基于遗传—拟牛顿混合算法的地区电网无功优化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 无功优化模型的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 无功优化算法的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 无功优化的基础和模型 | 第16-21页 |
| 2.1 地区电网无功优化的基本概念 | 第16页 |
| 2.2 无功优化的理论基础 | 第16-18页 |
| 2.3 地区电网无功优化数学模型 | 第18-19页 |
| 2.3.1 无功优化基本模型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 多目标无功优化模型 | 第19页 |
| 2.4 潮流计算 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于BFGS拟牛顿法的无功优化研究 | 第21-33页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 拟牛顿法无功优化 | 第21-26页 |
| 3.2.1 BFGS拟牛顿法基本原理 | 第21-22页 |
| 3.2.2 改进的拟牛顿方程 | 第22-23页 |
| 3.2.3 BFGS拟牛顿法无功优化的原理 | 第23-25页 |
| 3.2.4 BFGS拟牛顿法无功优化的步骤 | 第25-26页 |
| 3.3 拟牛顿法无功优化实验及结果分析 | 第26-32页 |
| 3.3.1 IEEE 118算例 | 第26-30页 |
| 3.3.2 实际地区电网算例 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于改进遗传算法的无功优化研究 | 第33-42页 |
| 4.1 遗传算法原理概述 | 第33页 |
| 4.2 改进遗传算法无功优化 | 第33-37页 |
| 4.2.1 算法编码及初始化 | 第33-34页 |
| 4.2.2 选择操作 | 第34-35页 |
| 4.2.3 交叉变异操作 | 第35-36页 |
| 4.2.4 改进遗传算法无功优化的步骤 | 第36-37页 |
| 4.3 改进遗传算法无功优化实验及结果分析 | 第37-41页 |
| 4.3.1 算例分析 | 第37-38页 |
| 4.3.2 改进遗传算法的应用特点 | 第38-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于遗传-拟牛顿混合算法的无功优化研究 | 第42-51页 |
| 5.1 遗传-拟牛顿混合算法的依据 | 第42-43页 |
| 5.2 分群遗传-拟牛顿混合算法无功优化 | 第43-45页 |
| 5.2.1 子群规模的设定 | 第44页 |
| 5.2.2 遗传-拟牛顿混合算法无功优化的步骤 | 第44-45页 |
| 5.3 算例分析 | 第45-50页 |
| 5.3.1 IEEE 118算例 | 第45-47页 |
| 5.3.2 实际地区电网算例 | 第47-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及其它成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
