V2G模式中电力CPS可靠性分析方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 相关工作国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 电力信息物理融合系统研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 电力信息物理融合系统面临的挑战 | 第12-14页 |
| 1.2.3 通信网络可靠性研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 V2G模式中的电力信息物理融合系统 | 第17-28页 |
| 2.1 电力信息物理融合系统介绍 | 第17-20页 |
| 2.2 信息系统与电力系统交互模式 | 第20-21页 |
| 2.3 V2G模式分析 | 第21-25页 |
| 2.3.1 电动汽车充发电技术 | 第21-22页 |
| 2.3.2 V2G的概念和结构 | 第22-23页 |
| 2.3.3 V2G的实现方法 | 第23-25页 |
| 2.4 考虑V2G模式的电力CPS通信结构 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于遗传算法的通信网络可靠性优化算法 | 第28-37页 |
| 3.1 遗传算法 | 第28-30页 |
| 3.2 通信网络多目标优化分析方法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 多目标优化方法的应用 | 第30-32页 |
| 3.2.2 多目标优化数学模型构建过程分析 | 第32-33页 |
| 3.2.3 通信网络多目标优化数学模型 | 第33-35页 |
| 3.3 优化满意度分析 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 算例分析及实现 | 第37-45页 |
| 4.1 遗传算法操作过程 | 第37-38页 |
| 4.2 遗传算法在通信网络可靠性优化分析中的应用 | 第38-40页 |
| 4.3 算法实例及其实现 | 第40-44页 |
| 4.3.1 实例仿真 | 第40-42页 |
| 4.3.2 多目标优化设计实例及其实现 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 结论与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
