基于网络化控制模型的无功优化问题-研究

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1、systemstatewithbetterglobalconvergenceandfasteroptimizationspeed．Thirdly，aimingatthemeasureddatacannotbecompletelyreceivedbywhenthereisdatapacketlossinfeedbackchannel，amethodofusingstateestimationtogaintherealoperationstatusofpowergddandprovideaccurateandreliableinputdataforcalculationofRPOisp

2、roposed．Andadoptingtheimprovedmethodtosimulate，IEEE30andIEEE57standardnodeexamplesprovedthefeasibilityandeffectivenessofstateestimation．Finally，numericalsimulationsontheIEEE30andIEEE57testsystemsaredoneusingtheproposedtwomethodswhenthereisdatapacketlossinforwardandfeedbackchannelatthesametime．

3、ItisdemonstratedthattheproposedmethodcaneffectivelyreducenegativeeffectsonRPOcausedbydatapacketloss．Anditislaidanimportantfoundationforrealizingreal—timeRPOfinally．KeyWords：NCS，RPO，datapacketloss，redundancy-removalandmaintainingprocessing，geneticalgorithm，stateestimationIV目录中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．I英文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．III第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．1课题研究目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．2无功优化研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21．2．1无功优化研究方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．21．2．2无功优化的发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51．3网络化控制系统研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一71．4网络化控制系统在无功优化中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯91．5论文主要研究内容和创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．

5、1O1．6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯12第2章基于网络化控制模型的无功优化问题建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯132．1网络化控制系统的基本模型及特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。132．1．1网络化控制系统的基本模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．132．1．2网络化控制系统的特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．142．2无功优化的数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．152．3基于网络化控制模型的无功优化问题描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．172．3．1基于网络化控制模型的无功优化基本结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯172．3．2数据丢包对无功优化算法影响的分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．182．4本章小结

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20第3章具有前向数据丢包的无功优化改进方法及实现⋯⋯⋯⋯．．213．1去冗一保持处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213．1．1去冗一保持处理的基本思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213．1．2去冗一保持处理的具体实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．223．2无功优化的遗传算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．243．2．1遗传算法的原理及特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯243．2．2遗传算法的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253．3具有前向数据丢包的无功优化改进算法具体实现⋯⋯⋯⋯⋯273．4算例仿真与结果分

7、析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯293．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．33第4章具有反馈数据丢包的无功优化改进方法及实现⋯⋯⋯⋯．．344．1电力系统状态估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．344．1．1状态估计的定义及功能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯344．1．2状态估计的数学模型及实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯364．1．3不良数据的处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．1．3．1残差方程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