| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究成果及发展趋势 | 第13-18页 |
| 1.2.1 智能电网技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 智能电网监测与科学决策 | 第14-16页 |
| 1.2.3 智能电网与仿生技术 | 第16-18页 |
| 1.3 论文主要研究内容与创新点 | 第18-19页 |
| 1.4 论文章节组织结构与内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 智能电网中的WSN监测与预测分析 | 第21-32页 |
| 2.1 智能电网信息系统体系结构 | 第22-25页 |
| 2.2 智能电网与WSN监测 | 第25-27页 |
| 2.3 智能电网与数据预测 | 第27-29页 |
| 2.4 智能电网与阈值预警 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 长距离输送电线路的WSN跨层节能网络协议 | 第32-55页 |
| 3.1 WSN通信协议标准与节能策略 | 第33-38页 |
| 3.1.1 WSN通信协议标准 | 第33-37页 |
| 3.1.2 WSN通信节能策略 | 第37-38页 |
| 3.2 适用于长距离输送电线路的WSN拓扑结构和组网策略 | 第38-42页 |
| 3.2.1 长距离输送电线路感知监测需求分析 | 第38-40页 |
| 3.2.2 长距离输送电线路WSN拓扑结构和组网策略 | 第40-42页 |
| 3.3 可分层配置的带状拓扑结构路由协议 | 第42-48页 |
| 3.3.1 TSLC路由协议组网过程 | 第42-45页 |
| 3.3.2 感知节点数据传递过程 | 第45-47页 |
| 3.3.3 路径维护策略 | 第47-48页 |
| 3.4 MAC协议跨层优化 | 第48页 |
| 3.5 通信协议测试分析 | 第48-53页 |
| 3.5.1 剩余能量测试分析 | 第50-51页 |
| 3.5.2 网络性能测试分析 | 第51-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于群体智能算法的电网负荷预测方法 | 第55-84页 |
| 4.1 ARMA预测模型 | 第55-65页 |
| 4.1.1 平稳性检验与纯随机性检验 | 第55-57页 |
| 4.1.2 ARMA数学模型 | 第57-60页 |
| 4.1.3 预测模型阶数选定 | 第60-62页 |
| 4.1.4 ARMA预测模型测试与分析 | 第62-65页 |
| 4.2 灰色预测模型 | 第65-73页 |
| 4.2.1 灰色系统原理 | 第65-66页 |
| 4.2.2 灰色预测模型 | 第66-70页 |
| 4.2.3 灰色预测模型测试与分析 | 第70-73页 |
| 4.3 基于野草优化算法的灰色预测模型 | 第73-83页 |
| 4.3.1 野草算法 | 第73-75页 |
| 4.3.2 基于野草优化算法的灰色预测模型 | 第75-78页 |
| 4.3.3 IWO-GM算法测试与分析 | 第78-80页 |
| 4.3.4 电力负荷预测误差分析 | 第80-83页 |
| 4.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 类记忆弹簧的动态阈值电力负荷预警方法 | 第84-99页 |
| 5.1 数据指标阈值分析 | 第84-85页 |
| 5.2 记忆曲线与弹簧原理 | 第85-88页 |
| 5.2.1 记忆曲线数学模型分析 | 第85-87页 |
| 5.2.2 弹簧模型与弹性系数 | 第87-88页 |
| 5.3 具有记忆特性的弹性动态阈值(MC-EDT)电力负荷预警算法 | 第88-93页 |
| 5.4 基于MC-EDT算法的电力负荷预警测试与分析 | 第93-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-99页 |
| 第六章 结论与展望 | 第99-102页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第99-100页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及专利 | 第122-123页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果与奖励 | 第123页 |
