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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于数据驱动的电力系统小干扰稳定评估与预警
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基于数据驱动的电力系统小干扰稳定评估与预警
 
     论文目录
 
致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-19页
    1.1 本文研究背景第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 电力系统小干扰稳定分析第13-14页
        1.2.2 电力系统动态稳定安全预警第14-15页
        1.2.3 数据驱动方法在电力系统中的应用第15-16页
    1.3 本文工作与章节安排第16-19页
        1.3.1 本文创新点第16-17页
        1.3.2 章节内容安排第17-19页
第二章 基于卷积神经网络的电力系统小干扰稳定评估第19-41页
    2.1 引言第19-20页
    2.2 卷积神经网络第20-24页
        2.2.1 深度学习第20页
        2.2.2 卷积神经网络的结构第20-23页
        2.2.3 CNN相对其他数据驱动方法的优点第23-24页
    2.3 基于卷积神经网络的电力系统小干扰稳定分评估第24-31页
        2.3.1 输入变量选择第24-25页
        2.3.2 问题描述第25-26页
        2.3.3 建模过程第26-28页
        2.3.4 对大规模系统的优化第28页
        2.3.5 CNN并行计算方法第28-31页
    2.4 数值实验第31-39页
        2.4.1 测试系统第31-32页
        2.4.2 系统正常运行时的评估结果第32-34页
        2.4.3 考虑线路N-1的评估结果第34-37页
        2.4.4 PMU配置的影响第37-38页
        2.4.5 并行计算效率第38-39页
    2.5 本章小结第39-41页
第三章 基于双流卷积神经网络的电力系统小干扰稳定预警第41-60页
    3.1 引言第41-42页
    3.2 双流卷积神经网络(双流CNN)第42-46页
        3.2.1 双流CNN的结构第42-45页
        3.2.2 结合电力系统小干扰稳定问题的结构修改第45-46页
    3.3 基于双流CNN的电力系统小干扰稳定预警第46-50页
        3.3.1 输入变量选择第46-47页
        3.3.2 问题描述第47页
        3.3.3 建模过程第47-50页
    3.4 双流CNN模型压缩第50-54页
        3.4.1 CNN常用模型压缩方法第50-52页
        3.4.2 压缩后的双流CNN结构第52-54页
    3.5 数值实验第54-59页
        3.5.1 关键特征值运动趋势预测结果第54-57页
        3.5.2 模型压缩效率第57-58页
        3.5.3 并行计算效率第58-59页
    3.6 本章小结第59-60页
第四章 总结与展望第60-63页
    4.1 研究工作总结第60-61页
    4.2 后续工作展望第61-63页
参考文献第63-69页
作者简历第69页

 
 
论文编号BS4200522,这篇论文共69
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