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基于改进粒子群算法的多目标无功优化

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-21页
   ·最优化问题概述第11-13页
   ·无功优化的概念现状及意义第13-15页
     ·无功优化的相关概念第13-14页
     ·无功优化研究的理论意义和实践意义第14-15页
   ·无功优化的特点及面临的问题第15页
   ·智能算法在无功优化中的应用第15-17页
   ·粒子群算法在电力系统中的应用第17-18页
   ·本文的主要工作第18-21页
第2章 多目标优化问题的概念及其意义第21-25页
   ·多目标优化问题描述第21-22页
   ·多目标优化问题的相关概念第22-23页
   ·多目标优化问题的求解方法第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 标准粒子群及多目标粒子群算法的研究第25-33页
   ·标准粒子群优化原理及算法描述第25-29页
     ·算法的背景第25-26页
     ·算法描述第26-28页
     ·粒子群算法研究现状第28-29页
     ·PSO算法的参数设置第29页
     ·粒子群算法的特点第29页
   ·多目标粒子群算法的研究第29-30页
     ·多目标粒子群算法与粒子群算法的区别第29-30页
     ·多目标粒子群算法的实现过程第30页
   ·本章小结第30-33页
第4章 基于禁忌搜索改进的多目标粒子群优化算法第33-47页
   ·多目标粒子群算法的几种重要的改进方案第33-36页
   ·禁忌搜索算法第36-37页
   ·多目标粒子群算法的改进第37-39页
     ·结合禁忌搜索算法建立外部解集第37页
     ·基于禁忌表及藐视准则选取个体极值和全局极值第37-39页
     ·动态调节粒子速度极值第39页
   ·TSMOPSO的主要流程第39-40页
   ·算法测试第40-45页
     ·算法测试的评价方法第40-41页
     ·测试函数及仿真结果分析第41-45页
   ·本章小结第45-47页
第5章 基于改进粒子群算法的多目标无功优化第47-57页
   ·电力系统无功优化的数学模型第47-49页
     ·目标函数第47-48页
     ·无功优化的约束条件第48-49页
   ·基于TSMOPSO算法的多目标无功优化的程序设计第49-55页
     ·粒子编码方案第49-50页
     ·潮流计算程序设计第50-55页
     ·基于TSMOPSO算法求解无功优化程序设计第55页
   ·本章小结第55-57页
第6章 算例分析第57-71页
   ·IEEE-6节点系统算例分析第57-60页
     ·IEEE-6节点系统的数据第57-58页
     ·参数设置第58页
     ·优化结果分析第58-60页
   ·IEEE-14节点系统算例分析第60-64页
     ·IEEE-14节点系统的数据第60-62页
     ·参数设置第62页
     ·优化结果分析第62-64页
   ·IEEE-30节点系统算例分析第64-68页
     ·IEEE-30节点系统参数第64-66页
     ·参数设置第66页
     ·优化结果分析第66-68页
   ·本章小结第68-71页
第7章 结论与展望第71-73页
   ·结论第71页
   ·展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
攻读硕士期间发表的论文第78页

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