一、电站中同步发电机励磁调节装置的可靠度最优配置（论文文献综述）
张宏[1]（2020）在《光热-光伏联合发电系统无功优化控制研究》文中研究表明太阳能在众多清洁可再生能源中储存量最高,对环境基本无污染,其发电技术发展潜力巨大,应用前景广阔。目前,国内太阳能发电分为光热发电和光伏发电两大技术领域,其中,光热发电是新兴的太阳能发电形式,光热发电与大规模光伏发电以及交直流混联电网协调运行,可消纳具有间歇性、随机性的可再生能源,从而实现可再生能源消纳可再生能源。因此构建以光热-光伏为主的源端能源电力系统具有重要意义。而光热-光伏联合发电系统的无功控制以光热电站与光伏电站独立控制为主,即通过单个电站进行独立控制,这样将无法保证全局系统的电压调节要求,因此本文将针对光热-光伏联合发电系统无功优化控制策略展开研究。具体研究内容如下:（1）在了解光热发电技术和光伏发电技术的基础上,分别建立光热发电和光伏发电的数学模型,并对光热-光伏联合发电系统的优化运行模式以及系统无功出力特性进行分析。（2）光热-光伏联合发电系统的动态无功规划方法在考虑系统自身无功调节能力基础上,确定动态无功补偿装置安装节点及其补偿容量。通过暂态电压稳定恢复指标确定关键故障节点,初步判断系统薄弱节点,在此基础上利用灵敏度指标确定动态无功补偿装置安装节点;以动态无功补偿装置最低投资成本提高系统暂态电压稳定性为优化目标建立动态无功规划优化模型,利用基于差分进化的粒子群算法（Particle Swarm Optimization Based on Differential Evolution,DE-PSO）对无功补偿节点的补偿容量进行优化。算例系统仿真结果表明,在相同无功补偿成本下,该方法与仅考虑动态无功补偿装置安装位置优化方法相比,系统暂态电压更加稳定。（3）从多层次角度出发,基于分层递阶控制理论,提出一种光热-光伏联合发电系统的无功分层协调优化控制策略。该控制策略分3层执行:系统层确定整个系统所需无功;电站层对光热、光伏电站分配无功;设备层完成站内无功设备的无功分配。仿真结果表明:该控制策略能够充分利用同步发电机、光伏逆变器以及无功补偿设备的无功调控能力,实现光热-光伏系统无功补偿任务的优化分配,从而达到提高系统汇集母线电压和电站PCC母线电压稳定性以及降低系统网损的目的。（4）从多时间尺度角度出发,基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）理论,提出一种光热-光伏联合发电系统多时间尺度无功优化控制策略。在日前优化同步发电机与光伏逆变器无功出力的基础上,日内采用基于MPC的滚动优化及反馈校正控制思路,利用动态无功补偿设备控制母线电压。通过基于灵敏度的电压预测模型,预测未来多个时刻电压运行状态;在此基础上,以未来多个时刻预测电压控制偏差最小为优化目标,建立日内滚动优化模型,得到动态无功补偿设备的无功控制计划,并通过电压控制偏差反馈校正,完成日内无功电压的模型预测控制。仿真结果表明:与传统多时间尺度无功优化控制策略对比,本文控制策略在提高系统汇集母线电压和光热、光伏电站并网点（Point of Common Coupling,PCC）母线电压的稳定性的效果更好。
周宜行[2]（2020）在《梯次电池储能系统容量配置方法研究》文中研究表明传统燃油汽车大规模使用所带来的能源危机与环境污染越发严重,以电力为能源的电动汽车的推广可以应对这些问题。电动汽车上的动力电池在一定的充放电循环周期后,其实际容量会出现明显的衰减,当容量保持率下降到70%～80%将不能满足性能需求而需要从电动汽车上退役。对这些退役电池直接回收容易造成环境损害与资源浪费。而将退役电池梯次应用在储能系统,可以延长电池的使用寿命,缓解回收压力并提高资源利用率,并有助于降低动力电池成本,同时减少电池储能系统的投资成本。因此梯次电池储能系统的研究和示范应用受到越来越多的关注。而储能系统的容量配置可以提高项目的经济性,是实际工程优化规划中十分重要的环节。本文对梯次利用动力电池储能系统经济性分析与容量优化配置方法开展了以下方面的研究:首先,介绍了大量退役动力电池同时进入回收期的背景下,直接回收电池所造成的环境危害,并分析了电池梯次利用的可行性与经济价值。总结了目前储能系统容量配置方法的研究趋势与待解决的问题。同时整理了梯次利用动力电池的应用现状以及梯次电池储能经济性评估的研究现状。其次,分析动力电池梯次利用于储能系统的全寿命周期,针对电网侧负荷削峰填谷的应用场景,建立以储能系统年净收益作为表征指标的经济性分析模型。在模型中成本部分考虑电池本体、带能转换设备等初始建设成本以及运维成本,经济效益部分则考虑延缓配电网升级投资收益、低储高放套利、提升电网可靠性收益、环境减排效益等。然后,利用惩罚函数法将梯次电池储能系统经济性计算模型中的充放电功率、电量守恒和电池荷电状态约束转化为增广目标函数项,建立无约束的非线性优化配置模型。引入随个体种群整体收敛程度自适应变化的步长调节系数对萤火虫算法进行改进,并提出以年净收益最大为优化目标的梯次电池储能系统容量配置方法。仿真结果表明提出的容量配置方法能够在提升年净收益的同时保证负荷调节功能的实现,兼顾了配置方案的经济性与技术要求。并通过参数敏感度分析说明分时电价与梯次电池单位容量价格对梯次电池储能系统的经济性影响最大。最后,通过雨流计数法将梯次电池充放电过程的荷电状态折算成充放电深度,并结合与电池循环寿命的函数关系以及等效循环寿命法,构建梯次电池储能系统寿命计算模型。根据梯次利用过程中电池容量保持率衰退的情况,对储能系统的运行参数与相关效益成本进行更新,通过循环计算得到全寿命周期内的净收益总和。通过与不同容量配置方法的仿真对比,验证了本章的优化配置方法可以相对降低梯次电池的放电深度,延长系统的实际运行寿命并使其经济性得到提升。而对比磷酸铁锂电池与三元锂电池的优化配置结果,则说明了目前磷酸铁锂电池退役后梯次利用于储能系统具有更高的经济性。
郁建雄[3]（2020）在《基于改进粒子群算法的风光储柴微网系统运行优化研究》文中提出在环境保护和资源日益匮乏的背景下,可再生能源的利用技术进一步发展,其中的微电网技术以其灵活性高、成本低、污染小等特点受到追捧。同时为了克服微电网中可再生能源带来的电能质量较差和弃风弃电问题,利用先进的控制方法和智能优化算法对其进行能量调度是研究的重点。本文的主要研究内容如下:首先,介绍微电网中风机、光伏电池、储能电池以及柴油发电机等组成单元的发展现状和工作原理,建立相应的数学模型并进行合理选型,给出具体参数。介绍风光发电的MPPT最大功率追踪技术,为后续的风光出力计算提供理论依据。其次,对目前广泛使用的智能优化算法的工作原理与特点进行详细介绍,并针对本文使用的粒子群算法给出两种改进方法,利用测试函数对几种算法优化能力进行对比,最终选出最适合本文的CPSO算法。再介绍本文要用到的用于预测温度、风速、负荷等数据的三种预测算法的工作原理和特点,在之后的章节经过对比选出最合适本文的预测算法。再次,以某生活园区为实例,创建风光储柴的微网系统,给出运行成本最低的目标函数和相应约束条件。利用前文所述的三种预测方法对园区内的光照强度数据处理并预测,与实际值对比,得到最适合本文的预测算法是BP神经网络,再利用此方法对园区内的风速、光强、温度和负荷的数据进行预测。最后利用改进粒子群算法对该微电网系统典型日内24小时逐时各个设备的容量配置情况和逐时成本之和进行优化分析。随后引出多目标优化问题的概念,介绍传统的多目标优化算法和进化多目标算法的原理和特点,在此基础上对进化多目标算法中的多目标粒子群算法进行改进。建立排放污染最低的目标函数,与运行成本最低函数共同构成一个多目标数学模型,结合改进的多目标粒子群算法对前文的实际案例进行优化分析,同时验证了本文改进的多目标优化算法的优越性。最后对微电网控制的控制系统给出了较为完整的设计方案,对系统的整体结构、硬件设计和软件设计分别给出了详细设计方案;并基于Microsoft Visual Studio 2015开发平台,使用C#语言设计了一套微电网运行监控系统,给出了各个环节的工作流程图和人机交互界面。
