基于粒子群算法的风电场并网电力系统的无功优化
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第10页 |
| ·无功优化的研究现状 | 第10-15页 |
| ·传统的优化方法 | 第11-13页 |
| ·人工智能算法 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| 第二章 粒子群优化算法及改进算法 | 第16-27页 |
| ·原始粒子群算法 | 第16-18页 |
| ·原始粒子群算法的基本原理 | 第16-17页 |
| ·原始粒子群算法的实现流程 | 第17-18页 |
| ·粒子群算法的改进措施 | 第18-21页 |
| ·混沌粒子群算法 | 第18-19页 |
| ·分组粒子群算法 | 第19-20页 |
| ·双变异粒子群算法 | 第20页 |
| ·基于交叉因子与双向学习机制的粒子群算法 | 第20-21页 |
| ·粒子群算法的改进措施 | 第21-22页 |
| ·改进粒子群算法的流程 | 第22-23页 |
| ·实验与仿真 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 电力系统无功优化问题 | 第27-39页 |
| ·无功功率 | 第27-29页 |
| ·无功功率的定义 | 第27页 |
| ·无功功率与电压 | 第27-29页 |
| ·无功功率与系统功率损耗 | 第29页 |
| ·常见的电力系统无功控制设备 | 第29-31页 |
| ·同步发电机 | 第29-30页 |
| ·可调压变压器 | 第30页 |
| ·并联电容器 | 第30页 |
| ·并联电抗器 | 第30页 |
| ·静止无功补偿器 | 第30-31页 |
| ·常见的无功优化的数学模型 | 第31-34页 |
| ·无功优化中的潮流计算 | 第34-38页 |
| ·潮流计算的数学模型 | 第34-36页 |
| ·常用潮流计算方法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 改进粒子群算法应用于风电场并网的无功优化 | 第39-53页 |
| ·双馈感应风力发电机的潮流计算 | 第39-44页 |
| ·风力发电技术 | 第39-40页 |
| ·双馈感应风电机组有功功率特性 | 第40-41页 |
| ·双馈感应风电机组稳态模型 | 第41-42页 |
| ·双馈感应风力发电机的潮流计算 | 第42-44页 |
| ·双馈感应电机风电场并网运行 | 第44-45页 |
| ·风电场建模 | 第44-45页 |
| ·风电场输出功率 | 第45页 |
| ·对风速和控制变量的处理 | 第45-47页 |
| ·分时段策略 | 第45-47页 |
| ·控制变量的编码方式 | 第47页 |
| ·改进粒子群算法的无功优化流程 | 第47-48页 |
| ·风电场并网的IEEE57节点系统算例分析 | 第48-51页 |
| ·IEEE57节点测试系统 | 第49-50页 |
| ·算例仿真参数设置 | 第50页 |
| ·仿真结果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·论文总结 | 第53页 |
| ·研究展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
