| 1 绪论 | 第1-13页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的工作 | 第11-13页 |
| 2 数据准备和潮流计算 | 第13-21页 |
| ·负荷数据模型的建立 | 第13-16页 |
| ·状态估计数据准备 | 第13-14页 |
| ·配电区域划分 | 第14-15页 |
| ·数据处理 | 第15-16页 |
| ·配电网潮流计算方法的分析和选取 | 第16-18页 |
| ·几种主要的配电网潮流算法 | 第17页 |
| ·配电网潮流算法综合分析 | 第17-18页 |
| ·节点电压潮流算法 | 第18-21页 |
| ·基本原理 | 第18-20页 |
| ·实例及结果 | 第20-21页 |
| 3 配电网状态估计算法 | 第21-39页 |
| ·最大可信度配电网状态估计算法 | 第21-26页 |
| ·可信率与余量 | 第21-22页 |
| ·基本原理 | 第22-24页 |
| ·算法流程 | 第24-26页 |
| ·基于增量最小二乘的配电网状态估计算法 | 第26-31页 |
| ·归一化改进量测矩阵 | 第26-29页 |
| ·增量最小二乘状态估计 | 第29-30页 |
| ·算法流程 | 第30-31页 |
| ·基于遗传算法的配电网状态估计算法 | 第31-39页 |
| ·算法综述 | 第32-33页 |
| ·算法设计 | 第33-37页 |
| ·算法实施 | 第37-39页 |
| 4 实例比较和分析 | 第39-47页 |
| ·统计指标 | 第39-40页 |
| ·各个负荷在无偏概率分布条件下的状态估计结果统计和分析 | 第40-43页 |
| ·8节点算例状态估计结果 | 第40-41页 |
| ·IEEE33节点算例状态估计结果 | 第41-43页 |
| ·结果分析 | 第43页 |
| ·各个负荷在有偏概率分布条件下的状态估计结果统计和分析 | 第43-45页 |
| ·状态估计结果统计 | 第44-45页 |
| ·状态估计结果比较 | 第45页 |
| ·三种配电网状态估计方法的比较 | 第45-47页 |
| 5 结论 | 第47-48页 |
| ·本文总结 | 第47页 |
| ·今后展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录 | 第52-54页 |