赵红芳[4]（2018）在《基于Modelica/Dymola的燃气内燃发电机组动态建模研究》文中研究说明建模仿真是研究分布式综合能源系统规划-设计-运行-控制的主要手段。通常需要构建系统中所涉及的设备模型库,将各类设备模型集成系统模型即可进行相应工况的仿真。燃气内燃发电机组作为多能耦合的分布式电源,研究机组热力、气动以及电力参数在不同运行工况中的动态跟随特性和耦合特性,识别量化机组内部不同能量变化过程中的关联规则及结构化参数,对分布式综合能源系统在并网或离网运行状态下的稳定性仿真、机电暂态仿真而言至关重要。因此本文做了如下研究:首先,本文在燃气内燃发电机组运行模式研究的基础上确定了机组在以电定热或以热定电模式下均可达到最佳运行状态,但是目前燃气内燃发电机组仿真模型大多是基于以电定热的运行模式构建。其次,本文从燃气内燃发电机组的组成部分及运行机理出发,将内燃机划分为管路模块（进气总管、进气歧管及排气管）和部件模块（废气涡轮、压气机、中冷器、气缸及电子膨胀阀）;将发电机分为转子运动模块、电磁模块以及励磁系统模块。在此基础上采用核心特征提取、分区集总和机理建模为主的思路,兼顾精度和通用性要求,构建了各个模块的动态数学模型。并采用序贯模块法在Modelica/Dymola平台搭建了燃气内燃发电机组在以电定热运行模式下和以热定电模式下的通用机理动态模型（GFEL和GFTL）,其中GFTL仿真模型可实现使用烟气流量控制发电功率等电力参数的动态仿真。之后,在广东惠州博罗工业园区内燃气内燃发电机组相关数据收集的基础上,本文从分布式综合能源系统的暂态事件入手确定了燃气内燃发电机组在两种运行模式下的典型场景。接着,重点研究了燃气内燃发电机组动态与电网联合仿真的方法、分布式电源的测点分布,通过机组与电网间接口设计、动态交互流程以及机组动态模型的参数分析,定性地证明了所构建的机组仿真模型用于各种暂态事件中稳定性和机电暂态仿真的可行性。然后,将本文中模型在各种典型场景下的动态仿真结果与相关文献的仿真结果进行对比分析,证明了所构建模型具有良好的仿真精度。最后,本文定量地分析了典型场景中燃气内燃发电机组主要参数（排烟温度/流量/压力、发电效率、发电机转速以及燃气耗量等）的变化规律及参数间的动态耦合关系。
蒋栋年[5]（2018）在《非线性系统故障可诊断性评价及诊断方法研究》文中研究说明研究表明,故障可诊断性低是导致系统事故的主要原因之一,即可测信息不足以为迅速、可靠的检测系统故障做支撑。对于故障可诊断性的研究,传统的方法大都是在故障发生之后且集中于定性研究,既无法量化明确故障可诊断性的真实水平,亦难以改造提升。因此,探索如何在设计阶段（故障发生之前）就能了解系统的故障可诊断性能,如何在设计阶段通过传感器优化配置使系统具有较高的故障诊断能力,又如何选取适当的方法对系统进行有效的故障诊断,亟需提上日程。着眼于上述问题,本文展开了如下工作:1)非线性系统故障可诊断性量化评价方法研究针对非线性系统故障可诊断性量化评价缺失的问题,以K-L散度算法为基础,充分考虑扰动、噪声等不确定性因素对评价结果准确性的影响,以稀疏内核密度估计与蒙特卡洛方法为有益补充,通过对单一故障或不同故障情况下概率密度函数的相似度和差异度计算,给出对非线性系统故障进行准确量化评价的求解方法和步骤,并进行满足故障可诊断性评价指标的测量噪声可行域分析,为系统进一步开展故障可诊断性设计和故障诊断奠定了基础。2)非线性系统故障可诊断性设计方法研究为了增加系统的测量信息,提高系统的故障可诊断性评价指标,综合运用贪心算法进行测点传感器的优化设计,并借助于KPLS方法构建软传感器,实现以软代硬的测点传感器设计。通过测点信息的优化配置,使得系统达到满足故障可诊断性的基本要求,从而将系统的故障诊断性能作为系统的本征需求纳入系统设计之初,为提高系统的安全水平提供有效的途径。3)基于故障可诊断性量化评价的传感器优化配置方法研究为了对测点传感器进行优化配置,设计以量化评价为主,兼顾可靠性、经济性等优化目标的传感器优化配置模型。从量化角度运用非线性动态规划和改进的NSGA-II算法使传感器优化配置过程更为高效,为现实中高品质低成本的系统运行提供可借鉴的方法和参考依据。4)基于模型的非线性系统故障诊断方法研究在满足故障可诊断性评价指标的基础上,设计了一种基于粒子滤波的故障检测和分离方法,通过引入对数似然和作为评价指标,可以实现对故障的有效检测和分离。同时,还提出了一种基于残差统计特性分析的自适应阈值设计方法,在不依赖系统机理和数学模型情况下,可有效降低故障诊断的漏报率和误报率。5)基于数据驱动的非平稳过程故障检测方法研究采用模式适配度方法确定无故障时系统残差概率密度函数的分类数,并以此为前提运用K-均值方法对残差数据进行聚类;进而借助K-L散度方法,在线计算系统实时数据与离线数据残差概率密度函数的距离差异度,通过对具有多模式运行系统的非平稳残差过程的分类评价进行故障检测。与线性系统相比,非线性系统由于其构造的复杂性,加之噪声、外部扰动等不确定因素的存在,始终是开展故障可诊断性研究所面临的难题。并且实际的工程系统大都存在一定程度的非线性特性,因此,本文针对非线性系统,探索量化评价故障可诊断性的有效方法,分析制约故障可诊断性的关键因素,研究具有操作性的故障可诊断性提升设计方案,并将其纳入系统的设计体系中,在此基础上以提高系统可诊断性为目标,对传感器配置进行优化,并给出系统进行故障诊断的方案,提升系统品质,对于促进现代工程朝着稳定、高效、节约型发展具有重要意义。
李颜[6]（2017）在《动态环境下离散时间的系统可靠性建模与评估》文中指出可靠性作为产品的一个重要质量属性,不仅被国际军事强国列为国防重大工程的考核指标,而且也成为各国民生所必须考虑的因素。其中,系统的可靠性建模与评估理论及方法不仅是可靠性理论和工程的基础,而且也是可靠性工作的前提。然而,实际工程应用中的多变环境、任务和准则,给静态情形下的可靠性理论尤其是可靠性建模与评估提出了新的重大挑战。因此,本论文主要开展动态环境下系统的可靠性建模与评估工作,以离散时间、离散状态的系统为研究对象,考虑了周期环境、随机环境、多任务、多失效准则、多状态等因素对系统可靠性建模的影响,针对不同的动态情形,建立了相应的新的可靠性模型,提出了一些新的可靠性指标,推导了各种可靠性指标的计算公式,计算了某些逗留时间的分布,给出了系统可靠性的评估新方法。本论文的主要研究工作包括以下几方面内容:首先,以离散状态的不可修系统为研究对象,考虑了环境周期变化、部件具有“开”“关”两类失效模式的情形,利用马尔可夫链理论、Z变换等方法,建立了周期运行环境下离散时间的马尔可夫系统的可靠性模型。其次,推导出可靠度函数、平均寿命、失效率函数等一些可靠性指标的计算公式。再次,求得了完美运行逗留时间和两类不完美运行逗留时间的概率分布函数。最后,详细讨论了三个不同物理结构的阀门系统的建模过程,分别给出了环境逗留时间在两种情况下的数值算例。第二,以离散状态的不可修系统为研究对象,考虑了环境周期变化、部件或系统具有多种失效模式的情形,利用聚合随机过程理论、半马尔可夫链理论、Z变换等方法,建立了周期运行环境下离散时间的半马尔可夫系统的可靠性模型。其次,推导了可靠度函数、平均寿命、失效率函数等一些可靠性指标的计算公式。再次,求得了完美运行逗留时间和第一类不完美运行逗留时间的概率分布函数。最后,分别以环境逗留逗留时间服从负二项分布和几何分布为特例,详细给出了计算过程以及数值算例。第三,以离散状态的可修系统为研究对象,考虑了环境随机变化、部件或系统多状态的情形,利用聚合随机过程理论、马尔可夫链理论、Z变换等方法,建立了随机环境下离散时间的马尔可夫可修系统的可靠性模型。其次,推导了系统可靠度、非致命环境下系统的可靠度、点可用度、区间可用度、多点可用度以及多区间可用度等指标的计算公式。再次,求得了一些人们所感兴趣的逗留时间的概率分布函数。如:极好运行逗留时间、在指定环境下的运行逗留时间、基于时间阈值的逗留时间等。最后,以n中取k模型为例,给出了环境切换为马尔可夫链情形下的数值算例。最后,开展了工程应用案例研究。以某船舶电站系统为例,研究了其在正常行驶、停泊、进出港三种工况模式随机切换下系统的可靠性建模问题。不同的工况,系统的结构不同,可靠性准则不同,因此某些状态的聚类不同。推导出一系列适用于描述船舶电站系统的可靠性指标,如系统可靠度、非致命工况下系统的可靠度、系统的点可用度、系统在不同工况不同时间点的可用度等指标,计算了某些逗留时间的概率分布。这一案例研究为指导提高船舶业可靠度和经济效益提供了理论支持。本论文所研究的动态环境下离散时间的系统可靠性建模与评估方法,具有重要的理论和实践意义。本研究更符合实际要求和需求。新的模型、建模方法和计算方法,丰富了可靠性理论体系及内涵,拓展了其应用范畴,为进一步的维修与决策等提供了有效的方法支撑,为管理科学与工程领域的其他分支的应用提供了参考。
