基于混合智能算法的电力系统无功优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·电力系统无功优化研究的背景和意义 | 第9页 |
| ·无功优化算法的研究现状 | 第9-12页 |
| ·经典无功优化算法 | 第10-11页 |
| ·人工智能优化算法 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 电力系统无功优化问题 | 第13-28页 |
| ·电力系统的特点与要求 | 第13页 |
| ·电力系统无功功率 | 第13-17页 |
| ·无功功率对电力系统的影响 | 第13-15页 |
| ·常用的电力系统无功控制设备 | 第15-16页 |
| ·待补偿点补偿容量的确定 | 第16-17页 |
| ·电力系统无功优化的数学模型 | 第17-20页 |
| ·无功优化的目标函数 | 第17-18页 |
| ·无功优化的约束条件 | 第18页 |
| ·本文所选数学模型 | 第18-20页 |
| ·电力系统无功优化中的潮流计算 | 第20-27页 |
| ·潮流计算的数学模型 | 第20-22页 |
| ·潮流计算方法 | 第22-26页 |
| ·灵敏度原理 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 3 基于遗传算法的电力系统无功优化 | 第28-35页 |
| ·遗传算法概述 | 第28页 |
| ·遗传算法在电力系统无功优化中的应用 | 第28-34页 |
| ·无功优化目标函数 | 第29页 |
| ·编码操作 | 第29-30页 |
| ·初始种群的生成 | 第30页 |
| ·遗传操作 | 第30-33页 |
| ·遗传算法流程图 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 基于蚁群算法的电力系统无功优化 | 第35-42页 |
| ·蚁群算法概述 | 第35-38页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第36-38页 |
| ·蚁群算法在电力系统无功优化中的应用 | 第38-41页 |
| ·蚁群算法的参数 | 第39-41页 |
| ·无功优化流程 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 5 基于混合智能算法的电力系统无功优化 | 第42-56页 |
| ·遗传算法与蚁群算法混合的基本思想 | 第42-43页 |
| ·混合智能算法的无功优化流程 | 第43-46页 |
| ·混合的实现 | 第43-44页 |
| ·混合智能算法流程图 | 第44-46页 |
| ·算例与仿真分析 | 第46-55页 |
| ·IEEE-30节点标准测试系统的结构与数据 | 第46-50页 |
| ·仿真参数选取 | 第50页 |
| ·结果分析 | 第50-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第61页 |
