基于改进粒子群算法的电网无功优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 绪论 | 第9-16页 |
| 第一章 电网无功优化 | 第16-24页 |
| 1.1 无功优化的基本概念 | 第16-17页 |
| 1.2 无功优化的分类 | 第17-18页 |
| 1.2.1 经典无功优化 | 第17页 |
| 1.2.2 动态无功优化 | 第17-18页 |
| 1.2.3 无功电压实时控制 | 第18页 |
| 1.3 无功优化的特点 | 第18-19页 |
| 1.4 无功优化的原理 | 第19-21页 |
| 1.4.1 电网的功率因数 | 第19-20页 |
| 1.4.2 补偿无功功率的电路和向量图 | 第20-21页 |
| 1.5 电网无功综合优化的数学模型 | 第21-23页 |
| 1.5.1 目标函数 | 第21-22页 |
| 1.5.2 约束条件 | 第22-23页 |
| 1.5.3 罚系数的选取 | 第23页 |
| 1.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 粒子群算法及其改进 | 第24-33页 |
| 2.1 基本粒子群算法 | 第24-27页 |
| 2.1.1 粒子群优化算法的基本原理 | 第24-25页 |
| 2.1.2 粒子群优化算法流程 | 第25-26页 |
| 2.1.3 粒子群算法的特点 | 第26-27页 |
| 2.2 基本粒子群算法的改进 | 第27-29页 |
| 2.2.1 惯性权重法 | 第27-28页 |
| 2.2.2 自适应模糊权重法 | 第28页 |
| 2.2.3 压缩因子法 | 第28页 |
| 2.2.4 选择粒子群算法 | 第28-29页 |
| 2.2.5 邻近群拓扑粒子群算法 | 第29页 |
| 2.2.6 引入邻域模型的PSO算法 | 第29页 |
| 2.3 蜜蜂进化型粒子群算法 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于蜜蜂进化型粒子群算法的无功优化 | 第33-41页 |
| 3.1 无功优化问题中的粒子编码 | 第33-34页 |
| 3.1.1 编码长度 | 第33页 |
| 3.1.2 编码机制的选取 | 第33-34页 |
| 3.1.3 位置编码 | 第34页 |
| 3.2 粒子群算法求解无功优化问题的参数选取 | 第34-36页 |
| 3.2.1 粒子群规模 | 第34-35页 |
| 3.2.2 惯性系数 | 第35页 |
| 3.2.3 最大飞行速度 | 第35页 |
| 3.2.4 学习因子 | 第35页 |
| 3.2.5 雄蜂的选取 | 第35-36页 |
| 3.3 潮流计算 | 第36-40页 |
| 3.3.1 算法选择 | 第36-37页 |
| 3.3.2 牛顿—拉大逊法 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 算例与结果分析 | 第41-57页 |
| 4.1 IEEE6节点系统 | 第41-44页 |
| 4.1.1 IEEE6节点系统数据 | 第41-42页 |
| 4.1.2 IEEE6节点系统无功优化结果 | 第42-44页 |
| 4.2 IEEE14节点系统 | 第44-48页 |
| 4.2.1 IEEE14节点系统数据 | 第44-46页 |
| 4.2.2 IEEE14节点系统无功优化结果 | 第46-48页 |
| 4.3 IEEE30节点系统 | 第48-53页 |
| 4.3.1 IEEE30节点系统数据 | 第48-51页 |
| 4.3.2 IEEE30节点系统无功优化结果 | 第51-53页 |
| 4.4 奔腾变电所无功优化分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表文章目录 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 大庆石油学院硕i研究生学位论文摘要 | 第66-72页 |
