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低压配电网降损辅助决策系统的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
1 绪论第10-15页
   ·本论文的研究背景与意义第10-11页
   ·低压配电网降损工作研究现状第11-13页
     ·低压配电网理论线损计算方法第11-12页
     ·低压配电网降损措施第12页
     ·低压负荷三相平衡工作第12页
     ·低压配电网降损软件第12-13页
   ·本文主要的研究工作第13-15页
2 低压配电网理论线损计算方法第15-28页
   ·低压配电网线损管理基础第15-16页
     ·线损的定义和分类第15页
     ·低压配电网线损的管理第15-16页
   ·低压配电网线损计算方法介绍第16-20页
     ·电压损失法第17页
     ·平均电流法第17-18页
     ·竹节法第18-19页
     ·等值电阻法第19-20页
   ·引入不平衡度的线损计算第20-23页
     ·不平衡度的定义第20-21页
     ·对称分量法分析三相电流第21-22页
     ·三相电流的计算第22页
     ·各序电流所产生的功率损耗第22-23页
   ·本文采用的低压线损计算数学模型第23-27页
     ·0-1逻辑变量第24-25页
     ·支路-节点关联矩阵M第25-26页
     ·线损和不平衡度计算第26-27页
   ·小结第27-28页
3 低压配电网线损计算基础数据第28-32页
   ·低压配电网网络结构参数第28-29页
   ·运行数据第29-31页
     ·典型代表日的选择第29页
     ·用户负荷电量数据第29-30页
     ·用户负荷的分类第30-31页
     ·电压曲线的确定第31页
   ·电能表计损耗第31页
   ·小结第31-32页
4 低压配电网三相优化平衡的数学模型及优化算法第32-45页
   ·三相优化平衡的工作情况第32-34页
     ·三相负荷不平衡对线损的影响第32-33页
     ·三相负荷平衡的具体措施第33-34页
   ·三相优化平衡的数学模型第34-35页
   ·启发式算法在三相优化平衡问题中的应用第35-37页
   ·现代启发式优化算法介绍第37-38页
     ·模拟退火算法第37页
     ·禁忌搜索算法第37-38页
     ·蚁群算法第38页
   ·遗传算法的基本原理第38-42页
     ·遗传算法的基本流程第38-39页
     ·遗传算法的基本操作第39-40页
     ·遗传算法的基本参数第40-41页
     ·遗传算法的特点第41-42页
   ·遗传算法在三相优化平衡问题中的应用第42-44页
     ·编码与适应度函数第42页
     ·初始群体的形成第42-43页
     ·遗传算法在三相优化平衡中的实现第43页
     ·算法比较第43-44页
   ·小结第44-45页
5 低压配电网降损辅助决策系统总体设计与开发平台介绍第45-55页
   ·低压配电网降损辅助决策系统总体设计第45-47页
   ·系统开发平台Visio 2003介绍第47-48页
     ·Visio扩展功能第47页
     ·ShapeSheet电子表格第47-48页
   ·低压配电网降损辅助决策系统的实现第48-54页
     ·人机界面的开发第48-49页
     ·模具与窗体的设计第49-50页
     ·数据管理第50-52页
     ·网络拓扑结构识别第52-53页
     ·数据显示与报表生成第53-54页
   ·小结第54-55页
6 低压配电网降损辅助决策系统功能介绍与计算实例第55-63页
   ·低压配电网降损辅助决策系统功能介绍第55-56页
   ·低压配电网降损辅助决策系统使用说明第56-59页
   ·计算实例第59-62页
   ·小结第62-63页
7 总结与展望第63-64页
   ·总结第63页
   ·展望第63-64页
参考文献第64-67页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第67-68页
致谢第68页

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