| 中文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-13页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-13页 |
| 2 市场环境下电网规划面临的不确定因素 | 第13-27页 |
| ·电力市场下电网规划面临的不确定因素 | 第13-15页 |
| ·电网规划中不确定性信息的特点 | 第15-17页 |
| ·不确定信息的描述和处理 | 第17-27页 |
| ·量化法 | 第18-19页 |
| ·建模分析法 | 第19-27页 |
| 3 电力市场下的电网规划 | 第27-37页 |
| ·预估模型的电网规划 | 第27-29页 |
| ·不确定信息建模的规划 | 第29-37页 |
| 4 盲数理论及其在电网规划中的应用 | 第37-47页 |
| ·盲数定义 | 第37页 |
| ·盲数的运算法则及其性质 | 第37-39页 |
| ·盲数处理不确定性信息 | 第39-40页 |
| ·盲数描述不确定性信息的合理性 | 第39页 |
| ·盲数处理不确定性信息 | 第39-40页 |
| ·盲数模型的建立 | 第40-43页 |
| ·不确定性信息的盲数模型 | 第40-41页 |
| ·判断矩阵分析法 | 第41-43页 |
| ·盲数潮流 | 第43-47页 |
| ·盲数潮流分析 | 第44-45页 |
| ·盲数潮流计算 | 第45-47页 |
| 5 遗传算法及其在电网规划中的应用 | 第47-59页 |
| ·遗传算法理论 | 第47-50页 |
| ·遗传算法的概念 | 第47-49页 |
| ·遗传算法的机理解释 | 第49-50页 |
| ·遗传算法在盲数电网规划中的优越性 | 第50-52页 |
| ·遗传算法改进 | 第52-56页 |
| ·简单遗传算法的改进 | 第52-54页 |
| ·改进代沟策略的遗传算法 | 第54-56页 |
| ·遗传算法进行电网规划 | 第56-59页 |
| 6 盲数电网规划 | 第59-69页 |
| ·盲数 BM 模型 | 第59-62页 |
| ·未确知有理数的 UM(Unascertained Model)模型 | 第59-60页 |
| ·盲数可信度 | 第60-62页 |
| ·盲数 BM 模型 | 第62页 |
| ·盲数 BM 模型的电网规划 | 第62-65页 |
| ·盲数电网规划模型 | 第63-64页 |
| ·模糊可靠性的成本效益法求解最佳规划方案 | 第64-65页 |
| ·最佳方案求解方法及步骤 | 第65-69页 |
| 7 算例分析 | 第69-81页 |
| ·节点盲数数据 | 第69-70页 |
| ·最佳电网规划方案 | 第70-76页 |
| ·Grave-6 节点系统算例 | 第70-73页 |
| ·实际系统算例 | 第73-76页 |
| ·结果分析 | 第76-81页 |
| 8 结论 | 第81-83页 |
| ·本文的主要结论 | 第81-82页 |
| ·今后工作展望与设想 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录 A | 第87-91页 |
| 附录 B | 第91-93页 |
| 附录 C | 第93-97页 |
| 作者简历 | 第97-101页 |
| 学位论文数据集 | 第101页 |