断面特征根的误差校验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 电力系统瞬时振荡特征的提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 电力系统的瞬时振荡特征 |
| 3.1.2 频域的特征分析与空间域的EEAC |
| 3.2 瞬时振荡特征 |
| 3.2.1 瞬时阻尼/频率特征与模态演化 |
| 3.2.2 特征模式的激发程度 |
| 3.3 电力系统时变动态特性分析框架 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 相对原点特征根的优越性 |
| 3.4.2 不同振荡场景各特征模式的激发程度 |
| 3.4.3 危险特征模式随时间的演化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 特征模式交互与状态量维数变化的轨迹断面特征根分析 |
| 4.1 小干扰动态稳定分析中的特征模式交互 |
| 4.1.1 超低频振荡中的复杂现象 |
| 4.1.2 特征模式转移矩阵 |
| 4.1.3 算例分析 |
| 4.2 状态量维数变化对系统动态特性的影响 |
| 4.2.1 切机控制的潜在振荡风险 |
| 4.2.2 切机对电力系统动态行为的影响 |
| 4.2.3 切机后振荡失稳的实例 |
| 4.2.4 算例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 轨迹断面特征根的模式匹配与快速计算 |
| 5.1 轨迹断面特征根的模式匹配 |
| 5.1.1 特征模式的时序相关性 |
| 5.1.2 基于特征模式转移矩阵的匹配方法 |
| 5.1.3 算例分析 |
| 5.2 轨迹断面特征根的快速计算 |
| 5.2.1 大规模高阶矩阵特征根的求解困难 |
| 5.2.2 轨迹的振荡模式与发电机分群 |
| 5.2.3 关键特征模式的估计 |
| 5.2.4 算例分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 对于电力系统动态分析的意义 |
| 6.2 轨迹断面特征根方法的应用与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 元件动态模型 |
| 附录B IEEE 3机9节点系统数据 |
| 附录C IEEE 10机39节点系统数据 |
| 附录D 2机4节点系统数据 |
| 附录E 正规形方法的模式交互指标 |
| 附录F 快速法与自激法对比 |
| 附录G 快速法对控制器以及余下群的近似 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表与录用的学术论文及授权专利 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）基于序列无参聚类策略的电网同调分群算法设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 同调分群的研究现状 |
| 1.2.2 聚类分析的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 同调分群中发电机的趋势特征提取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 经典模式分解算法(EMD) |
| 2.3 趋势特征的评价标准 |
| 2.3.1 趋势特征平滑评价标准 |
| 2.3.2 趋势特征一致性评价标准 |
| 2.4 基于EMD与重要点的趋势特征提取算法 |
| 2.5 IPET、IPEAT的对比实验 |
| 2.5.1 实验内容 |
| 2.5.2 实验结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于自然邻居的无参同调分群算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 自然邻居的分析与改进 |
| 3.2.1 自然邻居的定义 |
| 3.2.2 自然特征值搜索算法的分析 |
| 3.2.3 考虑离群点的sup_k改进搜索算法与实验分析 |
| 3.3 基于自然邻居的无参层次聚类算法 |
| 3.4 NNFPCH在同调分群中的应用实验 |
| 3.4.1 小型算例系统的同调分群实验 |
| 3.4.2 大型算例系统的同调分群实验 |
| 3.5 NNFPCH在标准数据集的对比实验 |
| 3.5.1 实验内容 |
| 3.5.2 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于自然核心点的无参层次聚类算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于新增近邻的sup_k改进搜索算法与实验分析 |
