| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 研究发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第12-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和工作 | 第17-18页 |
| 第2章 电网故障类型及诊断信息特征研究 | 第18-28页 |
| 2.1 电网故障分类研究 | 第18-20页 |
| 2.2 电网故障诊断信息特征分析 | 第20-21页 |
| 2.3 电网故障诊断信息获取方法研究 | 第21-27页 |
| 2.3.1 电网故障信息分类比较 | 第21-22页 |
| 2.3.2 电网故障信息有效性比较 | 第22-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于图论方法的电网分层方法及脆弱性评估研究 | 第28-56页 |
| 3.1 图的基本理论 | 第28-31页 |
| 3.1.1 图的定义 | 第28-29页 |
| 3.1.2 图的几个概念 | 第29-30页 |
| 3.1.3 图的矩阵表示 | 第30-31页 |
| 3.2 图的分割方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 分割标准 | 第31-32页 |
| 3.2.2 图的分割方法最优化问题 | 第32-34页 |
| 3.3 基于图论方法的电网分层方法研究 | 第34-45页 |
| 3.3.1 基于图论方法的电网分层方法研究 | 第34-40页 |
| 3.3.2 算例分析 | 第40-45页 |
| 3.4 基于图论的电网脆弱性评估方法研究 | 第45-55页 |
| 3.4.1 基于图论的电网脆弱性评估模型的建立 | 第45-48页 |
| 3.4.2 算例分析 | 第48-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于模糊C-均值的大规模电网分层方法及脆弱性评估研究 | 第56-82页 |
| 4.1 模糊聚类分析简介 | 第56-57页 |
| 4.2 模糊聚类理论基础 | 第57-62页 |
| 4.2.1 模糊聚类的定义 | 第57-59页 |
| 4.2.2 模糊聚类分析的基本方法 | 第59-62页 |
| 4.3 基于模糊C-均值聚类算法的电网分层方法研究 | 第62-76页 |
| 4.3.1 基于模糊C-均值聚类算法描述 | 第62-63页 |
| 4.3.2 模糊C-均值聚类算法的有效性判别 | 第63-65页 |
| 4.3.3 模糊C-均值聚类算法的大规模电网分层方法研究 | 第65-68页 |
| 4.3.4 算例分析 | 第68-76页 |
| 4.4 电网动态脆弱性评估 | 第76-81页 |
| 4.4.1 电网脆弱性阈值分析 | 第76-79页 |
| 4.4.2 算例分析 | 第79-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 结论与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 结论 | 第82-83页 |
| 5.2 展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 攻读硕士学位期间所做的工作 | 第92页 |
