含分布式电源的配电网无功优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 无功优化算法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 传统无功优化算法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 人工智能算法 | 第11-13页 |
| 1.3 含DG的配电网无功优化研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 分布式发电并网对配电网影响分析 | 第16-33页 |
| 2.1 分布式发电技术概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 风力发电技术 | 第17页 |
| 2.1.2 太阳能光伏发电技术 | 第17-18页 |
| 2.1.3 燃料电池发电技术 | 第18页 |
| 2.2 含DG的配电网潮流计算 | 第18-26页 |
| 2.2.1 DG在潮流计算中的模型 | 第18-22页 |
| 2.2.2 DG在潮流计算中节点处理方式 | 第22-23页 |
| 2.2.3 含DG的配电网牛顿-拉斐逊法潮流计算 | 第23-26页 |
| 2.3 DG并网对配电网的影响 | 第26-32页 |
| 2.3.1 DG并网位置对配电网电压的影响 | 第27-28页 |
| 2.3.2 DG并网位置对配电网网损的影响 | 第28-29页 |
| 2.3.3 DG并网容量对配电网电压的影响 | 第29-31页 |
| 2.3.4 DG并网容量对配电网网损的影响 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 改进的多目标教与学优化算法 | 第33-49页 |
| 3.1 基本教与学算法 | 第33-36页 |
| 3.1.1 教师阶段 | 第33-34页 |
| 3.1.2 学生阶段 | 第34页 |
| 3.1.3 基本教与学算法实现步骤及程序流程图 | 第34-36页 |
| 3.2 几种改进的教与学算法 | 第36-38页 |
| 3.2.1 基于精英改进策略的教与学算法 | 第36-37页 |
| 3.2.2 多方面改进的教与学算法 | 第37页 |
| 3.2.3 模拟退火教与学算法 | 第37-38页 |
| 3.3 改进的多目标教与学算法 | 第38-43页 |
| 3.3.1 改进的多目标教与学算法寻优机理 | 第38-39页 |
| 3.3.2 改进的拥挤距离排序法 | 第39-42页 |
| 3.3.3 基于小生境技术的教师选取策略 | 第42页 |
| 3.3.4 MOMTLBO算法的步骤 | 第42-43页 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 | 第43-48页 |
| 3.4.1 测试函数及参数设置 | 第43-44页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 含DG的配电网无功优化 | 第49-59页 |
| 4.1 含DG的配电网无功优化 | 第49页 |
| 4.2 含DG的配电网无功优化数学模型 | 第49-53页 |
| 4.2.1 无功优化模型的建立 | 第49-50页 |
| 4.2.2 无功优化约束条件 | 第50-52页 |
| 4.2.3 无功优化求解步骤及流程图 | 第52-53页 |
| 4.3 IEEE33节点算例仿真 | 第53-58页 |
| 4.3.1 仿真实验 | 第53-54页 |
| 4.3.2 含DG的配电网单目标无功优化 | 第54-55页 |
| 4.3.3 含DG的配电网多目标无功优化 | 第55-56页 |
| 4.3.4 仿真结果分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67页 |
