| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-26页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第15-17页 |
| 1.2 关键线路评估方法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 基于网络结构的评估方法 | 第17-18页 |
| 1.2.2 基于运行状态的评估方法 | 第18-19页 |
| 1.2.3 基于熵理论的评估方法 | 第19-20页 |
| 1.2.4 基于连锁故障仿真的评估方法 | 第20页 |
| 1.3 连锁故障机理分析及研究现状 | 第20-24页 |
| 1.3.1 连锁故障机理分析 | 第20-22页 |
| 1.3.2 连锁故障研究方法分类 | 第22-23页 |
| 1.3.3 连锁故障风险评估研究现状 | 第23-24页 |
| 1.4 本文主要的研究内容与章节安排 | 第24-26页 |
| 第二章 基于事故链模型的连锁故障关键线路辨识 | 第26-35页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 基于事故链理论的连锁故障预测模型 | 第26-29页 |
| 2.2.1 基于概率指标的事故链预测模型 | 第27-28页 |
| 2.2.2 事故链仿真建模 | 第28-29页 |
| 2.3 事故链风险评估模型 | 第29-31页 |
| 2.3.1 事故链概率评估模型 | 第30页 |
| 2.3.2 事故链后果评估模型 | 第30页 |
| 2.3.3 事故链风险评估模型 | 第30-31页 |
| 2.4 关键线路识别 | 第31页 |
| 2.5 算例分析 | 第31-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 考虑线路故障影响的改进PageRank算法用于电网关键线路辨识 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 PageRank算法模型描述 | 第35-39页 |
| 3.2.1 PageRank算法模型的建立 | 第36-38页 |
| 3.2.2 PageRank算法解的存在性和唯一性 | 第38-39页 |
| 3.3 考虑线路故障影响的改进PageRank算法模型 | 第39-45页 |
| 3.3.1 线路链接关系的建立 | 第39-41页 |
| 3.3.2 线路故障对系统影响的综合评估指标 | 第41-43页 |
| 3.3.3 考虑线路故障影响的扩展矩阵构建 | 第43-45页 |
| 3.4 算例分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于连锁故障风险的电网安全性分析 | 第49-63页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 多重故障组合筛选方法 | 第49-50页 |
| 4.3 连锁故障平均风险评估模型 | 第50-54页 |
| 4.3.1 蒙特卡洛方法概述 | 第50-51页 |
| 4.3.2 连锁故障平均风险评估过程 | 第51-54页 |
| 4.4 基于支持向量机回归算法的连锁故障风险预测 | 第54-58页 |
| 4.4.1 支持向量机算法基本原理 | 第54-56页 |
| 4.4.2 支持向量机回归算法 | 第56-57页 |
| 4.4.3 基于SVM回归算法的连锁故障风险预测流程 | 第57-58页 |
| 4.5 算例分析 | 第58-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第63页 |
| 5.2 未来展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第70页 |
