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基于多源数据融合的配电网规划方法研究与应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 配网规划辅助方法研究第12-13页
        1.2.2 配网规划算法研究第13-14页
    1.3 本论文的主要工作第14-16页
第二章 多源数据融合的配电网规划方法第16-24页
    2.1 配电网规划现有模式分析第16-18页
        2.1.1 配电网规划整体流程分析第16-17页
        2.1.2 现有可靠性计算分析第17页
        2.1.3 现有负载率计算分析第17-18页
        2.1.4 现有负荷预测算法分析第18页
    2.2 配网规划多源数据模型分析第18-22页
        2.2.1 多源数据的分布情况第18-21页
        2.2.2 多源数据的结构分析与融合第21-22页
    2.3 多源数据融合在配网规划中的应用场景第22页
    2.4 多源数据对配电网规划的改进第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 多源数据融合的配网可靠性计算方法第24-40页
    3.1 传统可靠性计算方法实用性分析第24-25页
    3.2 供电可靠性评价指标选取第25-26页
        3.2.1 负荷点的可靠性指标第25页
        3.2.2 系统的可靠性指标第25-26页
    3.3 GIS系统拓扑数据简化方法第26-29页
        3.3.1 配电网GIS系统拓扑数据的特征第26-27页
        3.3.2 配电网GIS系统拓扑数据的简化第27-29页
    3.4 改进最小路矩阵的构建方法第29-32页
        3.4.1 改进最小路矩阵的构建流程第30-31页
        3.4.2 改进最小路矩阵构建方法的优势第31-32页
    3.5 最小路矩阵处理及可靠性指标计算方法第32-34页
    3.6 配电网缺陷信息对最小路算法的改进第34-36页
    3.7 算例分析第36-39页
    3.8 本章小结第39-40页
第四章 多源数据融合的负载率分析、负荷预测方法第40-51页
    4.1 多源数据融合的负载率分析方法第40-45页
        4.1.0 基于多源数据的负载率评价方法第40-41页
        4.1.1 计量自动化系统异常数据的处理第41-43页
        4.1.2 负载率分析案例第43-45页
        4.1.3 多源数据融合的负载情况分析算法的优势第45页
    4.2 多源数据融合的负荷预测方法第45-50页
        4.2.1 基于多源数据的负荷预测模型第46页
        4.2.2 负荷自然增长率取值分析第46-48页
        4.2.3 线路负荷预测模型分析第48-49页
        4.2.4 负荷预测案例第49-50页
        4.2.5 多源数据融合的负荷预测算法的优势分析第50页
    4.3 本章小结第50-51页
第五章 多源数据融合的配电网规划方案综合评价模型第51-59页
    5.1 配电网规划方案数据模型第51页
    5.2 规划方案评价指标的可用性分析第51-53页
    5.3 规划方案综合评价模型指标权重分析第53-56页
    5.4 规划方案综合评价模型评分方法第56-58页
    5.5 本章小结第58-59页
第六章 系统实现与规划案例第59-74页
    6.1 基于多源数据融合的配电网规划流程第59-60页
    6.2 基于多源数据融合的配电网规划辅助系统整体架构的设计第60-62页
        6.2.1 数据层第61页
        6.2.2 算法层第61页
        6.2.3 用户交互层第61-62页
    6.3 基于多源数据融合的配电网规划辅助系统功能模块的设计第62-66页
        6.3.1 地图展示第62页
        6.3.2 薄弱环节分析第62-64页
        6.3.3 负荷预测第64页
        6.3.4 规划方案的制定与管理第64-66页
    6.4 基于多源数据融合的配电网规划辅助系统数据库的建设第66-68页
        6.4.1 配网规划主要功能的数据需求第66页
        6.4.2 配网规划数据库结构的设计第66-68页
        6.4.3 配网规划数据库与其他系统数据库的关联关系第68页
    6.5 规划案例第68-72页
    6.6 本章小结第72-74页
结论与展望第74-76页
参考文献第76-81页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第81-82页
致谢第82-83页
附件第83页

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