| 4.3 基于自然核心点的无参层次聚类算法(NCFPCH) |
| 4.3.1 自然核心点的定义 |
| 4.3.2 基于自然核心点的无参层次聚类算法 |
| 4.4 NCFPCH对比实验 |
| 4.4.1 NCFPCH在同调分群中的应用实验 |
| 4.4.2 NCFPCH的2D数据集对比实验 |
| 4.4.3 NCFPCH的 MD数据集对比实验 |
| 4.5 基于S_Dbw的启发式搜索算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于长短期记忆网络的电力系统暂态稳定紧急控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 传统电力系统稳定控制策略研究 |
| 1.2.1 电力系统稳定的定义和分类 |
| 1.2.2 电力系统暂态稳定分析方法 |
| 1.2.3 电力系统紧急控制方法 |
| 1.3 基于人工神经网络的电力系统暂态稳定控制概述 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 电力系统暂态稳定紧急控制方法体系 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题引入 |
| 2.3 暂态功角稳定紧急控制方法体系 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于电压相轨迹运动特性的发电机同趋性快速辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电压相轨迹的几何特征提取 |
| 3.3 基于DBSCAN密度聚类的同调机群划分 |
| 3.3.1 DBSCAN算法原理 |
| 3.3.2 DBSCAN算法流程 |
| 3.4 电压相轨迹的时序演进规律分析 |
| 3.5 基于EEAC的复杂多机系统双机等值 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于长短期记忆网络的功率曲线预测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 LSTM网络的结构 |
| 4.3 基于LSTM的特征轨迹预测模型 |
| 4.3.1 神经网络训练集输入输出变量选择 |
| 4.3.2 输入数据预处理 |
| 4.3.3 LSTM的结构和训练 |
| 4.3.4 模型误差分析及比较 |
| 4.4 基于LSTM预测结果的暂态偏差能量计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 仿真算例验证 |
| 5.1 同调机群快速辨识性能分析 |
| 5.2 功率特性曲线超实时预测性能分析 |
| 5.3 循环监视 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）计及故障时差的相继故障暂态稳定性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 相继故障暂态稳定性的概念 |
| 1.2.1 相继故障概念的扩展 |
| 1.2.2 相继故障的时间尺度 |
| 1.3 电力系统相继故障的研究现状 |
| 1.3.1 相继故障的主要研究内容 |
| 1.3.2 静态安全分析 |
| 1.3.3 动态安全分析 |
| 1.3.4 相继故障暂态稳定性的研究范畴 |
| 1.4 现有相继故障暂态稳定性研究中存在的问题 |
| 1.4.1 相继故障暂态稳定性定量分析存在困难 |
| 1.4.2 相继故障的暂态稳定机理不明确 |
| 1.4.3 相继故障分析忽视了故障时差的影响 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 章节安排 |
| 第二章 固定时差的相继故障稳定裕度计算 |
| 2.1 相继故障暂态稳定性分析的要求 |
| 2.1.1 暂态稳定性的量化能力 |
| 2.1.2 暂态稳定分析的快速性 |
| 2.1.3 分析方法的鲁棒性 |
| 2.2 扩展等面积准则简介 |
| 2.2.1 EEAC的基本原理及优势 |
| 2.2.2 摆次稳定裕度与轨迹稳定裕度 |
| 2.2.3 主导模式的识别 |
| 2.3 考虑多时段故障场景的EEAC法 |
| 2.3.1 相继故障的基本数学模型 |
| 2.3.2 IEEAC对相继故障分析的适应性 |
| 2.3.3 SEEAC和 DEEAC对多时段故障场景的处理 |
| 2.3.4 相继故障分析中多种EEAC算法的协调 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 IEEE39 节点系统 |
