基于量子粒子群算法的分布式电源多目标优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·分布式电源优化研究现状 | 第11-12页 |
| ·量子粒子群算法研究现状 | 第12-14页 |
| ·本论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 第2章 考虑概率特性的分布式电源发电模型 | 第15-22页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·风力发电 | 第15-17页 |
| ·风力发电概述 | 第15-16页 |
| ·风速概率模型 | 第16-17页 |
| ·风机的出力模型 | 第17页 |
| ·光伏发电 | 第17-19页 |
| ·光伏发电概述 | 第17-18页 |
| ·光伏概率模型 | 第18页 |
| ·光伏的出力模型 | 第18-19页 |
| ·微型燃气轮机发电 | 第19-20页 |
| ·微型燃气轮机概述 | 第19页 |
| ·微型燃气轮机概率模型 | 第19页 |
| ·微型燃气轮机出力模型 | 第19-20页 |
| ·概率状态划分 | 第20页 |
| ·电源选择 | 第20-21页 |
| ·电源-负荷综合模型 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 分布式电源优化多目标模型 | 第22-28页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·子目标函数 | 第22-26页 |
| ·DG建设运行费用 | 第22-23页 |
| ·网损费用 | 第23-24页 |
| ·可靠性经济费用 | 第24-25页 |
| ·环境因素费用 | 第25-26页 |
| ·约束条件 | 第26-27页 |
| ·综合目标函数 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第4章 量子粒子群算法研究 | 第28-36页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·量子进化算法简介 | 第28-29页 |
| ·量子力学的基本概念 | 第28-29页 |
| ·量子计算的基础 | 第29页 |
| ·粒子群算法 | 第29-30页 |
| ·粒子群算法简述 | 第29页 |
| ·基本PSO算法 | 第29-30页 |
| ·量子粒子群算法 | 第30-35页 |
| ·QPSO具体实现步骤 | 第30-32页 |
| ·QPSO算法描述 | 第32页 |
| ·仿真结果 | 第32-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第5章 算例分析 | 第36-52页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·小区概况 | 第36-43页 |
| ·自然资源情况 | 第36-38页 |
| ·配电网网络情况 | 第38-39页 |
| ·分布式电源具体参数 | 第39-41页 |
| ·状态选择 | 第41-43页 |
| ·目标函数说明 | 第43-45页 |
| ·环境因素 | 第43-44页 |
| ·其他参数设置 | 第44-45页 |
| ·量子粒子群算法的应用 | 第45-51页 |
| ·编码策略 | 第45-46页 |
| ·更新策略 | 第46页 |
| ·算法参数设置 | 第46页 |
| ·程序流程图 | 第46-47页 |
| ·运行结果及分析 | 第47-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研工作 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
