智能化电网事故处理培训系统
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-5页 |
| 第一章 概述 | 第5-14页 |
| 1．1 本课题的提出和意义 | 第5-6页 |
| 1．2 电力系统事故处理问题研究综述 | 第6-10页 |
| 1．3 面向对象技术 | 第10-12页 |
| 1．4 本文所做的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 面向对象的电网结构知识通用表示法 | 第14-22页 |
| 2．1 基本设计思想 | 第14-15页 |
| 2．2 面向对象思想的电网结构知识表示 | 第15-19页 |
| 2．2．1 抽象的设备类 | 第15-16页 |
| 2．2．2 具体的元件类 | 第16-19页 |
| 2．3 知识表示举例 | 第19-22页 |
| 第三章 电网事故处理系统的功能设计 | 第22-37页 |
| 3．1 总体设计 | 第22-23页 |
| 3．2 功能模块 | 第23-26页 |
| 3．2．1 可视化编辑模块 | 第23页 |
| 3．2．2 网络分析模块 | 第23页 |
| 3．2．3 电网故障手动生成模块 | 第23-26页 |
| 3．2．4 电网故障判断培训模块 | 第26页 |
| 3．2．5 事故处理模块 | 第26页 |
| 3．3 数据管理 | 第26-33页 |
| 3．4 人机界面 | 第33-37页 |
| 3．4．1 菜单结构 | 第33页 |
| 3．4．2 人机对话接口 | 第33-35页 |
| 3．4．3 图形子系统 | 第35-37页 |
| 第四章 智能化电网事故处理系统的具体实现 | 第37-55页 |
| 4．1 电网解列判断 | 第37-45页 |
| 4．1．1人工智能的搜索技术简介 | 第37-39页 |
| 4．1．2 电网分层的基本思想 | 第39-40页 |
| 4．1．3 电网解列判断基本思想及实现方法 | 第40-42页 |
| 4．1．4 解列判断中类的构造 | 第42-45页 |
| 4．2 基于遗传算法的电网故障恢复决策系统 | 第45-55页 |
| 4．2．1 遗传算法的基本概念 | 第45-50页 |
| 4．2．2 将遗传算法应用于故障恢复决策 | 第50-53页 |
| 4．2．3 遗传算法中的数据和类的构造 | 第53-55页 |
| 第五章 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
