| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 电力系统状态估计背景 | 第10-11页 |
| 1.2 电力系统状态估计的用途 | 第11-13页 |
| 1.3 电力系统状态估计研究进展 | 第13-14页 |
| 1.4 新理论与新技术的应用与发展 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的主要工作介绍 | 第15-17页 |
| 2 状态估计数学基础 | 第17-34页 |
| 2.1 常规电力系统潮流计算和状态估计的关系 | 第17-21页 |
| 2.1.1 常规潮流计算的数学模型 | 第17-19页 |
| 2.1.2 状态估计算法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 常规潮流算法与状态估计算法的关系 | 第20-21页 |
| 2.2 状态估计的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.2.1 最小二乘法的数学定义 | 第21-22页 |
| 2.2.2 状态估计结果的统计分析方法 | 第22页 |
| 2.3 电力系统状态估计的基本算法 | 第22-32页 |
| 2.3.1 基本加权最小二乘状态估计 | 第23-27页 |
| 2.3.2 快速分解状态估计 | 第27-32页 |
| 2.4 两种算法比较 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 基于数据并行的状态估计算法研究 | 第34-47页 |
| 3.1 状态估计并行计算的研究背景 | 第34-35页 |
| 3.1.1 并行的概念 | 第34页 |
| 3.1.2 并行性能分析 | 第34-35页 |
| 3.2 OpenMP 编程简介 | 第35-41页 |
| 3.2.1 OpenMP 多线程编程基础 | 第37-38页 |
| 3.2.2 OpenMP 多线程应用程序编程技术 | 第38-41页 |
| 3.3 基于 OpenMp 的最小二乘法的状态估计并行研究 | 第41-45页 |
| 3.3.1 编程中 OpenMP 的应用 | 第41-43页 |
| 3.3.2 算法的具体实现 | 第43-45页 |
| 3.4 提升并行程序性能的方法 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于网络分块的状态估计并行算法研究 | 第47-53页 |
| 4.1 网络分割的实现方法 | 第47-50页 |
| 4.1.1 网络分割的算法实现 | 第47-48页 |
| 4.1.2 网络分块实现的编译语句 | 第48-50页 |
| 4.2 基于网络结构分割的状态估计流程图 | 第50-51页 |
| 4.3 算法性能提升的方法 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 算例分析 | 第53-56页 |
| 5.1 算例Ⅰ | 第53-54页 |
| 5.2 算例Ⅱ | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 结论和展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文结论 | 第56-57页 |
| 6.2 未来展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 A 直角坐标系的网络方程 | 第62-63页 |
| 附录 B 直角坐标系的雅可比矩阵 | 第63-66页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 个人简历 | 第66页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |