| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-10页 |
| 插图清单 | 第10-11页 |
| 表格清单 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-28页 |
| ·可靠性基本理论 | 第12-14页 |
| ·可靠性的定义 | 第12-13页 |
| ·可靠性指标 | 第13-14页 |
| ·可靠性评估及对应的可靠性数学理论 | 第14-15页 |
| ·可靠性评估与电力系统风险评估的映射关系 | 第15-18页 |
| ·电力系统简介 | 第15-16页 |
| ·可靠性评估流程映射 | 第16-18页 |
| ·本课题的研究背景和来源 | 第18-26页 |
| ·电力系统风险评估的现状 | 第18-20页 |
| ·发输电互联系统风险评估的意义和特点 | 第20-22页 |
| ·发输电互联系统风险评估的研究方法 | 第22-26页 |
| ·本文研究的思路和方法 | 第26-27页 |
| ·本文研究的主要内容及成果 | 第27-28页 |
| 第二章 发输电互联等值系统风险评估的解析模型 | 第28-51页 |
| ·发输电互联系统的等值模型 | 第28-31页 |
| ·基于区域元件参数变化的解析表达式推导 | 第31-36页 |
| ·基本概念和定义 | 第31-33页 |
| ·失负荷概率PL OLP的解析表达式 | 第33-34页 |
| ·失负荷频率FL OLF的解析表达式 | 第34-35页 |
| ·电量不足期望值E EENS的解析表达式 | 第35-36页 |
| ·发输电互联系统风险评估的流程 | 第36-37页 |
| ·算例和结果分析 | 第37-51页 |
| ·算例互联 RBTS 系统 | 第37-48页 |
| ·算例互联 RTS 系统 | 第48-51页 |
| 第三章 BP 人工神经网络在该解析模型中的探索应用 | 第51-71页 |
| ·人工神经网络简介 | 第51-57页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第51-52页 |
| ·人工神经网络的模型与算法 | 第52-57页 |
| ·BP 神经网络在该解析模型中的应用 | 第57-64页 |
| ·BP 神经网络的模型 | 第58页 |
| ·BP 神经网络的学习算法和改进 | 第58-61页 |
| ·改进 BP 神经网络在该应用中计算步骤与流程 | 第61-64页 |
| ·算例和结果分析 | 第64-71页 |
| ·计及发电机和负荷容量影响的情况 | 第64-66页 |
| ·计及输电线和联络线传输容量影响的情况 | 第66-68页 |
| ·计及 6 个影响因素的情况 | 第68-71页 |
| 第四章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·全文总结 | 第71-72页 |
| ·课题展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79-80页 |