| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第8-11页 |
| 1.2 电力系统脆弱性评估研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-15页 |
| 2 电力系统级联故障模型 | 第15-21页 |
| 2.1 电力系统级联故障机理 | 第15页 |
| 2.2 电力系统级联故障模型 | 第15-20页 |
| 2.2.1 基于复杂网络理论的级联故障模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于电力系统潮流的级联故障模型 | 第16-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于脆弱性指标的电网N-k薄弱环节识别策略 | 第21-30页 |
| 3.1 电力系统元件脆弱性指标 | 第21-22页 |
| 3.2 基于脆弱性指标的N-k薄弱环节识别策略 | 第22-23页 |
| 3.2.1 基于脆弱性指标的静态N-k薄弱环节识别策略 | 第22页 |
| 3.2.2 基于脆弱性指标的动态N-k薄弱环节识别策略 | 第22-23页 |
| 3.3 算例分析 | 第23-29页 |
| 3.3.1 IEEE 30节点系统中静态薄弱环节识别策略和动态薄弱环节识别策略性能对比 | 第26-27页 |
| 3.3.2 IEEE 118节点系统中静态薄弱环节识别策略和动态薄弱环节识别策略性能对比 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于空间缩减遍历搜索算法的电网N-k薄弱环节识别 | 第30-44页 |
| 4.1 基于空间缩减遍历搜索算法的电网同类元件N-k薄弱环节识别 | 第31-32页 |
| 4.2 基于空间缩减遍历搜索算法的线路-发电机节点N-k薄弱环节识别策略 | 第32-34页 |
| 4.3 算例分析 | 第34-43页 |
| 4.3.1 基于遍历策略的同类元件N-k薄弱环节识别算例分析 | 第35-36页 |
| 4.3.2 基于空间缩减遍历搜索算法的同类元件N-k薄弱环节识别有效性验证 | 第36-38页 |
| 4.3.3 基于遍历策略的多类元件N-k薄弱环节识别算例分析 | 第38-40页 |
| 4.3.4 基于空间缩减遍历搜索算法的多类元件N-k薄弱环节识别有效性验证 | 第40-41页 |
| 4.3.5 基于空间缩减遍历算法的LGCAS_(RE)策略对薄弱环节识别的全面性验证 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于搜索空间转换缩减算法的N-k薄弱环节智能搜索算法 | 第44-62页 |
| 5.1 搜索空间转换缩减算法 | 第44-48页 |
| 5.1.1 随机化学抽样方法 | 第45-47页 |
| 5.1.2 元件权值计算和搜索空间转换缩减方法 | 第47-48页 |
| 5.2 虚拟距离编码粒子群算法 | 第48-49页 |
| 5.3 算例分析 | 第49-61页 |
| 5.3.1 搜索空间转换样例 | 第50-51页 |
| 5.3.2 BPSO和VDPSO搜索空间对比 | 第51-53页 |
| 5.3.3 空间转换缩减策略有效性测试 | 第53-54页 |
| 5.3.4 随机抽样与随机化学抽样性能比较 | 第54-57页 |
| 5.3.5 随机化学算法与基于搜索空间转换缩减算法的虚拟距离编码粒子群算法性能比较 | 第57-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| A. 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
