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基于遗传算法的水电站厂内经济运行模型研究

1 绪论第1-25页
   ·选题背景和研究意义第10-12页
   ·国内外研究概况和趋势第12-23页
     ·水电站厂内经济运行数学模型研究现状第12-16页
     ·水电站厂内经济运行优化方法评述第16-23页
   ·本文研究的主要内容和方法第23-25页
2 基于遗传算法的离散约束优化第25-42页
   ·引言第25-26页
   ·遗传算法简介第26-33页
     ·遗传算法概要第26-28页
     ·遗传算法的设计过程第28-33页
   ·基于遗传算法的离散约束优化第33-37页
     ·问题描述第33页
     ·算法设计与实现第33-37页
   ·函数测试第37-41页
     ·测试函数简介第37-38页
     ·测试结果第38-41页
   ·结果分析第41页
   ·小结第41-42页
3 水电站厂内经济运行遗传算法模型的建立第42-48页
   ·引言第42页
   ·基于改进遗传算法的最优负荷分配模型第42-43页
     ·数学模型第42页
     ·模型求解第42-43页
   ·基于启发式遗传算法的最优机组组合模型第43-47页
     ·数学模型第43-44页
     ·模型求解第44-47页
   ·小结第47-48页
4 遗传算法模型在丰满水电站的应用研究第48-70页
   ·工程简介第48页
   ·经济运行的基本资料第48-51页
   ·机组特性曲线的计算与绘制第51-56页
     ·机组段流量特性曲线的绘制第51-53页
     ·机组出力限制线第53-54页
     ·实时水头下动力特性第54-56页
   ·电站机组组合特性第56-61页
     ·机组组合特性第56-60页
     ·实时水头下机组组合特性第60-61页
   ·遗传算法模型在丰满水电站的应用分析第61-69页
     ·GA模型有效性计算与分析第61-68页
     ·运行状况评价与效益估算第68-69页
   ·小结第69-70页
5 总结与展望第70-74页
   ·总结第70-72页
     ·模型的建立第70-71页
     ·模型的求解第71-72页
     ·模型的应用第72页
   ·展望第72-74页
     ·开发实用高效的算法第72-73页
     ·电力市场中的水电站厂内经济运行模型第73-74页
参考文献第74-77页
致谢第77-78页
攻读硕士学位期间所参加的课题和发表的论文第78-80页

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