| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·电力系统潮流计算的意义与主要方法 | 第8-9页 |
| ·电力系统计算所涉及的稀疏技术的研究现状 | 第9-13页 |
| ·节点优化编号 | 第9-12页 |
| ·稀疏存储技术 | 第12页 |
| ·矩阵的分解技术 | 第12-13页 |
| ·稀疏技术在电力系统潮流计算中的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文所作的工作 | 第14-16页 |
| 2 用于牛顿潮流计算的二层链表结构 | 第16-33页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·牛顿-拉夫逊法潮流计算的一般描述 | 第16-20页 |
| ·直角坐标形式的牛顿潮流计算 | 第17-18页 |
| ·极坐标形式的牛顿潮流计算 | 第18-20页 |
| ·节点分块雅可比矩阵及其在潮流计算中的优势 | 第20-22页 |
| ·节点分块雅可比矩阵 | 第20页 |
| ·节点分块雅可比矩阵在潮流计算中的优势 | 第20-22页 |
| ·二层链表 | 第22-26页 |
| ·十字链表与二叉单元链表数组 | 第22-24页 |
| ·二层链表结构与应用 | 第24-26页 |
| ·基于二层链表的改进 | 第26-30页 |
| ·利用节点关联信息直接进行节点优化编号 | 第26-27页 |
| ·利用共用元素形成与修正雅可比矩阵与不平衡量 | 第27页 |
| ·下三角二层链表 | 第27-30页 |
| ·实验与分析 | 第30-32页 |
| ·两种方法的潮流仿真总体计算效率比较 | 第30页 |
| ·两种方法的内存空间分配效率对比分析 | 第30-31页 |
| ·两种方法的雅可比矩阵形成与修正效率对比分析 | 第31页 |
| ·两种方法的牛顿线性方程组求解效率对比分析 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 3 改进的最小度节点优化编号方法 | 第33-44页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·最小度节点优化编号方法 | 第33-35页 |
| ·量度的提出与应用 | 第35-37页 |
| ·行列不变换的符号高斯消元法与最小度编号算法 | 第37-40页 |
| ·传统的高斯消元法 | 第37页 |
| ·行列不变换的符号高斯消元法 | 第37-38页 |
| ·基于特殊高斯消元法的最小度编号方法 | 第38-39页 |
| ·进一步提高最小度编号效率的方法 | 第39-40页 |
| ·基于最小度编号的链表单元内存空间快速生成法 | 第40-42页 |
| ·实验与分析 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 4 用于复杂网络的逆流最小度编号方法 | 第44-51页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·最小度与逆流编号方法 | 第44-46页 |
| ·最小度编号方法 | 第44页 |
| ·逆流编号方法 | 第44-46页 |
| ·逆流最小度节点优化编号方法 | 第46-47页 |
| ·复杂网络的逆流最小度编号方法 | 第47-50页 |
| ·用于复杂网络的逆流最小度编号方法 | 第47-48页 |
| ·图例解析 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 结论 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第57页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间作为主研人参加的科研项目 | 第57页 |