| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 电力系统碳排放研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 无功优化研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 强化学习研究现状 | 第15页 |
| 1.2.4 粒子群算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.5 帝国主义竞争算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 碳能复合流无功优化模型 | 第19-28页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 碳排放流分析基础 | 第20-22页 |
| 2.2.1 碳流的概念 | 第20页 |
| 2.2.2 电力系统碳排放流指标 | 第20-22页 |
| 2.3 计及责任分摊的碳能复合流无功优化模型 | 第22-27页 |
| 2.3.1 碳能复合流 | 第22页 |
| 2.3.2 电网能流损耗和碳排放流损耗 | 第22-25页 |
| 2.3.3 碳能复合流无功优化数学模型 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于粒子群Q(λ)算法的碳能复合流无功优化 | 第28-43页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 单主体Q(λ)学习算法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 Q学习算法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 Q(λ)学习算法 | 第30-31页 |
| 3.3 粒子群算法 | 第31-34页 |
| 3.4 粒子群Q(λ)算法 | 第34-35页 |
| 3.5 基于粒子群Q(λ)算法求解碳能复合流无功优化 | 第35-37页 |
| 3.5.1 状态动作设计 | 第35-36页 |
| 3.5.2 奖励函数设计 | 第36页 |
| 3.5.3 算法流程 | 第36-37页 |
| 3.6 算例仿真 | 第37-42页 |
| 3.6.1 IEEE118节点算例 | 第37-39页 |
| 3.6.2 算例分析 | 第39-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于帝国主义竞争Q学习算法的碳能复合流无功优化 | 第43-63页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 帝国主义竞争算法 | 第43-47页 |
| 4.3 帝国主义竞争Q学习算法 | 第47-51页 |
| 4.3.1 文化矩阵 | 第47页 |
| 4.3.2 解空间降维 | 第47-48页 |
| 4.3.3 文化更新学习 | 第48-49页 |
| 4.3.4 多主体合作和动作策略选择 | 第49-50页 |
| 4.3.5 帝国竞争 | 第50页 |
| 4.3.6 文化传播与多元文化迁移 | 第50-51页 |
| 4.4 基于帝国主义竞争Q学习算法求解碳能复合流无功优化 | 第51-55页 |
| 4.4.1 状态动作设计 | 第51-52页 |
| 4.4.2 奖励函数设计 | 第52页 |
| 4.4.3 多元文化迁移设计 | 第52-53页 |
| 4.4.4 参数设置 | 第53-54页 |
| 4.4.5 算法流程 | 第54-55页 |
| 4.5 算例仿真 | 第55-62页 |
| 4.5.1 IEEE300节点算例 | 第55-57页 |
| 4.5.2 算例分析 | 第57-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附表 | 第72页 |
