| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 符号说明 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1．1 电力系统状态及参数估计概述 | 第10-13页 |
| 1．1．1 问题的提出 | 第10-11页 |
| 1．1．2 参数估计的重要性 | 第11-12页 |
| 1．1．3 状态及参数估计 | 第12-13页 |
| 1．2 电力系统状态及参数估计的发展概况 | 第13-14页 |
| 1．3 我国电力系统状态及参数估计的研究和应用概况 | 第14-16页 |
| 第二章 现代内点算法及其在电力系统中的应用 | 第16-30页 |
| 2．1 引言 | 第16-17页 |
| 2．2 内点算法简介 | 第17-18页 |
| 2．3 内点线性规划 | 第18-24页 |
| 2．3．1 线性规划的发展 | 第18-19页 |
| 2．3．2 内点线性规划算法描述 | 第19-22页 |
| 2．3．3 算法框图及实现 | 第22-24页 |
| 2．4 内点非线性规划 | 第24-28页 |
| 2．4．1 非线性规划问题 | 第24-25页 |
| 2．4．2 内点非线性规划算法描述 | 第25-28页 |
| 2．5 内点算法在电力系统中的应用 | 第28-30页 |
| 第三章 电力系统加权L_1范数参数估计内点算法 | 第30-46页 |
| 3．1 加权L_1范数估计 | 第30-33页 |
| 3．1．1 引言 | 第30-31页 |
| 3．1．2 L_1范数估计数学描述 | 第31-33页 |
| 3．1．3 L_1范数估计的“穿透”特性 | 第33页 |
| 3．2 电力系统状态及参数估计数学描述 | 第33-36页 |
| 3．3 电力系统状态及参数估计算法回顾 | 第36-39页 |
| 3．3．1 基于灵敏度分析的状态及参数估计算法 | 第36页 |
| 3．3．2 基于法方程法的增广状态估计算法 | 第36-38页 |
| 3．3．3 基于卡尔曼滤波的增广状态估计算法 | 第38-39页 |
| 3．4 电力系统加权非线性L_1范数状态及参数估计内点算法 | 第39-46页 |
| 第四章 算法实现 | 第46-64页 |
| 4．1 电力系统状态及参数估计量测函数方程 | 第46-48页 |
| 4．2 量测函数方程的Jacobian矩阵和Hessian矩阵 | 第48-61页 |
| 4．2．1 Jacobian矩阵结构 | 第48-54页 |
| 4．2．2 Hessian矩阵结构 | 第54-61页 |
| 4．3 等式约束的Jacobian矩阵和Hessian矩阵 | 第61-63页 |
| 4．4 稀疏算法 | 第63-64页 |
| 第五章 数值仿真实验及讨论 | 第64-72页 |
| 5．1 数值仿真实验 | 第64-70页 |
| 5．2 讨论 | 第70-72页 |
| 第六章 结论与展望 | 第72-74页 |
| 6．1 算法的综合评述 | 第72-73页 |
| 6．2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 附录 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第83页 |
