基于改进量子粒子群算法的智能电网多目标优化规划研究
| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 插表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·选题的背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-18页 |
| ·电网规划的模型分类 | 第13-14页 |
| ·电网规划的优化算法 | 第14-16页 |
| ·电网规划流程 | 第16-18页 |
| ·本文的主要内容和章节安排 | 第18-20页 |
| ·论文的主要内容 | 第18页 |
| ·论文的结构 | 第18-20页 |
| 第2章 智能电网多目标优化规划 | 第20-31页 |
| ·智能电网概念及特点 | 第20-22页 |
| ·智能电网概念的提出 | 第20页 |
| ·智能电网的概念和特点 | 第20-21页 |
| ·智能电网技术体系 | 第21页 |
| ·我国智能电网发展阶段 | 第21-22页 |
| ·智能电网多目标优化规划 | 第22-26页 |
| ·智能电网多目标优化规划问题描述 | 第22页 |
| ·智能电网多目标优化规划问题组成 | 第22-24页 |
| ·智能电网多目标优化规划预处理 | 第24-26页 |
| ·智能输电网网架多目标优化规划数学模型 | 第26-27页 |
| ·目标函数 | 第26-27页 |
| ·约束条件 | 第27页 |
| ·含分布式电源智能配电网多目标优化规划的数学模型 | 第27-29页 |
| ·含分布式电源的配电网概述 | 第27-28页 |
| ·目标函数 | 第28-29页 |
| ·约束条件 | 第29页 |
| ·含分布式电源的配电网潮流计算 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 量子粒子群算法研究 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·粒子群算法简介 | 第31-33页 |
| ·粒子群优化算法基本原理 | 第31-32页 |
| ·PSO算法优化流程 | 第32-33页 |
| ·量子粒子群优化算法 | 第33-37页 |
| ·量子粒子群算法的思想来源 | 第33-34页 |
| ·QPSO算法的基本原理 | 第34-35页 |
| ·QPSO算法优化流程 | 第35-36页 |
| ·QPSO算法与PSO算法的分析比较 | 第36-37页 |
| ·基于二进制编码的量子粒子群算法 | 第37-41页 |
| ·BQPSO基本思想 | 第37-40页 |
| ·BQPSO算法寻优步骤 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 多目标Pareto最优解集的构造 | 第42-46页 |
| ·Pareto最优解的定义 | 第42页 |
| ·Pareto最优解的简单构造方法 | 第42-43页 |
| ·Deb的非支配排序法 | 第42页 |
| ·用庄家法则构造Pareto最优解集 | 第42-43页 |
| ·用擂台赛法则构造Pareto最优解集 | 第43页 |
| ·拥挤距离排序方法构造Pareto最优解集 | 第43-45页 |
| ·拥挤距离排序法简述 | 第43-44页 |
| ·拥挤距离排序法求解过程 | 第44页 |
| ·拥挤距离法构造Pareto最优解集的优势 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 算例分析 | 第46-56页 |
| ·18节点输电网网架规划的算法设计及结果分析 | 第46-50页 |
| ·18节点系统的原始数据 | 第46-47页 |
| ·基于BQPSO算法的设计与求解 | 第47-48页 |
| ·优化结果与分析 | 第48-50页 |
| ·含分布式电源配电网优化规划的算法设计及结果分析 | 第50-55页 |
| ·含分布式电源系统的原始数据 | 第50-52页 |
| ·基于BQPSO算法的设计与求解 | 第52页 |
| ·优化结果与分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 结论与展望 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第61页 |