白益飞[7]（2016）在《伴有新能源特性的船舶电力系统稳定性与节能减排研究》文中认为在当前国际能源研究领域,环境污染和化石能源的不断消耗成为日益显着的问题,燃油费在船舶运输中所占比例也因此逐渐攀升。面对仍然在持续增长的运输需求量,船舶领域的污染性气体排放势必将随之增多。该类能效问题和污染物排放逐渐成为各国研究者们需要迫切解决的难题。太阳能和风能等可再生能源由于其自身所具备的提高能源利用率、减少污染物排放和经济效益高的优点,将成为解决该问题的重要发展方向。船舶利用新能源的探索实践已经成为目前的研究热点。不同于陆地上的应用环境,光伏发电和风力发电在船舶上将会遇到更为严峻的问题。作为始终处于孤岛运行状态的“可移动式微电网”系统,除了面临类似于陆地微电网的发电不确定性问题,船舶自身的运动也将对其产生重要影响。为了提高光伏发电和风力发电并入船舶电力系统的稳定性,新能源在船舶电力系统中的应用需要安装足够相容量的储能进行配合。此外,还需要建立评价指标和评估模型,对新能源的引入进行能效和污染物排放方面的效益评价分析。为了仿真分析光伏发电和风力发电对船舶电力系统稳定性的影响,首先在PSCAD仿真环境下建立了伴有新能源的船舶电力系统各部分的仿真模型,具体包括光伏阵列和MPPT控制、永磁直驱风力发电系统、并网逆变器、柴油发电系统、船舶电力系统负荷和飞轮储能系统及其充放电控制等。接着分析了船舶电力系统在新能源光伏单独运行、风光混合新能源同时运行两种情况下的暂态特性,具体包括系统在负荷变化、风光系统并入和退出运行、光照和风速变化以及船舶摇摆等情况下的仿真,同时还分析了飞轮储能在上述暂态过程中的动态响应和对提高伴有新能源的船舶电力系统稳定性的作用。由于光伏发电和传统的柴油机发电在发电效率、可靠性、污染气体排放和经济性等方面各有优势,针对大型远洋航行VLCC船舶的能效和污染气体排放评估,制定了相应的评价指标,并选择模糊综合评价的方法,评价和比较分析了光伏发电系统引入前后所带来的节能减排效益。最终通过系统的暂态仿真以及案例评价计算,验证了风光发电引入船舶电力系统的可行性和光伏发电应用的节能减排效益,以及飞轮储能系统对提高整个伴有新能源的船舶电力系统稳定性的作用,有一定的实际指导价值。
齐伟夫[8]（2014）在《区域电网电压稳定判别方法及系统研究》文中研究说明随着我国电力工业的快速发展，电网大规模广域互联和电力市场化改革的不断深入，以及间歇性可再生能源的大量接入，使得电力系统的运行点愈来愈接近稳定极限，而自然灾害多次造成区域电网电压崩溃事故发生，这些都导致电力系统的电压稳定问题比以往更加突出。通常情况下，电网发生电压失稳之前，由于母线电压相角、电网频率甚至电压幅值都相对稳定，系统中的保护和预警装置无法做出预判或动作。因此，如何准确地在线判别和预测复杂运行条件下区域电网的电压稳定性已成为电力调度部门所面临的巨大挑战之一。同步相量测量技术为基于广域同步测量数据的区域电网电压稳定动态分析与预测提供了条件，本文在同步相量测量算法研究的基础上，研究建立电压稳定动态特性分析与预测模型，进而研制区域电网电压稳定在线判别和预测系统，为电力系统电压稳定控制提供理论依据与技术支撑。本文的主要研究内容有：（1）针对DFT算法在采样信号频率变化时因频率泄漏及频率失配造成的测量误差，研究PMU（Phasor Measuring Unit，同步相量测量单元）同步采集各相电压、电流信号噪声含量及其动态特性在线估计模型，采用动态特性方差和噪声方差两个参数对采样系统实时状态进行量化，并在此基础上建立频率自适应模型及其求解算法，使频率跟踪算法在动态条件下具有快速的跟踪特性和有较好的抗噪特性；研究采样信号动态特性和衰减直流分量之间相互作用关系，建立基波信号直流分量跟踪模型及算法，进而研究建立动态基波滤波算法，实现电流、电压相量衰减直流分量动态特性估计，将自适应频率跟踪模型与直流分量跟踪模型结合；研究建立基于DFT的改进频率跟踪算法，得到精确的同步相量测量结果。（2）研究电网节点电压稳定临界点及其薄弱性指标的非线性规划模型与评估方法，建立识别节点电压薄弱状态的解析指标及其求解算法，并在此基础上研究建立区域电网PMU监测点优化配置方法。针对电压失稳先局部扩散后全局崩溃的特性，研究特定区域电力系统电网结构参数下，电网各元件和负荷的动态过程与电网各节点电压间非线性作用关系。基于区域电网数值仿真数据，研究系统逼近电压失稳临界状态过程与电压薄弱状态指标间关系模型，建立以灵敏度dV i/dQi指标的大小为基础，同时采用表征各节点灵敏度变化快慢的灵敏度变化率指标的电网节点电压薄弱程度判别模型，实现区域电网薄弱节点准确识别。在此基础上，针对电网状态可观测性和电压稳定性两方面因素，研究建立基于电压薄弱区域监视的非完全可观测PMU监测点优化配置方法。（3）研究基于同步相量测量数据的节点电压快速在线判别模型及求解算法，研究电压稳定轨迹的非线性时间序列预测模型及求解方法。针对同步测量的电网局部节点相量测量数据，采用节点及与其相关联的负荷节点的同步电压、电流相量，通过阻抗模和P Q解耦算法得到电网实时等值模型参数，并在此基础上将整个系统等值为一简单的两节点系统，研究建立包含负荷节点的戴维南等值模型，并根据等值模型阻抗模极限值推导出电网电压稳定在线判别指标，对电网电压水平做出快速判别。针对电网电压、电流实时监测数据，研究电网动态电压非线性时间序列分析方法，并重构出电压稳定非线性系统相空间，对重构相空间中相点变化轨迹的预测模型及模型参数进行确定，建立电压稳定的全局预测模型，采用支持向量机模型对动态电压非线性时间序列全局预测模型中非线性映射进行求解，建立非线性时间序列相空间中相轨迹的非线性回归求解方法，实现电网动态电压稳定轨迹的预测。（4）结合电网广域测量系统（Wide Area Measurement System，WAMS）要求及实际电网运行条件，研究建立区域电网电压稳定判别系统，完成了区域电网电压稳定在线判别与预测应用软件系统开发。在研究建立了区域电网单一节点电压稳定在线判别模型、多节点电压稳定在线辨识模型和电网电压稳定非线性时间序列预测模型的基础上，建立电压稳定判别系统数学模型及算法，以开发改进频率跟踪数据采集算法和电压稳定判别系统数学模型为核心，DSP技术、Visual C++技术和Oracle数据库技术为基础的区域电网电压稳定判别应用系统平台，实现根据电网节点实时监测数据对区域电网电压稳定状态及其相关参数做出在线判别及中短期预测，为电网运行管理部门提供电压稳定性实时判别及预测预报数据，作为电力系统电压稳定控制策略调整的参考和指导。（5）按照国家电网公司“电网自动电压控制技术规范（Q/GDW747-2012）”技术要求，结合辽宁电网电压稳定控制的实际情况，将区域电网电压稳定判别系统应用于电网实际运行管理系统当中。本文研究开发的区域电网电压稳定判别应用系统，于2012年6月在500kV变电站成功投入运行，实际运行中，系统硬件和软件运行性能稳定，电压稳定在线判别和预测预警结果合理。本文研究建立的区域电网电压稳定判别系统及其电压稳定性在线判别参数和预测结果能够满足电网电压稳定控制工作的实际工程要求。
薛贵挺[9]（2014）在《含多种分布式能源的微电网优化及控制策略研究》文中进行了进一步梳理利用微电网能够有效地将分布式电源、电力负荷和能量储存装置融合成一体，有利于可再生能源的接入，充分发挥分布式电源的效益，是未来电网实现高效、环保和优质供电的重要手段。作为大电网的有益补充，微电网一经提出便引起世界各国的广泛关注。本文沿着规划、调度和控制的思路，研究含多种分布式能源的微电网优化问题。主要研究内容包括以下几部分：1)对含风力发电单元的微电网进行可控分布式电源（Controllable DistributedGeneration，CDG）优化配置。提出基于损耗灵敏因子和电压稳定指标的CDG候选安装位置集合的确定方法。以投资成本、燃料成本、维护成本、购电成本及排放成本之和最小为目标函数，建立考虑负荷因素（负荷类型、负荷水平及不确定性）和能源政策影响的CDG规划模型，引入表示风电出力和负荷功率的随机变量，将运行约束条件描述成概率的形式，采用基于半不变量和Gram-Charlier级数展开理论的微电网随机潮流方法检验规划方案是否满足机会约束条件，应用人工蜂群算法搜索最优配置方案，从而实现CDG类型、位置和容量的同时优化规划。2)从需求侧响应视角研究含电动汽车换电站（Battery Swap Station，BSS）的微电网经济调度问题。建立基于双层优化的微电网经济调度模型：上层模型的决策机构为微电网调度中心，其目标函数是微电网供电成本最小；下层模型的决策机构为BSS运营商，其目标函数是BSS利润最大；上下层优化模型通过微电网向BSS提供的个性化电价实现互动。采用入侵杂草算法和CPLEX软件分别对上下层优化问题进行迭代求解，得到微电网内部可控微电源的输出功率和个性化电价，达到微电网和BSS双方共赢目的。3)从供能角度研究含多种分布式能源的微电网优化调度问题。