| 2.4.2 浙江系统算例 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 相继故障时差对主导模式的影响机理 |
| 3.1 主导模式简介 |
| 3.1.1 主导模式的定义与识别方法 |
| 3.1.2 相继故障影响主导模式的途径 |
| 3.2 主导模式的集合关系 |
| 3.2.1 单故障主导模式间的集合关系 |
| 3.2.2 相继故障主导模式与单故障主导模式间的集合关系 |
| 3.3 相继故障主导模式随时差变化的机理 |
| 3.3.1 相继故障主导模式随故障时差变化的现象 |
| 3.3.2 相继故障各R1 映像的裕度灵敏度与模式变化的关系 |
| 3.4 算例验证与讨论 |
| 3.4.1 模式集合关系验证 |
| 3.4.2 裕度灵敏度与模式变化的关系 |
| 3.4.3 讨论:主导模式变化与控制量的关系 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 相继故障时差对稳定裕度的影响机理 |
| 4.1 相继故障的注入能量方向 |
| 4.1.1 正能量与反能量 |
| 4.1.2 注入能量方向对稳定裕度的影响 |
| 4.2 哈密顿系统中相继故障时差对稳定裕度影响的机理 |
| 4.2.1 稳定裕度随时差变化的周期性 |
| 4.2.2 稳定裕度-时差曲线的分段特征和极值分析 |
| 4.2.3 故障类型的影响 |
| 4.3 时变因素对稳定裕度变化的影响 |
| 4.3.1 非哈密顿因素对稳定裕度变化的影响 |
| 4.3.2 非自治因素对稳定裕度变化的影响 |
| 4.4 算例仿真 |
| 4.4.1 仿真平台介绍 |
| 4.4.2 算例分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 考虑时差不确定性的相继故障暂态稳定性评估方法 |
| 5.1 考虑时差不确定性的相继故障暂态稳定性评估基本思路 |
| 5.1.1 以最严重的故障场景作为代表 |
| 5.1.2 逐级分解的搜索思路 |
| 5.2 实现相继故障暂态稳定性评估的关键技术 |
| 5.2.1 暂态稳定性的量化表征 |
| 5.2.2 最不稳定故障时差的搜索技术 |
| 5.3 相继故障最不稳定时差的迭代搜索方法 |
| 5.3.1 故障时差观察窗口的选择 |
| 5.3.2 最不稳定时差 |
| 5.3.3 最不稳定模式 |
| 5.3.4 时差-模式的迭代搜索方法 |
| 5.3.5 与极限参数搜索方法的不同点 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 评估结果 |
| 5.4.2 与穷尽式搜索方法的比较 |
| 5.5 相继故障暂态稳定评估方法的比较与讨论 |
| 5.5.1 相继故障暂态稳定性分析方法的常用假设 |
| 5.5.2 常用假设与考虑时差分析结果的对比 |
| 5.5.3 算例验证 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 附录A:3机系统数据 |
| 附录B:IEEE39 节点系统数据 |
| 附录C:计及时差的相继故障暂态稳定性评估过程 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文情况 |
| 攻读博士期间参与的研究项目 |
| 攻读博士期间获得的奖励 |
| 致谢 |
四、受扰轨迹的分群研究（论文参考文献）
- [1]综合模型聚合和参数辨识的风电场多机等值及参数整体辨识[J]. 潘学萍,戚相威,梁伟,雍成立,丁新虎,李威,朱玲. 电力自动化设备, 2022(01)
- [2]基于响应信息的电力系统暂态稳定分析研究[D]. 杨腾飞. 兰州交通大学, 2021(02)
- [3]非同步机电源对暂态稳定性影响机理分析[D]. 熊燚. 山东大学, 2021(12)
- [4]基于单摆方程的电力系统同调性量化分析[J]. 刘学华,魏繁荣. 电力工程技术, 2021(02)
- [5]电力系统主动解列控制方案研究[D]. 卞仁杰. 南京师范大学, 2021
- [6]基于受扰轨迹的主动解列断面初筛方法研究[J]. 李继红,吴雪莲,孙维真,孙景钌,李兆伟,刘福锁,周泰斌. 浙江电力, 2020(08)
- [7]电力系统动态行为的轨迹断面特征根分析[D]. 宾子君. 山东大学, 2020(10)
- [8]基于序列无参聚类策略的电网同调分群算法设计与实现[D]. 范佳欢. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [9]基于长短期记忆网络的电力系统暂态稳定紧急控制[D]. 杨少波. 东北电力大学, 2020(01)
- [10]计及故障时差的相继故障暂态稳定性研究[D]. 李晨昊. 东南大学, 2019(05)