| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-18页 |
| ·立题意义 | 第7-8页 |
| ·相关课题的国内外发展概况 | 第8-16页 |
| ·负荷预测的研究概况 | 第9-12页 |
| ·配电网规划的研究概况 | 第12-15页 |
| ·粒子群优化算法及其在电力系统规划中的应用情况 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 改进的粒子群优化算法 | 第18-31页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第18-21页 |
| ·粒子群优化算法的原理 | 第18-19页 |
| ·粒子群优化算法的参数设置 | 第19-21页 |
| ·粒子群优化算法的改进策略 | 第21页 |
| ·离散粒子群优化算法 | 第21-23页 |
| ·改进粒子群优化算法及其效果验证 | 第23-31页 |
| ·改进粒子群优化算法 | 第23-26页 |
| ·算例分析 | 第26-31页 |
| 第三章 基于改进粒子群优化算法的负荷组合预测方法 | 第31-50页 |
| ·传统优选组合预测方法 | 第31-37页 |
| ·基于BP神经网络的优选组合预测法 | 第37-43页 |
| ·神经网络模型及BP学习算法 | 第37-38页 |
| ·数据样本集产生方法的研究 | 第38-42页 |
| ·BP网络的优点与缺点 | 第42-43页 |
| ·基于改进粒子群优化算法的电力负荷组合预测方法 | 第43-48页 |
| ·选择粒子群优化算法求解组合模型的原因 | 第43页 |
| ·数学模型的建立 | 第43-44页 |
| ·算例计算 | 第44-48页 |
| ·基于改进粒子群算法的负荷组合预测方法在工程项目中的应用 | 第48-49页 |
| ·组合预测方法的说明 | 第49-50页 |
| 第四章 基于改进粒子群优化算法的配电网中高压变电所优化方案 | 第50-64页 |
| ·数学模型的建立 | 第51-57页 |
| ·假设条件 | 第51页 |
| ·优化模型 | 第51-52页 |
| ·网络建设投资费用 | 第52-55页 |
| ·年运行费用 | 第55-57页 |
| ·改进粒子群优化算法求解 | 第57-64页 |
| ·离散PSO算法的应用 | 第57-58页 |
| ·算例分析与结论 | 第58-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表和录用的学术论文 | 第73页 |