基于量子遗传算法的电力系统无功优化
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| ·电力系统无功优化的目的和意义 | 第12页 |
| ·国内外电力系统无功优化算法研究的现状 | 第12-21页 |
| ·常规无功优化算法 | 第13-17页 |
| ·现代人工智能优化算法 | 第17-21页 |
| ·电力系统无功优化的基本思路 | 第21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21-23页 |
| 第2章 电力系统无功优化问题及数学模型 | 第23-39页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·电力系统无功优化问题 | 第23-28页 |
| ·无功平衡与电压水平的关系 | 第23-24页 |
| ·无功功率与有功网损的关系 | 第24-25页 |
| ·电力系统中常用无功控制设备 | 第25-28页 |
| ·无功优化的潮流计算 | 第28-35页 |
| ·潮流计算的数学模型 | 第29-31页 |
| ·牛顿-拉夫逊潮流算法 | 第31-32页 |
| ·快速解耦算法 | 第32-35页 |
| ·无功优化数学模型的建立 | 第35-38页 |
| ·功率约束方程 | 第36页 |
| ·变量约束方程 | 第36-37页 |
| ·目标函数 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于遗传算法的电力系统无功优化 | 第39-50页 |
| ·遗传算法 | 第39-47页 |
| ·概述 | 第39-40页 |
| ·遗传算法的基本特点 | 第40页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的求解过程 | 第41-47页 |
| ·基于遗传算法的电力系统无功优化 | 第47-48页 |
| ·遗传算法的缺点 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于量子遗传算法的电力系统无功优化 | 第50-61页 |
| ·量子遗传算法概述 | 第50页 |
| ·量子遗传算法的优点 | 第50-54页 |
| ·量子计算 | 第51-52页 |
| ·量子位 | 第52-53页 |
| ·量子门 | 第53-54页 |
| ·量子遗传算法的实现 | 第54-58页 |
| ·量子位编码 | 第55-56页 |
| ·量子遗传操作 | 第56-58页 |
| ·量子遗传算法的算法流程 | 第58-59页 |
| ·基于量子遗传算法的电力系统无功优化 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 算例分析 | 第61-72页 |
| ·IEEE-14节点系统算例分析 | 第61-65页 |
| ·系统数据 | 第61-63页 |
| ·IEEE-14无功优化结果分析 | 第63-65页 |
| ·IEEE-30节点系统算例分析 | 第65-71页 |
| ·系统数据 | 第65-69页 |
| ·IEEE-30无功优化结果分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 基于量子遗传算法的多目标无功优化 | 第72-78页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·多目标无功优化的数学模型 | 第72-73页 |
| ·用自适应权重和法把多目标问题转化为单目标问题 | 第73-75页 |
| ·自适应权重和法 | 第73-74页 |
| ·目标函数的转换 | 第74-75页 |
| ·应用于多目标无功优化的量子遗传算法 | 第75-77页 |
| ·量子遗传算法求解多目标无功优化的流程 | 第75页 |
| ·算例分析 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 总结与展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第84页 |