以日电量成本最小、日温室气体排放量最少和全天中最大节点电压偏差最小为目标函数，建立基于机会约束规划的微电网多目标动态调度模型，不仅考虑优化变量在相邻时段间的内在联系，还将考虑风电出力和负荷功率的不确定性，允许调度方案以一定的置信水平满足节点电压和支路功率约束。提出基于随机潮流的克隆选择算法求解该多目标优化模型。在模型求解过程中，采用固定步长和变步长相结合的混合变异策略来提高解的多样性，通过反复克隆、变异、选择等操作，得到满足约束条件的Pareto最优解集，采用模糊隶属度计算总体满意度，解决Pareto最优解的选择问题。4)对交流微电网的运行控制策略进行研究。以风电机组-燃料电池-并联型蓄电池组所构成的交流微电网为研究对象，根据上述微电源特点分别设计微电网孤岛和并网运行时的控制策略。研究微电网孤岛运行问题时，对并联型蓄电池组采用电压源逆变器控制，使用电压-相角下垂控制以实现按预定比例分配负荷功率，共同为微电网提供电压和频率支撑。研究微电网并网运行问题时，蓄电池组的控制方法由电压源逆变器控制转换为PQ控制，按照设定值输出有功功率和无功功率。燃料电池在两种模式下均采用PQ控制，孤岛运行时其工作状态取决于蓄电池组的荷电状态。在对微电源网侧变换器进行控制时，采用滑模电流内环替代传统PI电流内环，以提高系统控制性能。5)对孤立直流微电网的运行控制策略进行研究。以光伏阵列-燃料电池-超级电容所构成的低压单极型孤立直流微电网为研究对象，针对采用集中供电方式和分散供电方式的微电网，分别提出考虑光伏阵列、燃料电池和超级电容特性的集中控制策略和分散控制策略。其中，应用扰动观测法实现光伏阵列的最大功率跟踪；利用斜率限制器限制燃料电池输出功率的变化速度，阻止其免受“燃料饥饿”的危害。在集中控制策略中，采用滑模电流内环控制器实现超级电容的快充快放，稳定直流母线电压；在分散控制策略中，利用直流母线电压信号实现微电网不同运行状态之间的自动切换。通过相关算例分析，验证了本文所提出的微电网优化模型和运行控制策略的合理性，以及优化算法的有效性。
刘慧琳[10]（2012）在《大型灯泡贯流式机组水力发电厂接入系统与电气主接线的选择研究》文中提出近年来,我国水电建设领域里一只异军突起的项目——低水头灯泡贯流式机组水电厂,正在蒸蒸日上、蓬勃发展。卧式布置的贯流式水轮发电机组具有显着的技术经济优势。相比常规的立式轴流机组,可节省电厂建设费用10%-20%,而且在系统中运行稳定,每年可多发电量4%左右。随着灯泡贯流式机组水力发电厂的机组容量不断增大,机组台数逐渐加大,大型灯泡贯流式机组水力发电厂接入系统与电气主接线的选择研究已成为水电厂机电设计面临的一个重要课题。本课题以几个近年来装机容量比较大、机组台数比较多的大型灯泡贯流式机组水力发电厂工程为例,根据这些工程的设计、建设情况,从技术和经济上分析研究了各种适应大容量灯泡贯流式机组水力发电厂的接入系统和电气主接线方案,从而为更多大型灯泡贯流式机组水力发电厂的设计及建设提供了借鉴。
二、电站中同步发电机励磁调节装置的可靠度最优配置（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、电站中同步发电机励磁调节装置的可靠度最优配置（论文提纲范文）
（1）光热-光伏联合发电系统无功优化控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 光热-光伏联合发电系统研究现状 |
| 1.2.2 电力系统无功规划优化研究现状 |
| 1.2.3 电力系统无功优化控制研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 光热-光伏联合发电系统理论基础 |
| 2.1 光热发电技术 |
| 2.1.1 光热发电原理 |
| 2.1.2 光热发电系统数学模型 |
| 2.2 光伏发电技术 |
| 2.2.1 光伏发电原理 |
| 2.2.2 光伏发电系统数学模型 |
| 2.3 光热-光伏联合发电系统运行机理与优化运行模式 |
| 2.3.1 光热-光伏联合发电系统运行机理 |
| 2.3.2 光热-光伏联合发电系统优化运行模式 |
| 2.4 光热-光伏联合发电系统无功调节特性 |
| 2.5 小结 |
| 3 光热-光伏联合发电系统动态无功规划 |
| 3.1 光热-光伏联合发电系统动态无功规划方法 |
| 3.1.1 暂态电压稳定恢复指标 |
| 3.1.2 动态无功规划选址指标 |
| 3.2 光热-光伏联合发电系统动态无功规划优化模型 |
| 3.2.1 优化目标 |
| 3.2.2 约束条件 |
| 3.3 模型求解算法 |
| 3.3.1 算法原理 |
| 3.3.2 动态无功规划流程 |
| 3.4 算例仿真结果及分析 |
| 3.4.1 基本数据与参数 |
| 3.4.2 关键故障节点 |
| 3.4.3 动态无功规划候选安装节点 |
| 3.4.4 动态无功补偿容量 |
| 3.4.5 优化算法比较 |
| 3.5 小结 |
| 4 光热-光伏联合发电系统无功分层协调优化控制策略 |
| 4.1 光热-光伏联合发电系统无功分层优化控制结构 |
| 4.2 光热-光伏联合发电系统无功分层优化控制策略分析 |
| 4.2.1 系统层无功确定策略 |
| 4.2.2 电站层无功分配策略 |
| 4.2.3 设备层无功分配策略 |
| 4.3 光热-光伏联合发电系统无功分层优化控制模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.3.3 模型求解 |
| 4.4 控制流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例系统 |
| 4.5.2 控制策略效果分析 |
| 4.6 小结 |
| 5 基于MPC的光热-光伏联合发电系统多时间尺度无功优化控制策略 |
| 5.1 基于MPC的光热-光伏系统多时间尺度无功优化控制结构 |
| 5.1.1 模型预测控制思想 |
| 5.1.2 光热-光伏系统多时间尺度无功优化控制结构 |
| 5.2 基于MPC的光热-光伏系统多时间尺度无功优化控制模型 |
| 5.2.1 日前无功优化控制模型 |
| 5.2.2 基于MPC的日内无功优化控制模型 |
| 5.2.3 优化控制流程 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 算例系统 |
| 5.3.2 控制效果分析 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 系统基本模型参数 |
| 附录B 负荷模型参数 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（2）梯次电池储能系统容量配置方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 储能容量配置研究现状 |
| 1.2.2 梯次利用动力电池应用现状 |
| 1.2.3 梯次电池储能经济性评估研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 梯次电池储能系统削峰填谷经济模型 |
| 2.1 梯次电池储能系统经济效益分析及建模 |
| 2.1.1 延缓配电网升级投资收益 |
| 2.1.2 低储高放套利 |
| 2.1.3 提升电网可靠性收益 |
| 2.1.4 环境减排效益 |
| 2.2 梯次电池储能系统投资成本分析 |
| 2.2.1 初始投资成本 |
| 2.2.2 运行维护成本 |
| 2.3 梯次电池储能系统经济模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 以年净收益最大为目标的梯次电池储能系统容量配置方法 |
| 3.1 结合惩罚函数法的改进萤火虫算法 |
| 3.1.1 萤火虫算法的数学描述 |
| 3.1.2 动态自适应步长策略 |
| 3.1.3 惩罚函数法 |
| 3.2 年净收益最大化的梯次电池储能容量配置方法 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.3.1 仿真条件与基础数据 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 运行寿命内经济性最优的梯次电池储能系统容量配置方法 |
| 4.1 梯次利用动力电池寿命估计 |
| 4.1.1 梯次电池等效循环次数计算 |
| 4.1.2 梯次电池储能系统运行寿命估计 |
