| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·论文的选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-16页 |
| ·日发电计划的模型 | 第9-11页 |
| ·日发电计划的算法 | 第11-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 2 遗传算法原理和负荷曲线优化分段方法 | 第18-27页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·遗传算法简介 | 第18-22页 |
| ·遗传算法的原理 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的流程 | 第19-22页 |
| ·多种群概念的引入 | 第22页 |
| ·负荷曲线优化分段方法 | 第22-26页 |
| ·相近合并原则 | 第22-23页 |
| ·总方差最小为目标 | 第23-25页 |
| ·对比分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 日发电计划编制的优化模型及算法 | 第27-44页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·考虑机组出力调节频繁程度的日发电计划优化模型 | 第27-29页 |
| ·目标函数 | 第27-28页 |
| ·约束条件 | 第28-29页 |
| ·日发电计划的求解算法 | 第29-37页 |
| ·遗传算法的实现 | 第29-33页 |
| ·个体可行性调整策略 | 第33-35页 |
| ·曲线合并及补差安排 | 第35-37页 |
| ·算法的总体流程图 | 第37页 |
| ·算例分析 | 第37-43页 |
| ·IEEE30 节点系统 | 第37-42页 |
| ·IEEE118 节点系统 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 日发电计划校核的潮流算法 | 第44-53页 |
| ·引言 | 第44-46页 |
| ·逆流分层拓扑搜索法 | 第46-48页 |
| ·分层解耦潮流算法 | 第48-50页 |
| ·算例分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文的主要结论 | 第53页 |
| ·有待于进一步研究的问题 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录 | 第61-63页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第61页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目及个人奖励情况 | 第61页 |
| C. 日发电计划编制的算例数据 | 第61-63页 |