電力專業畢業論文提綱

    時間:2021-06-30 13:04:32 論文 我要投稿

    電力專業畢業論文提綱范文

      在眾多本科專業中,電力專業一般指的是電氣工程及其自動化專業,一年一度的畢業季又要來臨了,大家準好了自己的論文提綱嗎?下面是關于電力專業畢業論文提綱范文的內容,歡迎閱讀!

    電力專業畢業論文提綱范文

      論文題目:談算法靈活交流輸電設備間交互及協調

      摘要:靈活交流輸電(FACTS)技術從其快速、可靠的調節特性在電力體系潮流優化分布、提升體系穩定性和輸電能力等方面發揮了重要意義。隨著全國聯網逐步增強,智能電網建設步伐加速從及新能源產業日漸興旺,電力行業的多種變革無不對FACTS設備產生進一步的運用需求。這一進展走勢在帶來巨大經濟效益的同時也對電力體系運轉提出了新的要求,探究和解決FACTS裝置之間的相互意義,實現優化協調制約是其中值得重點關注的不足。目前,對于FACTS交互影響和協調運轉領域的探討尚處于探索階段。

      關鍵詞:靈活交流輸電交互影響 協調模態級數法 時滯自由權矩陣辦法

      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裝置的數學建模15-20

      1.3 多FACTS交互影響及協調探討近況20-28

      1.3.1 多FACTS交互影響分析20-21

      1.3.2 多FACTS協調探討21-27

      1.3.3 基于WAMS的FACTS協調制約27-28

      1.4 本文的主要工作28-31

      第2章 基于模態級數法的FACTS交互影響分析31-47

      2.1 引言31-32

      2.2 基于模態級數法的電力體系非線性表示32-36

      2.2.1 模態級數法的基本論述32-34

      2.2.2 體系采取的動態模型34-35

      2.2.3 網絡方程35-36

      2.3 基于模態級數法的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45-47

      第3章 多FACTS廣域抗時滯協調制約47-65

      3.1 引言47-48

      3.2 時滯電力體系的自由權矩陣辦法描述48-53

      3.2.1 基于WAMS的多FACTS協調制約48-51

      3.2.2 時滯體系的自由權矩陣辦法分析51-53

      3.3 結合迭代尋優的多FACTS協調制約器設計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63-65

      第4章 適用于多工況的多FACTS廣域協調制約65-81

      4.1 引言65-66

      4.2 體系制約設計和元件模型66-67

      4.2.1 含動態輸出反饋制約的.體系模型66-67

      4.2.2 基于阻尼比的體系穩定條件67

      4.3 適用于多工況的多FACTS協調制約算法67-72

      4.3.1 凸多面體微分包含描述68-70

      4.3.2 多FACTS協調制約算法流程70-72

      4.4 針對信號時滯的算法分析和補充設計72-74

      4.4.1 協調制約算法的時滯裕度分析72-73

      4.4.2 針對定時滯的協調制約算法改善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79-81

      第5章 基于智能計算的多FACTS協調配置81-107

      5.1 引言81-82

      5.2 FACTS多目標協調配置數學描述82-86

      5.2.1 含多FACTS的電力體系模型及多目標協調配置82-83

      5.2.2 樣本數據的小波分析83-86

      5.3 基于智能計算的多FACTS協調配置算法86-101

      5.3.1 量子遺傳算法的多目標優化實現及改善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協調配置算法100-101

      5.4 算例分析101-105

      5.4.1 4機2區域體系101-102

      5.4.2 伊馮可控串補工程102-105

      5.5 本章小結105-107

      第6章 總結與展望107-111

      6.1 總結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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