导读:本文包含了依概率稳定性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:Cohen-Grossberg神经网络,Markov切换,非线性扰动,依概率渐近稳定
依概率稳定性论文文献综述
吴媛媛,余佩琳,孙云霞,程培[1]（2019）在《具有Markov切换Cohen-Grossberg神经网络的依概率渐近稳定性》一文中研究指出研究具有Markov切换和非线性扰动的Cohen-Grossberg神经网络的依概率稳定性问题,基于Lyapunov稳定性理论,利用Markov切换转移概率的性质和线性矩阵不等式(LMI)工具,得到系统基于矩阵不等式的依概率渐近稳定性充分条件。(本文来源于《佳木斯大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
陈中,唐浩然,袁宇波,周涛,李虎成[2]（2018）在《计及信号随机延时的电力系统小干扰概率稳定性分析》一文中研究指出为了研究随机延时对电力系统小干扰稳定性的影响,基于阻尼转矩分析法提出了一种计算特征根相对于延时的灵敏度的方法,进而通过Gram-Charlier级数展开的方法,得到随机延时下电力系统临界特征根实部的概率密度函数,该稳定性分析方法具有计算快速、简便的优点;然后,对计及广域信号随机延时的电力系统稳定器进行了参数鲁棒设计。在基于OPNET-MATLAB的信息物理融合电网系统联合仿真平台中搭建了两区四机系统模型,通过蒙特卡洛模拟验证了所提特征根概率密度函数计算方法的正确性,并分析了不同延时特性对系统小干扰稳定的影响,最后通过两区四机算例验证了所提电力系统稳定器鲁棒性设计方法的有效性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2018年13期）
滕玮[3]（2016）在《含大规模风电的电力系统小干扰概率稳定性分析》一文中研究指出风电受风速特性影响而具有较强的随机性和波动性,随着近年来风电接入电力系统规模的不断扩大,其对电网安全稳定运行的影响也越来越受到人们的关注。目前的诸多研究表明,大规模风电的接入会对电力系统的小干扰稳定性产生很大影响。然而,传统的电力系统小干扰稳定分析方法只能对确定的系统运行状态进行相关分析,无法应对含有大量随机因素的复杂现代电力系统的小干扰稳定分析。因此本文引入概率分析的思想,提出了TPNT-PEM小干扰概率稳定分析方法,在考虑风电场间相关性及风电场输出功率随机性变化的场景下,研究含大规模风电的电力系统小干扰稳定特性。首先,构建含大规模双馈感应风电机组的电力系统仿真分析平台,提出了适用于小干扰稳定分析的双馈感应风电机组动态模型及风电场等值模型。双馈感应风电机组的详细动态模型主要包括风机机械系统模型,风机电气系统模型以及相应的风机控制系统模型。基于建立的单台双馈感应风电机组动态模型,综合考虑所适用的系统场景、分析精度和计算效率,建立了适用于电力系统小干扰稳定分析的风电场等值模型。以16机五区域标准系统为基础,构建了含大规模双馈感应风电机组的电力系统仿真算例,为后续的小干扰稳定分析提供了较为准确、全面和高效的平台基础。其次,采用系统小干扰稳定确定性分析方法,以系统仿真分析平台为研究实例,综合分析大规模风电接入对系统小干扰稳定性带来的影响及其产生机理。以算例系统为基础,多方案综合对比了风电接入位置、风电接入容量、系统潮流变化和系统负荷水平等因素对含大规模风电电力系统的小干扰稳定性影响。针对算例仿真结果,结合实际电力系统运行特点,从振荡机理层面分析了大规模风电对系统小干扰稳定特性产生影响的原因,并且总结归纳了部分现象和规律,为实际电力系统的安全稳定运行提供了重要参考。然后,考虑风电场间相关性及风电场输出功率的随机性,提出并完善了TPNT-PEM电力系统小干扰概率稳定性分析方法。基于叁阶多项式正态变换(TPNT)处理多风电场间的相关性,利用2m+1点估计法计算获得系统状态矩阵特征根的概率分布,实现了电力系统小干扰稳定性的概率化描述。引入对非正态分布随机变量更为适用的C型Gram-Charlier级数展开方法,减小计算输出随机变量概率密度函数过程中的误差。基于TPNT-PEM方法对含大规模风电的算例系统进行仿真分析,对比研究了不同风电渗透率、不同风电场间相关系数对系统小干扰概率稳定性的影响。最后,引入振荡失稳危险函数,提出了小干扰概率稳定风险评价指标Irsik,对系统小干扰概率稳定性进行量化评估。通过算例仿真对比,研究了不同风电渗透率、不同风电场间相关系数对系统小干扰失稳风险的影响,证明相对于确定性的小干扰稳定评价指标,本文建立的风险指标Irisk能够更加全面、客观地反映系统振荡模式的稳定特性。(本文来源于《山东大学》期刊2016-04-30）
边晓燕,耿艳,李学武,符杨,王倩[4]（2015）在《风电并网系统小干扰概率稳定性分析与改善》一文中研究指出在桨距角控制系统中加装电力系统稳定器(PSS)以阻尼电力系统低频振荡,并且考虑系统运行方式的随机不确定性,利用累积概率曲线来获得随机变量的概率数字特征。采用基于数值分析的概率方法研究含风电场系统的小干扰稳定统计属性。通过在含风电场的五机两区域系统中进行仿真,验证在桨距角控制系统中安装PSS对改善小干扰概率稳定性的有效性,并对其改善效果进行评估。仿真结果表明,在桨距角控制系统中加装PSS能有效抑制本地振荡模式,并削弱区间振荡。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2015年20期）
陈伟,肖莞[5]（2015）在《基于系统概率稳定性下的发变组无GCB保护跳闸分析》一文中研究指出从国外电网无GCB下发电机跳闸的重要性着手,结合发电厂和电网稳定性进行分析;通过在印尼孤电网小容量特定情况下,进一步论述GCB和发电机跳闸系统安全可靠运行的重要意义。运用无GCB系统风险分析,发电机出口、线路及系统保护跳闸形式和失灵保护来分析系统风险,并引入概率工具进行分析,实现了设计和投资决策阶段无GCB时对系统稳定概率的关注,实现了在实际调试和运行阶段对临界切除时间的关注,从而保证电网和发电厂稳定可靠运行,以期获得最大收益。(本文来源于《电气应用》期刊2015年13期）
江劲舟[6]（2015）在《考虑大规模风电并网的电力系统小干扰概率稳定性研究》一文中研究指出大规模新能源的并网将大量不确定性问题引入电力系统。在处理电力系统的不确定性问题时,传统的确定性分析方法无法对系统实际情况进行全面的反映与评估。因此,人们结合概率统计理论,提出了不确定性分析方法。该方法在分析电力系统概率潮流与概率稳定性问题时得到良好的效果。随着风电技术的飞速发展,单台风机的容量以及电力系统中的风电渗透率与日俱增,使得风力发电成为电力系统中的新型不确定性源。对于含大型双馈风电场的电力系统而言,风功率作为系统的输入随机变量,其变动范围较大。分析小干扰概率稳定的传统解析算法,由于其自身算法的缺陷,精度难以满足实际需求。因此,亟需一种新的适用于含大规模风电的电力系统小干扰概率稳定分析的算法。针对含大规模双馈风场的电力系统,本文首先建立适用于小干扰稳定分析的双馈感应风机动态模型。然后采用加权聚合法建立大型双馈风电场动态模型。最终结合电力系统其余元件动态模型,合成适用于小干扰稳定分析的含大型双馈风场的电力系统动态模型。为描述风电场风功率的随机性,本文首先采用线性最小二乘法建立风速概率模型；结合实际历史风速数据与风电转换函数,得到风功率样本。基于风功率样本,采用Levenberg-Marquardt算法拟合风电场出力概率密度函数；将得到的结果与风功率概率密度函数经验公式对比,通过精确性指标判别最优解。最终建立风电场随机出力模型。为分析含有大规模双馈风场并网的电力系统的小干扰概率稳定性,本文提出半不变量多点线性化算法。风功率的波动会引发系统平衡点的漂移,本文首先将这一随机源引入所建立的系统状态方程的初始状态中,并基于所建立的风电场随机出力模型求解风功率半不变量；接着引入多点线性化算法,分段求解风功率与系统机电振荡模式特征根的线性关系。最终得到系统机电振荡模式特征根的半不变量,并计算其概率分布函数。最后,结合IEEE标准4机11节点算例验证所提出算法的精确性。并基于所提出的新算法,分析含大规模风电并网的电力系统小干扰概率稳定性。(本文来源于《华北电力大学》期刊2015-03-01）
边晓燕,李广跃,王克文,符杨,徐学礼[7]（2013）在《多运行方式下含风电场电力系统的小干扰概率稳定性研究》一文中研究指出为了考虑系统的多运行方式,采用概率方法对风电场接入对系统小干扰稳定性的影响进行研究。首先采用插入式建模技术(plug-in modeling technique,PMT)建立适合小干扰稳定分析的完整的双馈感应风力发电机组(doubly-fed induction generator,DFIG)线性化模型;然后进行概率潮流计算,得到系统状态变量的概率描述,形成系统状态矩阵;最后应用概率特征根方法对系统进行求解分析,得到系统小干扰概率稳定性。以2个系统为例对风电场接入后的电力系统小干扰概率稳定性进行仿真分析,结果表明:风电场的加入使机电振荡模态特征值实部的概率分布变得相对分散;系统本地振荡模态稳定概率大幅下降,区间振荡模态稳定概率略有上升;通过加装电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS),可提高系统小干扰概率稳定性。(本文来源于《电网技术》期刊2013年11期）
丁芳清,焦贤发,徐启敏[8]（2013）在《Markov切换随机双线性系统依概率渐进稳定性(英文)》一文中研究指出本文研究随机双线性系统大范围渐进稳定性.利用数学期望不等式给出了随机双线性系统渐进稳定的新标准.设计了一种非线性状态反馈控制器,利用类Riccati不等式推出了Markov切换随机双线性系统大范围依概率渐进稳定的充分条件.数值算例表明本文提出的方法是可行的.(本文来源于《应用概率统计》期刊2013年04期）
宫璇,董超,刘涤尘,王波,廖清芬[9]（2012）在《基于点估计法和风险评估理论的互联大电网低频振荡概率稳定性研究》一文中研究指出提出了适用于互联大电网低频振荡概率稳定性分析指标及方法,并对某实际互联大电网进行了概率分析。在已知电网各种不确定因素的概率分布条件下,基于小扰动计算方法,利用两点估计计算出这些不确定因素引起系统低频振荡概率大小。利用风险评估理论对多重扰动可能引起的系统低频振荡失稳情况进行了分析,给出了电网的控制代价与低频振荡风险。通过对小扰动和大扰动综合概率分析,给出了电网公司在承担风险与提高输电能力时的比较途径,可供电网运行人员在权衡经济型与安全性时参考。(本文来源于《电网技术》期刊2012年09期）
牛玉俊,黄娜[10]（2012）在《噪声和脉冲信号作用下随机系统的概率稳定性及其应用》一文中研究指出考察随机脉冲系统的随机渐近稳定性,得到随机渐近稳定性比较定理.通过该比较定理,可以由一个确定性比较系统的稳定性得到原随机脉冲系统的随机渐近稳定性,从而给出随机混沌系统脉冲控制及脉冲同步的理论基础,为随机混沌系统脉冲控制与脉冲同步提供稳定的参数取值范围.数值模拟结果验证了结果的正确性.(本文来源于《安徽大学学报(自然科学版)》期刊2012年05期）
依概率稳定性论文开题报告
（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：
为了研究随机延时对电力系统小干扰稳定性的影响,基于阻尼转矩分析法提出了一种计算特征根相对于延时的灵敏度的方法,进而通过Gram-Charlier级数展开的方法,得到随机延时下电力系统临界特征根实部的概率密度函数,该稳定性分析方法具有计算快速、简便的优点;然后,对计及广域信号随机延时的电力系统稳定器进行了参数鲁棒设计。在基于OPNET-MATLAB的信息物理融合电网系统联合仿真平台中搭建了两区四机系统模型,通过蒙特卡洛模拟验证了所提特征根概率密度函数计算方法的正确性,并分析了不同延时特性对系统小干扰稳定的影响,最后通过两区四机算例验证了所提电力系统稳定器鲁棒性设计方法的有效性。
（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。
依概率稳定性论文参考文献
[1].吴媛媛,余佩琳,孙云霞,程培.具有Markov切换Cohen-Grossberg神经网络的依概率渐近稳定性[J].佳木斯大学学报(自然科学版).2019
[2].陈中,唐浩然,袁宇波,周涛,李虎成.计及信号随机延时的电力系统小干扰概率稳定性分析[J].电力系统自动化.2018
[3].滕玮.含大规模风电的电力系统小干扰概率稳定性分析[D].山东大学.2016
[4].边晓燕,耿艳,李学武,符杨,王倩.风电并网系统小干扰概率稳定性分析与改善[J].电力系统保护与控制.2015
[5].陈伟,肖莞.基于系统概率稳定性下的发变组无GCB保护跳闸分析[J].电气应用.2015
[6].江劲舟.考虑大规模风电并网的电力系统小干扰概率稳定性研究[D].华北电力大学.2015
[7].边晓燕,李广跃,王克文,符杨,徐学礼.多运行方式下含风电场电力系统的小干扰概率稳定性研究[J].电网技术.2013
[8].丁芳清,焦贤发,徐启敏.Markov切换随机双线性系统依概率渐进稳定性(英文)[J].应用概率统计.2013
[9].宫璇,董超,刘涤尘,王波,廖清芬.基于点估计法和风险评估理论的互联大电网低频振荡概率稳定性研究[J].电网技术.2012
[10].牛玉俊,黄娜.噪声和脉冲信号作用下随机系统的概率稳定性及其应用[J].安徽大学学报(自然科学版).2012
标签：Cohen-Grossberg神经网络; Markov切换; 非线性扰动; 依概率渐近稳定;