智能算法在电力系统暂态稳定仿真中的应

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智能算法在电力系统暂态稳定仿真中的应
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-11页
第一章 绪论第11-18页
  1.1 研究背景和意义第11-12页
  1.2 研究现状第12-15页
    1.2.1 基于机器学习的暂态稳定快速算法研究现状第13-14页
    1.2.2 基于机器学习的暂态稳定评估方法研究现状第14-15页
  1.3 本文的主要研究内容第15-18页
    1.3.1 本文主要工作第15-16页
    1.3.2 仿真工具介绍第16-18页
第二章 基于人工神经网络预测虚拟注入电流的暂态稳定快速算法第18-37页
  2.1 暂态稳定数值积分算法的基本原理第18-23页
    2.1.1 暂态稳定数值积分的基本流程第18-19页
    2.1.2 单个时间步长内的暂态稳定数值积分流程第19-23页
  2.2 人工神经网络的基本原理第23-27页
    2.2.1 人工神经网络的结构第23-24页
    2.2.2 误差的反向传播算法第24-27页
  2.3 算法的基本原理第27-30页
  2.4 仿真结果与分析第30-35页
    2.4.1 算例设置第30-32页
    2.4.2 仿真结果第32-33页
    2.4.3 仿真结果分析第33-35页
  2.5 本章小结第35-37页
第三章 基于卷积神经网络的动态安全分析方法第37-48页
  3.1 卷积神经网络的基本原理第37-39页
  3.2 卷积神经网络的特点第39-41页
  3.3 基于卷积神经网络的动态安全分析的基本原理第41页
  3.4 特征选取的方法第41-45页
  3.5 仿真结果与分析第45-46页
  3.6 本章小结第46-48页
第四章 基于卷积神经网络的动态安全分析与暂态稳定样本筛选方法第48-59页
  4.1 基于卷积神经网络的动态安全分析方法第48-50页
  4.2 基于Softmax层输出概率的测试样本筛选方法第50-52页
  4.3 仿真结果与分析第52-57页
  4.4 本章小结第57-59页
第五章 总结和展望第59-62页
  5.1 全文总结第59-60页
  5.2 展望第60-62页
参考文献第62-66页
攻读硕士学位期间发表的论文第66页

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