| 4.2 运行寿命内经济性最优的梯次电池储能容量配置方法 |
| 4.2.1 梯次电池储能系统容量优化配置目标 |
| 4.2.2 储能系统经济性评估流程 |
| 4.2.3 容量优化配置步骤与流程 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 仿真算例数据与模型参数 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.3.3 与年净收益最大化的容量配置结果对比 |
| 4.3.4 梯次利用三元锂电池的容量配置结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术成果目录 |
| 附录 B 攻读学位期间参与的科研项目 |
| 附录 C 附表 |
（3）基于改进粒子群算法的风光储柴微网系统运行优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微网研究现状 |
| 1.2.2 智能算法在微电网的运用 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 微电网数学模型 |
| 2.1 风力发电机 |
| 2.2 光伏电池 |
| 2.3 储能电池 |
| 2.4 柴油发电机 |
| 2.5 MPPT技术 |
| 2.5.1 风力发电最大功率追踪 |
| 2.5.2 光伏发电最大功率跟踪 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 智能优化算法 |
| 3.1 智能优化算法概述 |
| 3.2 传统优化算法 |
| 3.2.1 遗传算法 |
| 3.2.2 差分进化算法 |
| 3.2.3 模拟退火算法 |
| 3.2.4 粒子群算法 |
| 3.3 改进粒子群算法 |
| 3.3.1 自适应惯性权重 |
| 3.3.2 异步学习因子 |
| 3.4 智能算法的验证和比较 |
| 3.5 负荷预测 |
| 3.5.1 时间序列法 |
| 3.5.2 支持向量机 |
| 3.5.3 BP神经网络 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于改进粒子群算法的单目标优化 |
| 4.1 微电网结构参数 |
| 4.2 微电网目标函数及约束条件 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.3 预测结果 |
| 4.4 优化结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于多目标粒子群算法的优化分析 |
| 5.1 多目标优化问题 |
| 5.1.1 支配关系 |
| 5.1.2 Pareto最优解 |
| 5.2 多目标优化算法 |
| 5.2.1 传统多目标优化算法 |
| 5.2.2 多目标进化算法 |
| 5.3 改进多目标粒子群算法 |
| 5.3.1 Pareto最优外部解集 |
| 5.3.2 粒子更新方法 |
| 5.3.3 全局最优值和局部最优值 |
| 5.4 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 微电网控制系统设计 |
| 6.1 微电网整体控制结构 |
| 6.2 中央控制器硬件设计 |
| 6.3 软件设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 |
| 致谢 |
（4）基于Modelica/Dymola的燃气内燃发电机组动态建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 分布式综合能源系统简介 |
| 1.1.2 燃气内燃发电机组的应用概况 |
| 1.1.3 燃气内燃发电机组的仿真技术 |
| 1.1.4 国内外研究现状 |
| 1.1.5 本文的研究背景和意义 |
| 1.2 本文的研究目标及研究思路 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.3 主要研究内容和相关技术路线 |
| 1.3.1 部件模块化机理建模 |
| 1.3.2 仿真平台选择与系统模型搭建 |
| 1.3.3 机组动态仿真与联合仿真接口设计 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 燃气内燃发电机组的组成及工作原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 内燃机的工作原理 |
| 2.2.1 燃气内燃机基本组成和相关术语 |
| 2.2.2 内燃机的运行原理简介 |
| 2.3 同步发电机的工作原理 |
| 2.3.1 同步发电机基本组成 |
| 2.3.2 同步发电机的运行原理简介 |
| 2.4 燃气内燃发电机组的运行模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 燃气内燃发电机组动态机理建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 燃气内燃发电机组模块分解 |
| 3.3 工质热物性参数计算模型 |
| 3.3.1 天然气热物性参数建模 |
| 3.3.2 烟气热物性参数建模 |
| 3.4 机组以电定热运行模式下的内燃机模块化建模 |
| 3.4.1 进气流量模块建模 |
| 3.4.2 压气机模块建模 |
| 3.4.3 中冷器模块建模 |
| 3.4.4 进气总管模块建模 |
| 3.4.5 节气阀模块建模 |
| 3.4.6 进气歧管模块建模 |
| 3.4.7 气缸模块建模 |
| 3.4.8 排气管模块建模 |
| 3.4.9 废气涡轮模块建模 |
| 3.5 机组以热定电的运行模式下内燃机模块化建模 |
| 3.5.1 废气涡轮模块建模 |
| 3.5.2 排气管模块建模 |
| 3.5.3 气缸模块动态数学模型 |
| 3.6 发电机动态机理模型研究 |
| 3.6.1 同步发电机电磁部分建模 |
| 3.6.2 转子运动建模 |
| 3.6.3 励磁系统建模 |
| 3.7 燃气内燃发电机组控制策略研究 |
| 3.7.1 烟气控制策略 |
| 3.7.2 转速控制 |
| 3.7.3 缸套水温度控制 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 燃气内燃发电机组系统模型的搭建与仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Modelica语言及Dymola仿真平台简介 |
| 4.2.1 Dymola仿真平台的产生背景 |
| 4.2.2 Modelica语言的主要特点 |
| 4.3 综合能源系统与研究对象分析 |
| 4.4 燃气内燃发电机组物性及性能参数选定 |
| 4.5 燃气内燃发电机组动态模型构建 |
| 4.5.1 模块封装 |
| 4.5.2 以电定热模型(GFEL)的构建 |
| 4.5.3 以热定电模型(GFTL)的构建 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 燃气内燃发电机组的动态仿真 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机组两种运行模式下典型场景选定 |
| 5.3 仿真模型的可行性分析 |
| 5.3.1 分布式能源系统测点分析 |
| 5.3.2 机组与电网动态交互仿真 |
| 5.4 仿真模型的精度分析 |
| 5.5 GFEL仿真模型验证与结果分析 |
| 5.5.1 电负荷需求阶跃减载 |
| 5.5.2 电负荷需求阶跃加载 |
| 5.5.3 机组关机过程模拟 |
| 5.5.4 机组开机过程模拟 |
| 5.6 GFTL仿真模型验证与结果分析 |
| 5.6.1 机组开机和关机模拟 |
| 5.6.2 排烟流量阶跃增加或减少模拟 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）非线性系统故障可诊断性评价及诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 非线性系统故障诊断研究现状 |
| 1.2.1 故障可诊断性研究 |
