| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 电压优化的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 电压优化调整与治理的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 经典优化算法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 人工智能优化算法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 2 电压优化调整与治理 | 第15-27页 |
| 2.1 电压调整的必要性 | 第15-19页 |
| 2.1.1 电压与有功、无功功率的关系 | 第15-17页 |
| 2.1.2 电压水平与网络损耗的关系 | 第17-18页 |
| 2.1.3 电压水平对电气设备的影响 | 第18-19页 |
| 2.2 常用电压调节手段及设备 | 第19-23页 |
| 2.2.1 改变发电机端电压 | 第19-20页 |
| 2.2.2 调整有载调压变压器的变比 | 第20页 |
| 2.2.3 无功补偿 | 第20-23页 |
| 2.3 数学模型 | 第23-25页 |
| 2.3.1 目标函数 | 第24页 |
| 2.3.2 约束条件 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 矢量距免疫遗传算法在电压优化调整与治理中的应用 | 第27-42页 |
| 3.1 矢量距免疫遗传算法 | 第28-35页 |
| 3.1.1 算法的基本原理 | 第28页 |
| 3.1.2 几个重要定义 | 第28-31页 |
| 3.1.3 免疫遗传操作 | 第31-33页 |
| 3.1.4 算法实现 | 第33-35页 |
| 3.2 电压优化调整与治理 | 第35-41页 |
| 3.2.1 编码生成初始种群 | 第36-37页 |
| 3.2.2 选择 | 第37页 |
| 3.2.3 交叉和变异 | 第37-38页 |
| 3.2.4 优化潮流的实现过程 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 算例分析 | 第42-62页 |
| 4.1 IEEE30 节点系统算例分析 | 第42-51页 |
| 4.1.1 IEEE30 节点系统数据 | 第42-48页 |
| 4.1.2 优化结果分析 | 第48-51页 |
| 4.2 某地区实际电力网架算例分析 | 第51-60页 |
| 4.2.1 实际电力网络数据 | 第51-57页 |
| 4.2.2 电压治理分析 | 第57-58页 |
| 4.2.3 优化结果分析 | 第58-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 结论与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 结论 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |