| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的作用和目的 | 第11-12页 |
| 1.2.1 线损理论计算的作用 | 第11-12页 |
| 1.2.2 线损计算的目的 | 第12页 |
| 1.2.3 线损计算的要求 | 第12页 |
| 1.3 配电网线损计算的相关研究情况 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 配电网线损计算基础理论 | 第16-22页 |
| 2.1 配电网线损计算的特点 | 第16页 |
| 2.2 线损的定义与构成 | 第16-17页 |
| 2.3 配电网理论线损计算方法简介 | 第17-21页 |
| 2.3.1 均方根电流法 | 第17页 |
| 2.3.2 平均电流法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 最大电流法 | 第18页 |
| 2.3.4 等值电阻法 | 第18页 |
| 2.3.5 前推回代潮流算法 | 第18-20页 |
| 2.3.6 统计模型法(回归分析法) | 第20-21页 |
| 2.3.7 人工神经网络模型 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于系统聚类和果蝇优化支持向量回归机的配电网理论线损计算 | 第22-49页 |
| 3.1 概述 | 第22页 |
| 3.2 支持向量回归机 | 第22-29页 |
| 3.2.1 统计学习理论 | 第23页 |
| 3.2.2 机器学习 | 第23-24页 |
| 3.2.3 VC维 | 第24页 |
| 3.2.4 推广性的界 | 第24-25页 |
| 3.2.5 结构风险最小化准则 | 第25-26页 |
| 3.2.6 核函数 | 第26-27页 |
| 3.2.7 支持向量回归机模型 | 第27-29页 |
| 3.3 系统聚类算法 | 第29-34页 |
| 3.3.1 距离和相似系数 | 第30-31页 |
| 3.3.2 系统聚类法的基本思想 | 第31页 |
| 3.3.3 常用的类间距离 | 第31-34页 |
| 3.3.4 系统聚类步骤 | 第34页 |
| 3.4 果蝇优化算法 | 第34-38页 |
| 3.4.1 群智能算法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 果蝇优化算法的基本原理 | 第35-36页 |
| 3.4.3 果蝇优化算法的参数 | 第36页 |
| 3.4.4 果蝇优化算法的步骤和流程 | 第36-38页 |
| 3.4.5 果蝇优化算法的特点 | 第38页 |
| 3.5 基于系统聚类和果蝇优化SVR的配电网理论线损计算模型 | 第38-48页 |
| 3.5.1 确定配电网理论线损计算的影响因素 | 第38-39页 |
| 3.5.2 样本数据的标准化处理 | 第39页 |
| 3.5.3 系统聚类法样本分群处理 | 第39页 |
| 3.5.4 果蝇优化支持向量回归机参数设计 | 第39-41页 |
| 3.5.5 模型的整体实现流程 | 第41-42页 |
| 3.5.6 算例分析 | 第42-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于变电站数据的配电网理论线损快速计算 | 第49-57页 |
| 4.1 概述 | 第49页 |
| 4.2 输入输出值按变压器容量、线路长度进行变换处理 | 第49-53页 |
| 4.2.1 建立模型 | 第49-50页 |
| 4.2.2 算法计算步骤和流程图 | 第50页 |
| 4.2.3 算例分析 | 第50-53页 |
| 4.3 输入输出数据按各变电站引出线总数变换 | 第53-56页 |
| 4.3.1 建立模型 | 第53-54页 |
| 4.3.2 算例分析 | 第54-56页 |
| 4.4 两种改进对比分析 | 第56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73页 |
