| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-13页 |
| ·传统的暂态稳定评估方法 | 第9-10页 |
| ·人工智能方法 | 第10-12页 |
| ·支持向量机 | 第12-13页 |
| ·信息融合的应用研究 | 第13页 |
| ·本论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 基于支持向量机和证据理论的暂态稳定评估方案 | 第15-27页 |
| ·支持向量机理论 | 第15-23页 |
| ·支持向量机分类算法(SVC) | 第17-22页 |
| ·最小二乘支持向量机分类算法 | 第22-23页 |
| ·基于D-S 证据理论的信息融合原理 | 第23-26页 |
| ·信度函数 | 第24-25页 |
| ·D-S 组合规则 | 第25-26页 |
| ·信息融合的暂态稳定评估模型构建 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于 PMU 的特征集构造及评估结果分析 | 第27-39页 |
| ·PMU 的引入及其优势 | 第27页 |
| ·原始输入特征选择 | 第27-34页 |
| ·原始特征选择的原则 | 第27-28页 |
| ·输入特征描述 | 第28-34页 |
| ·训练样本集的建造 | 第34-35页 |
| ·仿真实验与分析 | 第35-38页 |
| ·特征量的确定 | 第35-36页 |
| ·支持向量机参数的选取 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于受扰轨迹几何特征的电力系统暂态稳定评估 | 第39-57页 |
| ·电力系统受扰轨迹 | 第39-43页 |
| ·扩展等面积准则简介 | 第40-43页 |
| ·聚类分析 | 第43页 |
| ·相似性度量 | 第43-50页 |
| ·相似性定义及度量指标 | 第43-47页 |
| ·动态时间弯曲距离 | 第47-50页 |
| ·基于 DTW 距离的暂态稳定评估实验及结果分析 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第64页 |