| 1.2.2 基于故障可诊断性评价的传感器优化配置研究 |
| 1.2.3 非线性系统故障诊断方法研究 |
| 1.3 存在的问题与不足 |
| 1.4 论文的研究内容和组织架构 |
| 1.4.1 论文的研究内容 |
| 1.4.2 论文的组织架构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 非线性系统故障可诊断性量化评价方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 基于K-L散度的故障可诊断性量化评价 |
| 2.3.1 K-L散度定义 |
| 2.3.2 故障可诊断性量化评价基本原理 |
| 2.3.3 基于SKDE的概率密度函数估计 |
| 2.3.4 基于蒙特卡洛方法的非线性函数估计 |
| 2.4 故障可诊断性评价指标约束下的数据测量噪声可行域分析 |
| 2.4.1 不同测量噪声域下的残差数据分析 |
| 2.4.2 故障可检测性指标约束下的测量噪声可行域分析 |
| 2.4.3 故障可分离性指标约束下的测量噪声可行域分析 |
| 2.5 基于可诊断性评价的非线性系统故障检测 |
| 2.5.1 基于K-L散度的故障检测 |
| 2.5.2 故障漏报率和误报率分析 |
| 2.5.3 阈值的优化选取 |
| 2.6 仿真研究与结果分析 |
| 2.6.1 仿真对象描述 |
| 2.6.2 不同故障模式下残差概率密度函数估计 |
| 2.6.3 故障可诊断性量化评价结果分析 |
| 2.6.4 测量噪声对故障可诊断性量化评价的影响 |
| 2.6.5 测量噪声的可行域仿真分析 |
| 2.6.6 微小故障下的测量噪声的可行域分析 |
| 2.6.7 基于可诊断性评价结果的故障检测 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 非线性系统故障可诊断性设计方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 故障可诊断性评价分析 |
| 3.2.1 评价原理分析 |
| 3.2.2 故障可诊断性定量评价原理分析 |
| 3.3 故障可检测性设计 |
| 3.3.1 故障可检测性设计原理分析 |
| 3.3.2 基于贪心算法的系统测点设计 |
| 3.3.3 以软代硬的软传感器设计 |
| 3.4 故障可分离性设计 |
| 3.4.1 故障可分离性分析及测点配置 |
| 3.4.2 基于故障自身属性的故障可分离性设计 |
| 3.5 案例仿真研究 |
| 3.5.1 水轮机调速器控制系统 |
| 3.5.2 水轮机调速器故障可检测性设计 |
| 3.5.3 水轮机调速器故障可分离性设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于故障可诊断性量化评价的传感器优化配置方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 通过实例引出问题 |
| 4.2.2 定性评价下的最小传感器集合 |
| 4.2.3 传感器配置过程中面临的问题 |
| 4.3 基于故障可诊断性量化评价的传感器优化配置 |
| 4.3.1 最小传感器集合下的系统故障可诊断性分析 |
| 4.3.2 传感器的优化配置问题 |
| 4.4 基于动态规划的故障诊断系统传感器优化配置算法 |
| 4.5 软传感器设计 |
| 4.6 测点传感器多目标优化配置 |
| 4.6.1 测点传感器优化配置中的约束函数 |
| 4.6.2 测点传感器优化配置中的目标函数 |
| 4.6.3 测点传感器多目标优化配置模型 |
| 4.6.4 改进的NSGA-II优化算法 |
| 4.7 案例仿真研究 |
| 4.7.1 仿真案例1：非线性系统数值仿真 |
| 4.7.2 仿真案例2：车辆电源系统 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 基于自适应阈值的粒子滤波非线性系统故障诊断方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 粒子滤波算法 |
| 5.4 故障诊断方法设计 |
| 5.4.1 故障检测 |
| 5.4.2 自适应阈值设计 |
| 5.4.3 故障隔离 |
| 5.4.4 故障误报率和漏报率 |
| 5.5 仿真研究与结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于数据驱动残差评价策略的故障检测方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多模式运行系统的故障检测方法描述 |
| 6.3 基于数据驱动方法的故障检测 |
| 6.3.1 K-L散度方法的改进 |
| 6.3.2 基于K-L散度的故障检测 |
| 6.3.3 基于自学习方法的K值确定 |
| 6.3.4 残差的聚类 |
| 6.4 基于故障误报率和漏报率的阈值优化 |
| 6.4.1 误报率与漏报率计算 |
| 6.4.2 阈值的优化选取 |
| 6.5 仿真研究与结果分析 |
| 6.5.1 仿真对象描述 |
| 6.5.2 残差特性分析 |
| 6.5.3 故障检测 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 基于数据驱动的传感器可重构性评价方法研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 问题描述 |
| 7.2.1 捷联惯性导航系统 |
| 7.2.2 面临问题 |
| 7.3 基于K-L散度的传感器可重构性量化评价 |
| 7.3.1 基于KPLS方法的传感器解析冗余分析 |
| 7.3.2 基于K-L散度进行可重构性量化评价的基本原理 |
| 7.4 可重构性量化评价阈值的优化选取 |
| 7.4.1 错分率和漏分率分析 |
| 7.4.2 阈值的优化选取 |
| 7.5 仿真研究与结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文和参与科研项目 |
（6）动态环境下离散时间的系统可靠性建模与评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景、研究目的与意义 |
| 1.2 研究内容及论文结构安排 |
| 1.3 论文主要创新点 |
| 第2章 国内外研究现状及理论基础 |
| 2.1 可靠性工程和理论的相关研究 |
| 2.1.1 可靠性工程和理论概述 |
| 2.1.2 可靠性工程和理论的发展历程 |
| 2.1.3 可靠性工程和理论的研究现状与发展趋势 |
| 2.2 系统可靠性建模的相关研究 |
| 2.2.1 一般可靠性建模方法与评估 |
| 2.2.2 动态环境可靠性的建模理论与方法 |
| 2.2.3 离散时间可靠性的建模理论与方法 |
| 2.3 相关理论基础 |
| 2.3.1 马尔可夫链及半马尔可夫链 |
| 2.3.2 聚合随机过程 |
| 2.3.3 常用运算介绍 |
| 第3章 周期环境下具有两类失效部件的系统可靠性建模与评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统可靠性建模 |
| 3.3 系统可靠性评估及计算方法 |
| 3.3.1 系统可靠度 |
| 3.3.2 失效率函数 |
| 3.3.3 系统平均寿命 |
| 3.3.4 三类特殊阀门系统 |
| 3.3.5 特殊情况——环境逗留时间为固定常数 |
| 3.4 逗留时间的概率评估 |
| 3.4.1 完美运行逗留时间的分布 |
| 3.4.2 第一类不完美运行逗留时间的分布 |
| 3.4.3 第二类不完美运行逗留时间的分布 |
| 3.5 数值算例 |
| 3.5.1 环境逗留时间为几何分布 |
| 3.5.2 环境逗留时间为常数 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 周期环境下具有多类失效部件的系统可靠性建模与评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统可靠性建模 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 离散时间半马尔可夫模型的构建 |
