| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 独立微网的概念与特点 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 独立微网研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.2 微网安全性评价研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 独立微网安全性综合评价原理和方法 | 第17页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 独立微网安全性的含义及指标 | 第19-29页 |
| 2.1 独立微网安全性的含义 | 第19页 |
| 2.2 影响独立微网安全性的因素分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 主要影响因素分析 | 第19-20页 |
| 2.2.2 不确定性因素影响分析 | 第20-21页 |
| 2.3 独立微网安全性评价指标设立原则 | 第21-23页 |
| 2.3.1 指标体系的设计原则 | 第21-22页 |
| 2.3.2 指标的检验和筛选原则 | 第22-23页 |
| 2.4 独立微网安全性评价指标 | 第23-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于 AHP 和熵权的独立微网安全性模糊综合评价 | 第29-42页 |
| 3.1 独立微网安全性指标层次结构 | 第29-30页 |
| 3.2 基于三角模糊数层次分析法的主观权重计算 | 第30-33页 |
| 3.2.1 层次分析法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 三角模糊数的定义及运算 | 第31页 |
| 3.2.3 基于三角模糊数的主观权重计算 | 第31-33页 |
| 3.3 基于熵权的客观权重计算 | 第33-35页 |
| 3.3.1 基本原理 | 第33页 |
| 3.3.2 熵权法的步骤 | 第33-35页 |
| 3.4 综合权重的计算 | 第35页 |
| 3.5 模糊关系矩阵的建立 | 第35-36页 |
| 3.5.1 评判集的确立 | 第35-36页 |
| 3.5.2 模糊关系矩阵 | 第36页 |
| 3.6 模糊综合评判 | 第36-37页 |
| 3.7 评判结果的分析 | 第37-38页 |
| 3.8 算例分析 | 第38-40页 |
| 3.9 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于 BP 神经网络的独立微网安全性模糊综合评价 | 第42-48页 |
| 4.1 BP 神经网络及算法 | 第42-43页 |
| 4.1.1 BP 神经网络的基本原理 | 第42页 |
| 4.1.2 BP 神经网络的算法 | 第42-43页 |
| 4.2 指标体系及评价集的确定 | 第43-44页 |
| 4.3 指标属性值的标准化处理 | 第44-45页 |
| 4.4 确定单因素评价矩阵 | 第45页 |
| 4.5 独立微网安全性评价的模糊神经网络模型 | 第45-46页 |
| 4.6 算例分析 | 第46-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 考虑安全性的独立微网优化设计 | 第48-59页 |
| 5.1 考虑安全性的多目标优化模型 | 第49-51页 |
| 5.1.1 目标函数 | 第49-50页 |
| 5.1.2 多目标优化转换为单目标优化 | 第50-51页 |
| 5.2 优化变量选取 | 第51-52页 |
| 5.3 独立微网运行控制策略 | 第52-53页 |
| 5.4 基于 GSA 的独立微网优化模型求解 | 第53-56页 |
| 5.4.1 GSA 的基本原理 | 第53-55页 |
| 5.4.2 基于 GSA 的独立微网优化模型求解步骤 | 第55-56页 |
| 5.5 算例分析 | 第56-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 A（攻读硕士学位期间取得的研究成果） | 第68页 |
