| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 能源危机与温室效应 | 第9-10页 |
| 1.1.2 现代电网的特点 | 第10-11页 |
| 1.1.3 无功优化的提出与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 低碳电力研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 无功优化研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 考虑碳-能复合流的无功优化模型 | 第17-28页 |
| 2.1 碳-能复合流模型 | 第17-20页 |
| 2.1.1 碳-能复合流概述 | 第17-18页 |
| 2.1.2 碳排放分摊计算模型 | 第18-20页 |
| 2.2 复杂电网协同计算处理 | 第20-24页 |
| 2.2.1 电力网分布式特点 | 第20-21页 |
| 2.2.2 电压分级控制的出现 | 第21-22页 |
| 2.2.3 复杂电网分区 | 第22-24页 |
| 2.3 多区域无功优化数学模型 | 第24-26页 |
| 2.3.1 目标函数 | 第24-25页 |
| 2.3.2 约束条件 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于单主体一致性Q学习的碳-能复合流无功优化 | 第28-43页 |
| 3.1 多智能体一致性 | 第28-30页 |
| 3.1.1 多智能体网络的概念 | 第28页 |
| 3.1.2 多智能体图论概述 | 第28-29页 |
| 3.1.3 多智能体系统的一致性研究 | 第29-30页 |
| 3.2 单主体Q学习算法 | 第30-31页 |
| 3.3 单主体一致性Q学习算法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 算法流程 | 第32-34页 |
| 3.4 算例分析 | 第34-42页 |
| 3.4.1 标准IEEE9节点系统 | 第34-36页 |
| 3.4.2 仿真结果分析 | 第36-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于多主体一致性Q学习的碳-能复合流无功优化 | 第43-56页 |
| 4.1 多主体强化学习算法 | 第43-44页 |
| 4.2 多主体一致性Q学习算法 | 第44-46页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第45-46页 |
| 4.3 算例分析 | 第46-54页 |
| 4.3.1 标准IEEE57节点系统 | 第46-51页 |
| 4.3.2 仿真结果分析 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 结论 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| Ⅳ-2答辩委员会对论文的评定意见 | 第65页 |