| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-11页 |
| ·课题的目的和意义 | 第6-7页 |
| ·电力系统暂态稳定评估 | 第7-8页 |
| ·基于人工神经网络的暂态稳定评估方法综述 | 第8-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 初始输入特征抽取和样本集建造 | 第11-19页 |
| ·基于时域仿真的电力系统暂态稳定评估 | 第11-12页 |
| ·原始输入特征选择 | 第12-19页 |
| 第三章 基于遗传模拟退火算法的特征选择 | 第19-32页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·遗传算法 | 第20-23页 |
| ·模拟退火算法 | 第23-26页 |
| ·基于遗传模拟退火算法的特征选择 | 第26-32页 |
| 第四章 基于改进粒子群算法的神经网络训练优化 | 第32-39页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·基本粒子群算法 | 第32-35页 |
| ·改进粒子群算法 | 第35-37页 |
| ·改进粒子群算法训练神经网络用于电力系统暂态稳定评估 | 第37-39页 |
| 第五章 仿真算例 | 第39-44页 |
| ·电力系统模型及仿真 | 第39页 |
| ·特征选择结果 | 第39-41页 |
| ·神经网络训练结果 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第49-50页 |
| 详细摘要 | 第50-60页 |