| 4.3 基于聚合的可靠性评估与计算方法 |
| 4.3.1 划分和聚合 |
| 4.3.2 系统可靠度 |
| 4.4 逗留时间的概率评估 |
| 4.5 数值算例 |
| 4.5.1 系统可靠度评估 |
| 4.5.2 完美运行逗留时间的分布 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 随机环境下多状态可修系统的可靠性建模与评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统可靠性建模 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 模型的构建 |
| 5.3 基于聚合的可靠性评估与计算方法 |
| 5.3.1 划分和聚合 |
| 5.3.2 系统可靠度 |
| 5.3.3 非致命环境下系统的可靠度 |
| 5.3.4 点可用度 |
| 5.3.5 多点可用度 |
| 5.3.6 区间和多区间可用度 |
| 5.4 逗留时间的概率评估 |
| 5.4.1 系统极好运行逗留时间的分布 |
| 5.4.2 在第一个环境中逗留时间的分布 |
| 5.4.3 基于时间阈值的逗留时间的分布 |
| 5.5 数值算例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 不同工况下船舶电站系统可靠性的建模与评估 |
| 6.1 工程案例介绍 |
| 6.1.1 船舶电站简介 |
| 6.1.2 船舶电站可靠性建模 |
| 6.2 系统可靠性评估 |
| 6.2.1 船舶电站系统可靠度 |
| 6.2.2 船舶电站非致命工况下系统的可靠度 |
| 6.2.3 船舶电站点可用度 |
| 6.2.4 船舶电站系统多点可用度 |
| 6.2.5 船舶电站系统逗留时间的分布 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）伴有新能源特性的船舶电力系统稳定性与节能减排研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 课题研究的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 第2章 伴有新能源的船舶电力系统各部分建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 光伏阵列和MPPT控制建模 |
| 2.3 永磁直驱风力发电机组建模 |
| 2.4 并网逆变器建模 |
| 2.5 柴油发电机组建模 |
| 2.6 船舶电力系统负荷建模 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 飞轮储能系统的建模及充放电控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 储能方式的对比与应用分析 |
| 3.2.1 各种储能方式的特点与对比 |
| 3.2.2 飞轮储能的应用 |
| 3.3 飞轮储能系统的建模与充放电控制 |
| 3.3.1 飞轮储能系统的工作原理 |
| 3.3.2 飞轮储能系统的建模与仿真 |
| 3.3.3 飞轮储能系统的充放电控制策略 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 伴有新能源特性的船舶电力系统稳定性分析 |
| 4.1 系统整体结构 |
| 4.2 引入光伏发电系统的稳定性仿真分析 |
| 4.2.1 光伏发电系统并网情况下的分析 |
| 4.2.2 负荷变化情况下的分析 |
| 4.2.3 光照突变情况下的分析 |
| 4.2.4 船舶摇摆情况下的分析 |
| 4.3 同时引入风光发电系统的稳定性仿真分析 |
| 4.3.1 风力发电系统接入情况下的分析 |
| 4.3.2 变风速情况下的分析 |
| 4.3.3 光照和风速同时变化情况下的分析 |
| 4.3.4 风光系统同时退出运行情况下的分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 光伏发电在大型油船上应用的节能减排评价 |
| 5.1 评价对象的特点分析 |
| 5.2 评价指标体系构建 |
| 5.2.1 指标体系的构建原则 |
| 5.2.2 评价指标体系结构和指标内涵 |
| 5.3 评价模型与计算方法 |
| 5.3.1 基于AHP- Fuzzy Method的评价模型 |
| 5.3.2 评价模型数据分类 |
| 5.4 评价案例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）区域电网电压稳定判别方法及系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 电压稳定判别研究的意义 |
| 1.3 电压稳定分析理论研究状况 |
| 1.3.1 静态电压稳定分析方法 |
| 1.3.2 动态电压稳定分析方法 |
| 1.4 电压稳定判别研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 同步相量测量算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 同步相量测量原理 |
| 2.2.1 相量的定义 |
| 2.2.2 同步相量的定义 |
| 2.3 同步相量测量基本算法 |
| 2.3.1 过零检测法 |
| 2.3.2 离散傅里叶变换法 |
| 2.4 DFT 同步相量测量算法分析 |
| 2.4.1 非同步采样情况下 DFT 误差分析 |
| 2.4.2 频率跟踪算法原理 |
| 2.5 改进的频率跟踪算法 |
| 2.5.1 同步相量动态频率测量模型 |
| 2.5.2 改进的动态频率估计算法 |
| 2.5.3 改进的频率跟踪算法流程 |
| 2.5.4 算法性能检验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 区域电网薄弱节点分析及 PMU 配置方案研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 区域电网 PMU 配置的优化模型 |
| 3.2.1 区域电网全系统状态方程 |
| 3.2.2 PMU 配置的人工免疫优化模型 |
| 3.2.3 PMU 优化配置方法的仿真验证 |
| 3.3 目标区域电网节点电压薄弱性分析 |
| 3.3.1 目标区域电网的概述 |
| 3.3.2 区域电网节点电压稳定性分析 |
| 3.4 目标区域电网薄弱节点电压动态特性分析 |
| 3.4.1 网络节点同时增加负荷电网薄弱节点分析 |
| 3.4.2 网络单一节点增加负荷电网薄弱节点分析 |
| 3.4.3 区域电网孤网运行薄弱节点分析 |
| 3.5 基于薄弱节点的 PMU 测点优化配置方案 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 区域电网动态电压稳定判别系统研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于 PMU 的动态电压稳定快速指标 |
| 4.2.1 单节点电网动态电压稳定判定指标 |
| 4.2.2 多节点电网动态电压稳定判定指标 |
| 4.3 区域电网电压稳定预测方法研究 |
| 4.3.1 区域电网电压稳定时间序列预测模型研究 |
| 4.3.2 区域电网电压稳定预测模型求解 |
| 4.3.3 电压稳定系统预测结果分析 |
| 4.4 区域电网动态电压稳定判别系统硬件及实现 |
| 4.4.1 区域电网动态电压稳定判别系统组成 |
| 4.4.2 PMU 测量装置设计 |
| 4.4.3 PMU 装置接线方式与数据处理 |
| 4.4.4 区域电网多节点动态电压稳定性模拟评估 |
| 4.4.5 实际变电站动态电压稳定判别应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（9）含多种分布式能源的微电网优化及控制策略研究（论文提纲范文）
| 上海交通大学博士学位论文答辩决议书 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微电网定义及类型 |
| 1.2.2 微电网关键技术及相关研究 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 第二章 含风力发电单元的微电网电源优化配置 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 CDG 候选安装位置集合的确定方法 |
| 2.3 考虑负荷因素的 CDG 规划模型 |
| 2.3.1 微电网负荷模型 |
| 2.3.2 CDG 规划的目标函数 |
| 2.3.3 CDG 规划的约束条件 |
| 2.3.4 约束条件的处理 |
| 2.4 考虑风电出力和负荷不确定性的微电网随机潮流 |
| 2.4.1 风电出力的概率分布 |
| 2.4.2 负荷功率的概率分布 |
| 2.4.3 基于半不变量的微电网随机潮流 |
| 2.5 CDG 规划模型的求解 |
| 2.5.1 ABC 算法 |
| 2.5.2 ABC 算法求解模型的流程 |
| 2.6 算例分析 |
| 2.6.1 算例系统与原始数据 |
| 2.6.2 结果分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 考虑与电动汽车换电站互动的微电网经济调度 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 含 BSS 的微电网结构及调度框架 |
| 3.3 基于双层优化的微电网经济调度模型 |
| 3.3.1 双层优化模型 |
| 3.3.2 上层微电网经济运行模型 |
| 3.3.3 下层换电站经济运行模型 |
| 3.3.4 上下两层模型之间的关系 |
| 3.4 双层优化模型的求解 |
| 3.4.1 IWO 算法 |
| 3.4.2 IWO 算法求解模型的流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 算例系统与原始数据 |
| 3.5.2 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 考虑风电出力和负荷不确定性的微电网多目标动态调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于 CCP 的微电网动态调度模型 |
| 4.2.1 CCP 的基本概念 |
| 4.2.2 多目标动态调度模型 |
| 4.2.3 约束条件处理 |
| 4.2.4 机会约束条件校验 |
| 4.3 微电网多目标动态调度模型的求解 |
| 4.3.1 基于 Pareto 的多目标最优解 |
| 4.3.2 CSA 算法 |
| 4.3.3 CSA 算法求解模型的流程 |
| 4.3.4 多目标决策 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例系统与原始数据 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 含并联型储能系统的风/氢交流微电网运行控制策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 风-氢-蓄交流微电网构成及分层控制结构 |
| 5.2.1 风-氢-蓄交流微电网构成 |
| 5.2.2 分层控制 |
| 5.3 微电网运行控制策略 |
| 5.4 微电源控制器设计 |
| 5.4.1 风力机组控制器设计 |
| 5.4.2 燃料电池控制器设计 |
| 5.4.3 蓄电池控制器设计 |
| 5.4.4 同步控制器设计 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 仿真设计 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 采用不同供电方式的孤立直流微电网运行控制策略 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 集中供电方式下的控制策略 |
| 6.2.1 集中供电方式的直流微电网结构 |
| 6.2.2 集中供电方式的直流微电网运行控制策略 |
| 6.2.3 算例分析 |
| 6.3 分散供电方式下的控制策略 |
| 6.3.1 分散供电方式的直流微电网结构 |
| 6.3.2 分散供电方式的直流微电网运行状态分析 |
| 6.3.3 分散供电方式的直流微电网运行控制策略 |
| 6.3.4 算例分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结 |
| 7.1 主要研究成果与结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 |
（10）大型灯泡贯流式机组水力发电厂接入系统与电气主接线的选择研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目研究的意义 |
| 1.2 国内研究现状 |
| 1.3 国外灯泡贯流式机组水力发电厂的建设现状 |
| 1.4 国内大型灯泡贯流式机组水力发电厂的发展前景和趋势 |
| 1.5 本课题所作的主要研究工作 |
| 第二章 大型灯泡贯流式机组水力发电厂的接入系统方案及电气主接线选择要点分析 |
| 2.1 大型灯泡贯流式机组水力发电厂的接入系统方案 |
| 2.1.1 大型灯泡贯流式机组水力发电厂接入系统的目的和内容 |
| 2.1.2 大型灯泡贯流式机组水力发电厂接入系统的主要原则 |
| 2.1.3 大型灯泡贯流式机组水力发电厂接入系统的电压等级 |
| 2.1.4 大型灯泡贯流式机组水力发电厂与系统连接的网络方案 |
| 2.1.5 大型灯泡贯流式机组水力发电厂接入系统的安全标准 |
| 2.1.6 大型灯泡贯流式机组水力发电厂影响电气主接线选择的主要计算 |
| 2.2 大型灯泡贯流式机组水力发电厂的电气主接线选择 |
| 2.2.1 大型灯泡贯流式机组水力发电厂电气主接线的基本要求和特点 |
| 2.2.2 大型灯泡贯流式机组水力发电厂几种主要的电气主接线形式 |
| 2.2.3 大型灯泡贯流式机组水力发电厂电气主接线可靠性计算比较 |
| 2.2.4 大型灯泡贯流式机组水力发电厂接入系统对电气主接线形式的影响 |
| 2.2.5 大型灯泡贯流式机组水力发电厂主变压器选择 |
| 第三章 工程实例分析 |
| 3.1 S水力发电厂工程概况 |
| 3.2 S水力发电厂接入电力系统方式 |
| 3.2.1 M河流域概况 |
| 3.2.2 S水力发电厂概况 |
| 3.2.3 S水力发电厂在系统中的作用及地位 |
| 3.2.4 S水力发电厂接入系统方案 |
| 3.2.5 S水力发电厂电气主接线及有关电气设备选择的要求 |
| 3.3 S水力发电厂电气主接线 |
| 3.3.1 S水力发电厂基本情况 |
| 3.3.2 发电机电压侧接线 |
| 3.3.3 220KV电压侧接线 |
| 3.4 S水力发电厂主要电气设备选择 |
| 3.4.1 S水力发电厂短路电流计算 |
| 3.4.2 S水力发电厂主要电气设备 |
| 第四章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
四、电站中同步发电机励磁调节装置的可靠度最优配置（论文参考文献）
- [1]光热-光伏联合发电系统无功优化控制研究[D]. 张宏. 兰州交通大学, 2020(01)
- [2]梯次电池储能系统容量配置方法研究[D]. 周宜行. 湖南大学, 2020(07)
- [3]基于改进粒子群算法的风光储柴微网系统运行优化研究[D]. 郁建雄. 华北电力大学, 2020
- [4]基于Modelica/Dymola的燃气内燃发电机组动态建模研究[D]. 赵红芳. 天津大学, 2018(06)
- [5]非线性系统故障可诊断性评价及诊断方法研究[D]. 蒋栋年. 兰州理工大学, 2018(02)
- [6]动态环境下离散时间的系统可靠性建模与评估[D]. 李颜. 北京理工大学, 2017
- [7]伴有新能源特性的船舶电力系统稳定性与节能减排研究[D]. 白益飞. 哈尔滨工程大学, 2016(03)
- [8]区域电网电压稳定判别方法及系统研究[D]. 齐伟夫. 沈阳工业大学, 2014(12)
- [9]含多种分布式能源的微电网优化及控制策略研究[D]. 薛贵挺. 上海交通大学, 2014(07)
- [10]大型灯泡贯流式机组水力发电厂接入系统与电气主接线的选择研究[D]. 刘慧琳. 广西大学, 2012(03)