| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·数据挖掘技术基础理论 | 第10-17页 |
| ·数据挖掘环境 | 第10页 |
| ·数据挖掘的过程和步骤 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘方法分类 | 第12-14页 |
| ·常用的数据挖掘技术 | 第14-15页 |
| ·国内外数据挖掘技术在电力行业的应用 | 第15-17页 |
| ·现阶段电网配变电电容器的应用情况 | 第17-22页 |
| ·无功补偿的作用 | 第17-18页 |
| ·无功补偿问题解决的方法 | 第18页 |
| ·电容解决方案（投切电容器组、SVC、TSC、STATCOM） | 第18页 |
| ·变电站电压、无功控制 | 第18-21页 |
| ·问题的提出 | 第21-22页 |
| ·本文主要工作 | 第22-24页 |
| 第二章 上海电网结构及无功补偿现状 | 第24-34页 |
| ·上海电网结构及无功补偿现状 | 第24-26页 |
| ·上海电网变电站自动化系统现状 | 第26-27页 |
| ·上海变电站无功问题的现状 | 第27-28页 |
| ·电容器使用的技术现状 | 第28-33页 |
| ·投切电容器组、SVC、STATCOM 等的应用对比 | 第28-31页 |
| ·上海电网中变电站对电容器的控制 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基本算法模型 | 第34-50页 |
| ·关联规则理论 | 第34-37页 |
| ·基本概念 | 第34-36页 |
| ·基本性质 | 第36-37页 |
| ·APRIORI 算法 | 第37-41页 |
| ·Apriori 基本思想 | 第37页 |
| ·Apriori 核心算法分析 | 第37-39页 |
| ·Apriori 算法的瓶颈 | 第39-40页 |
| ·Apriori 算法的优化 | 第40-41页 |
| ·蚁群优化算法 | 第41-49页 |
| ·基本蚁群优化算法 | 第41-42页 |
| ·基本蚁群算法原理 | 第42-43页 |
| ·蚁群算法的基本模型 | 第43-44页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第44-45页 |
| ·蚁群算法的参数选择 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 算法的改进和模型的建立 | 第50-60页 |
| ·在中心变电站应用数据挖掘的模型 | 第50-51页 |
| ·目标函数的构造 | 第51-54页 |
| ·目标函数 | 第51-52页 |
| ·约束条件 | 第52-54页 |
| ·离线处理部分 | 第54-56页 |
| ·数据挖掘算法的改进 | 第54页 |
| ·离线处理过程 | 第54-56页 |
| ·在线数据处理主要流程 | 第56-58页 |
| ·蚁群优化处理过程的改进 | 第56页 |
| ·在线优化处理模型 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 万航变电站的应用分析 | 第60-74页 |
| ·万航变电站的接线及负荷状况 | 第60-61页 |
| ·万航变电站的无功补偿和电压状况 | 第61-63页 |
| ·万航终端变电站的应用分析 | 第63-66页 |
| ·数据分析 | 第63-64页 |
| ·数据准备 | 第64-65页 |
| ·数据挖掘 | 第65-66页 |
| ·万航终端变电站的优化分析 | 第66-73页 |
| ·参数选择 | 第67-68页 |
| ·路径选择策略 | 第68页 |
| ·优化结果与原投入方案的结果比较 | 第68-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 全文总结 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80-82页 |