| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 概论 | 第6-13页 |
| ·电网规划的意义 | 第6-7页 |
| ·电网规划的内容 | 第7-8页 |
| ·电网规划的特点 | 第8-9页 |
| ·电网规划的方法 | 第9-10页 |
| ·数学规划分析方法 | 第9页 |
| ·概率分析方法 | 第9-10页 |
| ·电网规划研究数学方法 | 第10-11页 |
| ·模拟退火法（Simulated Annealing, SA） | 第10页 |
| ·遗传算法（Genetic Algorithm，GA） | 第10页 |
| ·蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA） | 第10-11页 |
| ·粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO) | 第11页 |
| ·本文的研究内容和目标 | 第11-13页 |
| 第二章 粒子群算法的原理 | 第13-16页 |
| ·基本粒子群算法的原理 | 第13-14页 |
| ·粒子群算法迭代公式 | 第14页 |
| ·粒子群算法的建模 | 第14-15页 |
| ·算法的方案的最终选择 | 第15-16页 |
| 第三章 粒子群算法改进方法 | 第16-22页 |
| ·粒子值初始化改进 | 第16-18页 |
| ·新建变电站个数的确定 | 第16-17页 |
| ·负荷密度函数 | 第17-18页 |
| ·惯性权重因子取值改进 | 第18-19页 |
| ·目标函数确定 | 第19-20页 |
| ·粒子容量个数确定 | 第20-22页 |
| 第四章 改进粒子群算法的流程及软件实现 | 第22-37页 |
| ·算法的整体流程 | 第22-24页 |
| ·粒子群算法的流程 | 第22-23页 |
| ·算法流程图 | 第23-24页 |
| ·粒子群算法的软件的实现 | 第24-37页 |
| 第五章 改进粒子群算法应用实例 | 第37-46页 |
| ·山东济南地区110KV 电网变电站定容选址 | 第37-40页 |
| ·山东济南地区电网现状 | 第37-39页 |
| ·济南地区规划年110kV 变电站定容选址规划 | 第39-40页 |
| ·山东济南地区220KV 电网变电站定容选址规划 | 第40-46页 |
| ·新建变电站位置初步筛选 | 第40-41页 |
| ·函数迭代的结果显示 | 第41-42页 |
| ·迭代结果分析 | 第42-46页 |
| 第六章 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 附录 | 第52-54页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第54页 |
