基于自适应聚焦粒子群算法的电力系统无功优化
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第11-13页 |
| ·课题的国内外发展及研究状况 | 第13-21页 |
| ·电力系统无功优化概述 | 第13页 |
| ·经典的无功优化算法 | 第13-17页 |
| ·人工智能的无功优化算法 | 第17-20页 |
| ·人工智能算法和传统算法的区别 | 第20-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21-23页 |
| 第2章 电力系统无功优化的数学模型 | 第23-38页 |
| ·无功优化概述 | 第23-24页 |
| ·单目标无功优化模型 | 第24-28页 |
| ·功率约束方程 | 第25页 |
| ·变量约束 | 第25-27页 |
| ·目标函数 | 第27-28页 |
| ·电力系统的电压稳定问题 | 第28-33页 |
| ·电压稳定的概念 | 第28-29页 |
| ·电压稳定的分类 | 第29-30页 |
| ·电压稳定性指标 | 第30-32页 |
| ·雅可比矩阵最小奇异值 | 第32-33页 |
| ·考虑静态电压稳定的多目标无功优化问题 | 第33-37页 |
| ·多目标无功优化的数学模型 | 第34-35页 |
| ·目标函数的转换 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第3章 自适应聚焦粒子群优化算法 | 第38-55页 |
| ·粒子群优化算法 | 第38-47页 |
| ·粒子群算法的物理意义 | 第38-39页 |
| ·粒子群算法的数学模型 | 第39-40页 |
| ·几种改进的粒子群优化算法 | 第40-43页 |
| ·粒子群算法控制参数分析 | 第43-44页 |
| ·粒子群优化的算法流程 | 第44-45页 |
| ·粒子群优化算法的应用 | 第45-47页 |
| ·AFPSO算法 | 第47-52页 |
| ·AFPSO算法的基本原理 | 第48-49页 |
| ·AFPSO算法的改进之处 | 第49-51页 |
| ·AFPSO算法的算法流程 | 第51-52页 |
| ·群集智能优化算法求解无功优化的过程 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第4章 算例与仿真结果分析 | 第55-69页 |
| ·试验条件与算法实现 | 第55-59页 |
| ·IEEE30节点系统 | 第56-57页 |
| ·IEEE57节点系统 | 第57-59页 |
| ·仿真结果及分析 | 第59-68页 |
| ·粒子群优化算法的单目标无功优化 | 第59-62页 |
| ·粒子群优化算法的多目标无功优化 | 第62-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第5章 结论与展望 | 第69-72页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| ·下一步的工作 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第82页 |
