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声明
第1章绪论
1.1电压稳定问题的研究背景
1.2电压稳定的定义与分类
1.3电压稳定的研究现状
1.3.1静态电压稳定研究
1.3.2动态电压稳定研究
1.4本课题研究的意义
1.5本文的主要工作
第2章基于连续潮流法的电压稳定临界点计算
2.1输电系统的功率-电压特性
2.2静态电压稳定性的裕度指标
2.3连续潮流法的基本原理
本章小结
第3章统计学习理论与支持向量机
3.1机器学习简介
3.1.1机器学习的主要问题
3.1.2经验风险最小化
3.1.3复杂性与推广能力
3.2统计学习理论的核心内容
3.2.1学习过程一致性的条件
3.2.2 VC维
3.2.3推广性的界
3.2.4结构风险最小化
3.3支持向量机
3.3.1最优超平面
3.3.2支持向量分类机
3.3.3支持向量回归机
本章小结
第4章基于支持向量机的静态电压稳定评估
4.1静态电压稳定数据仿真
4.1.1仿真步骤
4.1.2 PSAT简介
4.2支持向量回归模型的核函数和参数选取
4.2.1核函数的选取
4.2.2参数的影响及选取
4.3基于支持向量机的电压稳定临界点在线预测研究
4.3.1 LIBSVM工具箱简介
4.3.2主要实验流程
4.3.3实验结果
4.4 BP神经网络与SVM的预测结果之比较
4.4.1 BP神经网络结构和算法思想
4.4.2实际算例
4.5基于支持向量机的电压稳定弱节点在线监视
4.5.1弱节点在线监视模型的建立
4.5.2实验结果
本章小结
第5章基于输入空间压缩的静态电压稳定评估
5.1主成分分析原理
5.1.1主成分的定义
5.1.2主成分的求法
5.1.3标准化变量的主成分
5.2基于主成分分析和支持向量机的静态电压稳定评估
本章小结
结论
致谢
参考文献
附录
攻读硕士学位期间发表的论文