| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题的背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外供电可靠性研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 国外供电可靠性指标 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内供电可靠性指标 | 第13-15页 |
| 1.2.3 国内外供电可靠性预测方法 | 第15-18页 |
| 1.3 本文主要的研究工作 | 第18-19页 |
| 第2章 基于非参数核密度估计和COPULA函数的配电网供电可靠性预测 | 第19-30页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 供电可靠性评价指标选取 | 第19-20页 |
| 2.3 非参数核密度估计 | 第20-21页 |
| 2.3.1 核函数定义 | 第20页 |
| 2.3.2 选择核函数 | 第20-21页 |
| 2.3.3 核函数窗宽 | 第21页 |
| 2.4 COPULA函数理论 | 第21-24页 |
| 2.4.1 Copula函数定义 | 第21-22页 |
| 2.4.2 常用Copula函数 | 第22-23页 |
| 2.4.3 Kendall秩相关系数 | 第23-24页 |
| 2.4.4 欧氏距离 | 第24页 |
| 2.5 基于COPULA函数的配电网供电可靠性建模流程 | 第24-25页 |
| 2.6 算例分析 | 第25-29页 |
| 2.6.1 原始资料处理 | 第25-26页 |
| 2.6.2 选择窗宽绘制核密度估计曲线 | 第26-28页 |
| 2.6.3 选择最优Copula函数 | 第28页 |
| 2.6.4 生成预测数据并计算供电可靠性 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于PSO-BFO-KELM配电网供电可靠性预测 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 配电网供电可靠性影响因素 | 第30-31页 |
| 3.3 PSO-BFO-KELM算法 | 第31-38页 |
| 3.3.1 极限学习机 | 第31-34页 |
| 3.3.2 核极限学习机 | 第34-36页 |
| 3.3.3 细菌觅食算法 | 第36-37页 |
| 3.3.4 粒子群算法 | 第37-38页 |
| 3.4 PSO-BFO-KELM算法基本思想及流程 | 第38-40页 |
| 3.4.1 算法基本思想 | 第38页 |
| 3.4.2 PSO-BFO-KELM算法流程 | 第38-40页 |
| 3.5 算例分析 | 第40-43页 |
| 3.5.1 数据收集和整理 | 第40页 |
| 3.5.2 PSO-BFO-KELM算法参数 | 第40页 |
| 3.5.3 PSO-BFO-KELM算法预测 | 第40-41页 |
| 3.5.4 PSO-BFO-KELM算法与其它预测算法对比 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 组合预测模型及提高配电网供电可靠性方法 | 第44-52页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 组合预测算法 | 第44-46页 |
| 4.2.1 等权重组合法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 方差-协方差法 | 第45-46页 |
| 4.3 算例分析 | 第46-49页 |
| 4.3.1 算法基本思想 | 第46-47页 |
| 4.3.2 原始数据整理 | 第47-49页 |
| 4.4 提高配电网供电可靠性措施 | 第49-51页 |
| 4.4.1 降低配电线路故障率的措施 | 第49-50页 |
| 4.4.2 改善网架结构 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 结论 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
