基于多目标布谷鸟算法的风光水联合调度研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 含风电的电力系统研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 含光伏的电力系统研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 梯级水电站调度研究现状 | 第11页 |
| 1.2.4 调度算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-16页 |
| 2 改进多目标布谷鸟算法 | 第16-32页 |
| 2.1 标准布谷鸟算法简介 | 第16-19页 |
| 2.1.1 布谷鸟算法的两大原理 | 第16页 |
| 2.1.2 布谷鸟算法模型 | 第16-18页 |
| 2.1.3 布谷鸟算法的改进 | 第18-19页 |
| 2.2 多目标布谷鸟算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 多目标优化问题概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 改进多目标布谷鸟算法 | 第20-23页 |
| 2.3 算法验证 | 第23-28页 |
| 2.3.1 算法性能评价指标 | 第23-24页 |
| 2.3.2 算法测试 | 第24-28页 |
| 2.4 模糊优选决策模型 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 梯级水电站多目标联合发电长期优化调度 | 第32-44页 |
| 3.1 问题描述 | 第32页 |
| 3.2 多目标发电调度模型 | 第32-33页 |
| 3.2.1 目标函数 | 第32-33页 |
| 3.2.2 约束条件 | 第33页 |
| 3.3 多目标优化调度算法实现 | 第33-34页 |
| 3.4 应用实例 | 第34-42页 |
| 3.4.1 梯级水电站基本资料 | 第34-38页 |
| 3.4.2 Pareto前沿方案对比分析 | 第38-40页 |
| 3.4.3 模糊优选决策 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 风、光、梯级水电站联合优化调度 | 第44-54页 |
| 4.1 联合优化调度模型 | 第44-45页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第44页 |
| 4.1.2 目标函数 | 第44-45页 |
| 4.1.3 约束条件 | 第45页 |
| 4.2 模型求解 | 第45-46页 |
| 4.3 算例结果及分析 | 第46-53页 |
| 4.3.1 基本数据及参数 | 第46-48页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第48-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |
