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直觉模糊粒子群算法在发电机组启动策略中的应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 综述第10-16页
    1.1 研究背景、目点及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状综述第11-13页
    1.3 论文研究思路及主要研究内容第13-16页
第二章 相关理论与技术第16-27页
    2.1 直觉模糊集理论第16-20页
        2.1.1 最优化问题与优化算法第16-18页
        2.1.2 直觉模糊集理论第18-19页
        2.1.3 直觉模糊熵理论第19-20页
    2.2 基本粒子群算法第20-26页
        2.2.1 粒子群算法原理第20-21页
        2.2.2 粒子群算法流程第21-22页
        2.2.3 粒子群算法改进第22-26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 系统核心算法研究第27-45页
    3.1 PSO算法多样性分析第27-30页
    3.2 直觉模糊种群熵IFPE第30-35页
        3.2.1 直觉模糊种群熵的概念第30-32页
        3.2.2 IFPE的相关实验与验证第32-35页
    3.3 直觉模糊离散粒子群算法第35-38页
        3.3.1 基本BDPSO算法原理第35-37页
        3.3.2 直觉模糊离散粒子群算法研究第37-38页
    3.4 IFDPSO求解 0-1 背包问题第38-44页
        3.4.1 背包问题设置第38-39页
        3.4.2 相关实验数据第39-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 系统需求及其相关分析第45-51页
    4.1 系统需求分析第45-46页
    4.2 发电机组启动策略相关分析第46-50页
        4.2.1 机组启动顺序的分析第46-48页
        4.2.2 优化时间段的分析第48-49页
        4.2.3 系统初始功率的分析第49-50页
    4.3 本章小结第50-51页
第五章 基于IFDPSO的机组启动决策支持系统设计第51-58页
    5.1 系统结构设计第51-53页
        5.1.1 系统体系结构第51页
        5.1.2 系统模块设计第51-53页
    5.2 系统算法设计第53-57页
        5.2.1 发电机组启动目标函数第54-55页
        5.2.2 发电机组启动约束条件第55页
        5.2.3 临界时间约束第55-56页
        5.2.4 启动功率约束第56-57页
    5.3 本章小结第57-58页
第六章 基于IFDPSO的机组启动决策支持系统实现第58-65页
    6.1 系统开发平台设计第58-59页
        6.1.1 系统开发语言第58页
        6.1.2 数据库平台第58-59页
    6.2 研究结果与分析第59-64页
        6.2.1 假设想定第59-60页
        6.2.2 与传统经验方法的比较第60-62页
        6.2.3 不同初始功率的比较第62-63页
        6.2.4 不同优化时间段的比较第63-64页
    6.3 本章小结第64-65页
第七章 总结与展望第65-67页
    7.1 总结第65-66页
    7.2 进一步工作第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-73页

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