| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 简略符号注释表 | 第18-20页 |
| 1 绪论 | 第20-28页 |
| 1.1 背景和意义 | 第20-21页 |
| 1.2 需要解决的难点问题 | 第21-23页 |
| 1.3 论文主要工作与创新点 | 第23-26页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第26-28页 |
| 2 智能电网中通信网可靠性研究综述 | 第28-46页 |
| 2.1 智能电网通信网概述 | 第28-33页 |
| 2.1.1 电力通信网 | 第28-30页 |
| 2.1.2 通信业务需求 | 第30-33页 |
| 2.2 电力通信网可靠性保障技术研究现状 | 第33-45页 |
| 2.2.1 通信网可靠性基本概念 | 第33-35页 |
| 2.2.2 电力通信网特征分析 | 第35-36页 |
| 2.2.3 电力通信网可靠性保障体系 | 第36-38页 |
| 2.2.4 电力通信网可靠性保障技术 | 第38-45页 |
| 2.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 3 基于粒子群的电力通信网线路优化方法 | 第46-60页 |
| 3.1 引言 | 第46-47页 |
| 3.2 问题模型 | 第47-51页 |
| 3.2.1 网络可靠性 | 第49-50页 |
| 3.2.2 业务分布约束 | 第50页 |
| 3.2.3 网络建设成本 | 第50页 |
| 3.2.4 数学模型 | 第50-51页 |
| 3.3 算法描述 | 第51-53页 |
| 3.3.1 算法基础 | 第51页 |
| 3.3.2 基于粒子群的线路规划算法 | 第51-53页 |
| 3.4 仿真及应用 | 第53-59页 |
| 3.4.1 仿真环境 | 第53-54页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第54-57页 |
| 3.4.3 应用示例 | 第57-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 面向可靠性和吞吐量的配用电通信网资源分配机制 | 第60-74页 |
| 4.1 引言 | 第60-61页 |
| 4.2 问题模型 | 第61-65页 |
| 4.2.1 网络虚拟化的网架 | 第61-63页 |
| 4.2.2 网络模型 | 第63-64页 |
| 4.2.3 数学模型 | 第64-65页 |
| 4.3 算法描述 | 第65-69页 |
| 4.3.1 虚拟网络映射原理 | 第65-66页 |
| 4.3.2 基于遗传的资源分配算法 | 第66-68页 |
| 4.3.3 基于启发式的资源分配算法 | 第68-69页 |
| 4.4 仿真实验 | 第69-73页 |
| 4.4.1 仿真环境 | 第70页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 5 面向业务可靠性的通道路由负载优化机制 | 第74-89页 |
| 5.1 引言 | 第74-75页 |
| 5.2 系统框架 | 第75-76页 |
| 5.3 问题模型 | 第76-79页 |
| 5.3.1 业务风险分析 | 第77-78页 |
| 5.3.2 全网风险分析 | 第78页 |
| 5.3.3 数学模型 | 第78-79页 |
| 5.4 基于相对熵的TOPSIS改进算法 | 第79-81页 |
| 5.4.1 指标的归一化处理 | 第80页 |
| 5.4.2 基于相对熵的权重确定 | 第80-81页 |
| 5.4.3 业务重要度计算法 | 第81页 |
| 5.5 均衡业务路由选择算法 | 第81-83页 |
| 5.6 仿真实验 | 第83-88页 |
| 5.7 本章小结 | 第88-89页 |
| 6 基于相依耦合模型的通信网-电网级联故障抑制机制 | 第89-102页 |
| 6.1 引言 | 第89-90页 |
| 6.2 问题模型 | 第90-96页 |
| 6.2.1 相依耦合网络模型 | 第90-91页 |
| 6.2.2 数学模型 | 第91-96页 |
| 6.3 面向耦合网络的级联故障抑制算法 | 第96-98页 |
| 6.4 仿真实验 | 第98-101页 |
| 6.5 本章小结 | 第101-102页 |
| 7 总结与展望 | 第102-105页 |
| 7.1 论文总结 | 第102-103页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-116页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第116-120页 |
| 学位论文数据集 | 第120页 |