| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究意义 | 第10-11页 |
| ·电力系统状态估计概述 | 第11-14页 |
| ·电力系统状态估计的定义及功能 | 第11-12页 |
| ·电力系统状态估计的国内外研究动态 | 第12-14页 |
| ·现代优化算法概述 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 基于状态估计的理论线损计算概述 | 第16-27页 |
| ·电网稳态计算的影响因素 | 第16-17页 |
| ·电网等效模型 | 第16页 |
| ·运行数据 | 第16页 |
| ·网络参数 | 第16页 |
| ·网络拓扑结构 | 第16-17页 |
| ·状态估计常用的算法 | 第17-21页 |
| ·基本加权最小二乘法 | 第17-19页 |
| ·P-Q 快速分解法 | 第19-21页 |
| ·不良数据检测与辨识方法 | 第21-25页 |
| ·残差方程 | 第21-22页 |
| ·常用不良数据检测方法 | 第22页 |
| ·常用不良数据辨识方法 | 第22-23页 |
| ·增加一维量测的不良数据检测与辨识方法 | 第23-25页 |
| ·利用状态估计进行理论线损计算的流程 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于状态估计与HPSO 的理论线损计算 | 第27-39页 |
| ·粒子群算法及其改进 | 第27-32页 |
| ·粒子群算法简介 | 第27-29页 |
| ·混合改进粒子群算法 | 第29-32页 |
| ·混合粒子群优化整体流程图 | 第32页 |
| ·含HPSO 的理论线损计算整体流程 | 第32-33页 |
| ·算例仿真与结果分析 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于蚁群算法和灵敏度分析的不良数据检测与辨识 | 第39-54页 |
| ·电力系统状态估计中的灵敏度分析 | 第39-40页 |
| ·蚁群算法的基本模型及实现 | 第40-43页 |
| ·蚁群算法在不良数据检测与辨识中的应用 | 第43-47页 |
| ·随机生成树的蚁群搜索策略 | 第43-45页 |
| ·蚁群算法在筛选数据中的应用 | 第45-47页 |
| ·算法流程及仿真算例 | 第47-52页 |
| ·参数选取 | 第47-48页 |
| ·算法整体流程 | 第48页 |
| ·仿真数据及结果分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 应用优化组合和状态估计的线损计算 | 第54-64页 |
| ·利用改进蚁群算法的数据预处理 | 第54-55页 |
| ·证据理论的应用 | 第55-58页 |
| ·算例仿真 | 第58-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |