| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 电力系统故障诊断的发展及现状 | 第10-16页 |
| ·综述 | 第10-11页 |
| ·电力系统故障诊断分析的研究方法及问题 | 第11-15页 |
| ·本文研究的目的和主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 遗传算法 | 第16-31页 |
| ·引言 | 第16-18页 |
| ·遗传算法优化求解 | 第18-21页 |
| ·遗传算法实施 | 第21-24页 |
| ·遗传算法在电力系统中的应用举例 | 第24-31页 |
| 第三章 蚁群算法 | 第31-44页 |
| ·蚁群算法的由来 | 第31-33页 |
| ·蚁群算法的仿真和实现 | 第33-34页 |
| ·电力系统蚁群算法应用综述 | 第34页 |
| ·基本蚁群算法思路 | 第34-44页 |
| 第四章 结合蚁群算法的改进遗传算法分析 | 第44-54页 |
| ·算例比较及算法的局限性 | 第44-47页 |
| ·自适应的信息素更新策略 | 第47-49页 |
| ·遗传算法和蚁群算法的改进与衔接 | 第49-54页 |
| 第五章 结合蚁群算法的改进遗传算法的电力系统故障诊断分析应用 | 第54-64页 |
| ·结合蚁群算法的改进遗传算法的特点 | 第54-55页 |
| ·故障反应的机理 | 第55-60页 |
| ·改进算法电力系统故障诊断算例分析 | 第60-64页 |
| 结束语 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录一 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-68页 |
| 附录二 遗传算法与蚁群算法算例程序 | 第68-73页 |