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 |