| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-5页 |
| 第一章 绪论 | 第5-14页 |
| ·引言 | 第5-6页 |
| ·本课题研究的背景和意义 | 第6-9页 |
| ·负荷建模的发展与现状 | 第9-11页 |
| ·电力系统负荷建模的发展过程 | 第9页 |
| ·负荷建模的方法 | 第9-11页 |
| ·综合负荷建模 | 第11-12页 |
| ·综合负荷模型 | 第11页 |
| ·负荷模型参数辨识方法的选择 | 第11-12页 |
| ·本文所做的工作 | 第12-14页 |
| 第二章 综合负荷建模的相关理论基础 | 第14-23页 |
| ·综合负荷建模的模型结构的提出 | 第14-15页 |
| ·系统辨识理论的基本概念 | 第15-16页 |
| ·负荷模型参数的获得 | 第16-19页 |
| ·感应电动机动态过程的求解 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 粒子群优化算法在综合负荷模型参数辨识中的应用 | 第23-33页 |
| ·粒子群优化算法 | 第23-27页 |
| ·算法原理 | 第23-24页 |
| ·粒子的速度变化 | 第24-25页 |
| ·算法流程 | 第25-26页 |
| ·全局模型与局部模型 | 第26-27页 |
| ·PSO 的参数及其意义 | 第27-28页 |
| ·基于粒子群算法的综合负荷模型参数辨识的设计 | 第28-31页 |
| ·基于粒子群的综合负荷模型多曲线辨识 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于遗传算法的综合负荷模型参数辨识 | 第33-39页 |
| ·遗传算法思想 | 第33-35页 |
| ·遗传算法的运算 | 第33-34页 |
| ·遗传算法设计的步骤 | 第34-35页 |
| ·基于遗传算法的综合负荷模型参数辨识 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第五章 粒子群与遗传算法两种算法的比较 | 第39-42页 |
| ·粒子群与遗传算法两种算法理论上的比较 | 第39-40页 |
| ·粒子群与遗传算法两种算法实例的比较 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第六章 结论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第48页 |