声明
第1章绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于还原论的电力系统状态分析的辨识方法
1.2.2 基于复杂网络理论的辨识方法
1.2.3 辨识方法的优缺点比较
1.3 本文的主要工作
第2章不确定性潮流时间断面数据获取
2.1 引言
2.2 风电并网下的电力系统概率潮流计算
2.2.2 风电出力模型
2.2.3 概率潮流计算
2.3 本章小结
第3章基于随机矩阵谱分析的风电并网系统自组织临界状态识别算法
3.1 引言
3.2 相关理论介绍
3.2.1 自组织临界状态理论简介
3.2.2 随机矩阵理论简介
3.3 基于随机矩阵谱分析的电力系统自组织临界状态识别算法
3.3.1 基于数据驱动的电力系统自组织临界状态识别基本思路
3.3.2 初始样本随机矩阵构建
3.3.3 自组织临界状态判别矩阵构建
3.3.4 系统自组织临界状态趋势判据
3.3.5 自组织临界状态趋势识别算法流程
3.4 仿真分析
3.4.1 验证指标
3.4.2 IEEE-39节点系统算例仿真
3.4.3A区域电网算例仿真
3.4.4 时间复杂度分析
3.5 本章小结
第4章基于加权H指数的电力系统脆弱线路辨识算法
4.1 引言
4.2 二级相关性网络的建立
4.3 基于加权H指数的脆弱线路辨识算法
4.3.1 经典H指数
4.3.2 加权H指数指标
4.3.3 基于加权H指数的脆弱线路辨识流程
4.4 加权H指数辨识指标有效性验证
4.4.1 验证指标
4.4.2 基于IEEE-39节点系统的有效性验证
4.4.3 基于A区域电网的有效性验证
4.4.4 参数 α对辨识结果的影响分析
4.4.5 算法时间复杂度分析
4.4.6 加权H指数与经典H指数辨识结果区分度比较
4.5 风电并网对电力系统脆弱线路的影响分析
4.5.1 IEEE-39节点系统线路脆弱度变化分析
4.5.2A区域电网线路脆弱度变化分析
4.6 本章小结
结论与展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
西南交通大学;