| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 电力系统可靠性概述 | 第10-11页 |
| 1.3 大电网可靠性研究现状 | 第11-18页 |
| 1.3.1 电力设备的可靠性建模 | 第12-13页 |
| 1.3.2 计及风/光/荷随机波动的可靠性建模 | 第13-16页 |
| 1.3.3 大电网可靠性评估方法研究 | 第16-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容与创新点 | 第18-21页 |
| 2. 基于蒙特卡罗模拟法的大电网可靠性评估理论基础 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 概率统计基础 | 第21-25页 |
| 2.2.1 随机变量及其概率分布 | 第21-23页 |
| 2.2.2 随机变量的数字特征及其估计 | 第23-24页 |
| 2.2.3 概率统计中的参数估计 | 第24-25页 |
| 2.3 蒙特卡罗方法基本原理及其收敛特性 | 第25-26页 |
| 2.4 大电网可靠性评估的蒙特卡罗方法 | 第26-29页 |
| 2.4.1 系统状态选择 | 第26-27页 |
| 2.4.2 系统状态分析 | 第27-28页 |
| 2.4.3 可靠性指标统计 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 3. 高斯混合模型在大电网可靠性评估中的应用 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 高斯混合模型及其求解方法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 高斯混合模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 高斯混合模型的求解方法 | 第32-35页 |
| 3.2.3 高斯混合模型拟合优度检验方法 | 第35-36页 |
| 3.3 高斯混合模型的两阶段复合抽样方法 | 第36-37页 |
| 3.4 算例分析 | 第37-47页 |
| 3.4.1 GMM模型精度验证 | 第37-42页 |
| 3.4.2 GMM在电网可靠性评估中的应用 | 第42-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 4. 计及多种分布的改进CE-MCS法及其应用 | 第49-67页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 基于交叉熵的蒙特卡罗模拟法基本原理 | 第50-51页 |
| 4.3 不同分布类型输入变量的CE-MCS法 | 第51-55页 |
| 4.3.1 两状态离散型变量的分布参数寻优 | 第51-52页 |
| 4.3.2 多状态离散型变量的分布参数寻优 | 第52-54页 |
| 4.3.3 连续型变量的分布参数寻优 | 第54-55页 |
| 4.4 基于交叉熵的大电网可靠性评估算法 | 第55-59页 |
| 4.4.1 参数寻优的迭代过程 | 第55-57页 |
| 4.4.2 综合可靠性指标 | 第57-59页 |
| 4.5 算例分析 | 第59-65页 |
| 4.5.1 RBTS可靠性测试系统 | 第59-61页 |
| 4.5.2 IEEE-RTS79 可靠性测试系统 | 第61-64页 |
| 4.5.3 IEEE-MRTS79 可靠性测试系统 | 第64-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 5. 结论与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 附录 | 第79页 |
| A作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79页 |
| B作者在攻读硕士学位期间参研项目 | 第79页 |