| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1．1 配电网概述 | 第7-9页 |
| 1．1．1 配电网络及其特点 | 第7页 |
| 1．1．2 配电自动化系统 | 第7-8页 |
| 1．1．3 配电管理系统 | 第8-9页 |
| 1．2 配电网故障恢复 | 第9页 |
| 1．2．1 故障定位、隔离和恢复重构概念 | 第9页 |
| 1．2．2 故障恢复概述 | 第9页 |
| 1．3 配电网的故障恢复模式 | 第9-10页 |
| 1．3．1 早期的故障恢复模式 | 第9页 |
| 1．3．2 配电自动化的故障恢复模式 | 第9页 |
| 1．3．3 配电管理系统的故障恢复模式 | 第9-10页 |
| 1．3．4 DA与DMS模式的比较 | 第10页 |
| 1．4 配电网故障恢复重构的研究现状 | 第10-12页 |
| 1．5 本论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 配电网分析 | 第14-20页 |
| 2．1 配电网的常用表示方法 | 第14-16页 |
| 2．2 配电网元件的描述 | 第16页 |
| 2．2．1 节点类 | 第16页 |
| 2．2．2 支路类 | 第16页 |
| 2．3 配电网中的信息矩阵 | 第16-17页 |
| 2．4 配电网中负荷的计算方法 | 第17-18页 |
| 2．5 配电网的潮流计算 | 第18-19页 |
| 2．6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 配电网故障定位隔离与恢复的基本方法研究 | 第20-32页 |
| 3．1 问题背景 | 第20-21页 |
| 3．2 故障区段判断和隔离的基本原理 | 第21页 |
| 3．3 采用矩阵算法的故障定位和故障隔离 | 第21-24页 |
| 3．3．1 配电网的故障定位 | 第21-22页 |
| 3．3．2 简单情况下的故障定位 | 第22-23页 |
| 3．3．3 复杂情况下的故障定位 | 第23-24页 |
| 3．3．4 故障隔离 | 第24页 |
| 3．4 故障恢复的基本方法研究 | 第24-29页 |
| 3．4．1 故障恢复简介 | 第24-25页 |
| 3．4．2 故障恢复的一般过程 | 第25-26页 |
| 3．4．3 有关故障恢复的基本假设和名词解释 | 第26页 |
| 3．4．4 恢复重构的数学模型 | 第26-29页 |
| 3．5 配电网故障定位、隔离和恢复供电的实例分析 | 第29-31页 |
| 3．5．1 配电自动化系统 | 第29页 |
| 3．5．2 故障的自动隔离和恢复供电 | 第29-31页 |
| 3．6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 配电网故障恢复的启发式搜索和模糊评估算法 | 第32-42页 |
| 4．1 概述 | 第32页 |
| 4．2 启发式搜索算法 | 第32-34页 |
| 4．3 模糊评估 | 第34-37页 |
| 4．4 基于启发式搜索和模糊评估方法的故障恢复思路 | 第37-41页 |
| 4．4．1 引言 | 第37页 |
| 4．4．2 算法实施策略 | 第37页 |
| 4．4．3 故障恢复 | 第37-39页 |
| 4．4．4 负荷平衡 | 第39-41页 |
| 4．4．5 结论 | 第41页 |
| 4．5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 模糊数学、人工神经网络和遗传算法 | 第42-48页 |
| 5．1 模糊数学的基本知识 | 第42-44页 |
| 5．1．1 模糊集合的定义 | 第42页 |
| 5．1．2 模糊集合的表示方式 | 第42-43页 |
| 5．1．3 模糊集合的基本运算 | 第43页 |
| 5．1．4 模糊关系 | 第43-44页 |
| 5．1．5 模糊条件推理 | 第44页 |
| 5．2 神经网络的基本知识 | 第44-46页 |
| 5．2．1 人工神经元模型 | 第44-45页 |
| 5．2．2 人工神经网络模型 | 第45页 |
| 5．2．3 神经网络的两大类学习方法 | 第45页 |
| 5．2．4 误差反向传播BP算法 | 第45-46页 |
| 5．3 遗传算法 | 第46-47页 |
| 5．4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 配电网络故障恢复重构的改进遗传算法 | 第48-70页 |
| 6．1 引言 | 第48页 |
| 6．2 染色体的编码策略 | 第48-54页 |
| 6．2．1 染色体编码的一般要求 | 第49页 |
| 6．2．2 染色体的表示方法 | 第49页 |
| 6．2．3 染色体编码的处理 | 第49-54页 |
| 6．3 产生初始种群 | 第54页 |
| 6．4 恢复重构中的约束条件的处理 | 第54-55页 |
| 6．5 恢复重构的算法及其模糊综合评判 | 第55-57页 |
| 6．5．1 判断可能恢复供电的负荷的大小和位置 | 第55页 |
| 6．5．2 方案的综合模糊评判 | 第55-57页 |
| 6．6 适应度函数的确定 | 第57页 |
| 6．7 选择方法 | 第57-58页 |
| 6．8 交叉概率和变异概率的确定 | 第58-62页 |
| 6．9 GA的基因操作 | 第62-64页 |
| 6．9．1 交叉操作 | 第62页 |
| 6．9．2 变异操作 | 第62-63页 |
| 6．9．3 对最优个体的处理 | 第63-64页 |
| 6．10 改进遗传算法的流程图 | 第64页 |
| 6．11 用改进遗传算法进行恢复重构的有关流程图 | 第64-70页 |
| 第七章 仿真与结论 | 第70-76页 |
| 7．1 仿真实例 | 第70-74页 |
| 7．1．1 实际算例和数据 | 第70-71页 |
| 7．1．2 系统仿真的结果 | 第71-74页 |
| 7．2 结论 | 第74-75页 |
| 7．3 总结 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |