| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 智能电网的国内外现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 美国智能电网 | 第12-13页 |
| 1.2.2 欧洲智能电网 | 第13页 |
| 1.2.3 中国智能电网 | 第13-14页 |
| 1.2.4 智能电网带来的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容与研究目标 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第16页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 输电线路故障仿真 | 第18-23页 |
| 2.1 基于 MATLAB 的输电线路仿真 | 第18-19页 |
| 2.2 数据获取和处理 | 第19-20页 |
| 2.3 故障发生时的电流电压分析 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 输电线路故障定位技术 | 第23-39页 |
| 3.1 输电线路故障定位主要研究内容 | 第23-26页 |
| 3.1.1 基于物理方法的故障定位 | 第23-25页 |
| 3.1.2 基于人工智能方法的故障定位 | 第25-26页 |
| 3.2 极限学习机理论 | 第26-33页 |
| 3.2.1 广义逆及其在线性方程组的应用 | 第27-28页 |
| 3.2.2 极限学习机 | 第28-30页 |
| 3.2.3 在线顺序学习极限学习机 | 第30-33页 |
| 3.3 基于距离选择数据端定位故障的方法 | 第33页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第33-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 负荷和电价的预测技术 | 第39-60页 |
| 4.1 负荷和电价预测主要研究的内容 | 第39-42页 |
| 4.2 支持向量机理论 | 第42-48页 |
| 4.2.1 线性支持向量机 | 第43-46页 |
| 4.2.2 非线性支持向量机 | 第46-47页 |
| 4.2.3 支持向量回归模型 | 第47-48页 |
| 4.3 负荷和电价的特征分析 | 第48-50页 |
| 4.4 特征选择 | 第50-55页 |
| 4.4.1 基于负荷的随机森林的特征选择 | 第52-53页 |
| 4.4.2 基于电价和负荷组合的多变量信息熵的特征选择 | 第53-55页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第55-59页 |
| 4.5.1 负荷预测结果分析 | 第55-56页 |
| 4.5.2 电价预测结果分析 | 第56-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 全文总结 | 第60-61页 |
| 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74页 |