| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 配电网故障定位与恢复研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 配电网故障定位研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 配电网故障恢复研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 人防工程电力系统特点 | 第12页 |
| 1.4 本文的研究意义 | 第12-13页 |
| 1.5 本文做的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 人工神经网络 | 第14-22页 |
| 2.1 BP神经网络 | 第14-19页 |
| 2.1.1 网络模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 BP算法 | 第15-17页 |
| 2.1.3 BP算法流程 | 第17-18页 |
| 2.1.4 BP神经网络的改进 | 第18-19页 |
| 2.2 LM算法 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 配电网结构 | 第22-33页 |
| 3.1 配电网典型接线方式 | 第22-24页 |
| 3.2 配电网拓扑结构分析 | 第24-27页 |
| 3.2.1 图与网络的基本概念 | 第24-25页 |
| 3.2.2 配电网矩阵描述 | 第25-26页 |
| 3.2.3 配电网结构的抗毁性 | 第26-27页 |
| 3.3 人防工程配电网网架结构 | 第27-29页 |
| 3.4 基于Power World simulator配电网抗灾性仿真 | 第29-32页 |
| 3.4.1 Power World simulator简介 | 第29-30页 |
| 3.4.2 基于Power World simulator仿真建立 | 第30-31页 |
| 3.4.3 Power World simulator仿真 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于神经网络配电网故障定位研究 | 第33-48页 |
| 4.1 基于FTU配电网故障检测原理 | 第33页 |
| 4.2 配电网故障类型 | 第33-34页 |
| 4.3 基于BP神经网络的故障定位 | 第34-41页 |
| 4.3.1 故障定位原理 | 第34-35页 |
| 4.3.2 故障建模 | 第35-37页 |
| 4.3.3 BP网络设计 | 第37-38页 |
| 4.3.4 故障定位仿真程序实现 | 第38页 |
| 4.3.5 仿真分析 | 第38-41页 |
| 4.4 故障信息缺失情况下配电网故障定位 | 第41-46页 |
| 4.4.1 相关性原理 | 第41-43页 |
| 4.4.2 Matlab简介 | 第43页 |
| 4.4.3 故障信息缺失情况下故障定位流程 | 第43-44页 |
| 4.4.4 算例分析 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于多代理配电网故障恢复 | 第48-62页 |
| 5.1 Agent理论基础 | 第48-50页 |
| 5.1.1 Agent概念 | 第48-49页 |
| 5.1.2 Agent的结构 | 第49-50页 |
| 5.2 多代理系统 | 第50-54页 |
| 5.2.1 多代理系统的特征 | 第50-51页 |
| 5.2.2 多代理系统的结构 | 第51-52页 |
| 5.2.3 Agent之间的通信 | 第52-54页 |
| 5.3 配电网故障恢复 | 第54-59页 |
| 5.3.1 配电网故障恢复数学模型 | 第54-55页 |
| 5.3.2 故障恢复MAS结构 | 第55-59页 |
| 5.4 算例分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
