| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 算法研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.1.2 典型配电网问题及其研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2 典型智能算法 | 第16-22页 |
| 1.2.1 遗传算法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 粒子群算法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 鱼群算法 | 第18-20页 |
| 1.2.4 化学反应算法 | 第20-22页 |
| 1.3 万有引力算法研究现状及其应用 | 第22-23页 |
| 1.3.1 算法研究现状 | 第22-23页 |
| 1.3.2 算法应用现状 | 第23页 |
| 1.4 本文工作 | 第23-25页 |
| 第2章 经典万有引力算法及其仿真分析 | 第25-36页 |
| 2.1 万有引力定律 | 第25-26页 |
| 2.2 万有引力算法基本理论 | 第26-28页 |
| 2.2.1 算法变量定义 | 第26-27页 |
| 2.2.2 万有引力计算 | 第27-28页 |
| 2.2.3 个体数据的更新 | 第28页 |
| 2.3 万有引力算法流程 | 第28-29页 |
| 2.4 仿真实例 | 第29-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 改进万有引力算法及其仿真分析 | 第36-45页 |
| 3.1 万有引力算法改进措施 | 第36-40页 |
| 3.1.1 反向学习法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 共轭梯度法 | 第37-38页 |
| 3.1.3 混沌映射 | 第38-40页 |
| 3.2 改进万有引力算法详细流程 | 第40-41页 |
| 3.3 仿真实例 | 第41-44页 |
| 3.3.1 测试函数仿真 | 第41-43页 |
| 3.3.2 TSP问题仿真 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于引力算法的配电网单目标故障诊断 | 第45-55页 |
| 4.1 故障诊断技术 | 第45-48页 |
| 4.1.1 状态监测理论知识及其在配电网中的应用 | 第45-47页 |
| 4.1.2 故障诊断基础知识及其在配电网中的应用 | 第47-48页 |
| 4.2 基于改进引力算法的配电网故障诊断 | 第48-52页 |
| 4.2.1 配电网故障诊断实质 | 第48页 |
| 4.2.2 配电网故障诊断模型 | 第48-49页 |
| 4.2.3 配电网故障诊断开关函数 | 第49-50页 |
| 4.2.4 配电网故障诊断适应度函数 | 第50-51页 |
| 4.2.5 基于引力算法的配电网故障诊断流程 | 第51-52页 |
| 4.3 仿真实例 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于引力算法的配电网多目标故障重构 | 第55-64页 |
| 5.1 多目标函数优化理论 | 第55-57页 |
| 5.1.1 多目标优化概念 | 第55-56页 |
| 5.1.2 多目标优化方案 | 第56-57页 |
| 5.2 配电网重构静态模型 | 第57-60页 |
| 5.2.1 降低网损的配电网故障重构模型 | 第57-59页 |
| 5.2.2 开关动作次数最少的配电网故障重构模型 | 第59-60页 |
| 5.3 基于引力算法的配电网故障多目标重构流程 | 第60-62页 |
| 5.3.1 配电网故障重构流程 | 第60页 |
| 5.3.2 综合考虑网损和开关动作的多目标评价函数 | 第60-61页 |
| 5.3.3 基于引力算法的配电网故障重构流程 | 第61-62页 |
| 5.4 仿真实例 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A (攻读学位期间发表的学术论文) | 第71-72页 |
| 附录B (攻读学位期间参加的科研工作) | 第72页 |