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基于粒子群优化算法的配电网络重构

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
1 绪论第9-18页
   ·论文的选题背景第9-10页
   ·配电网络重构研究的目的和意义第10-11页
     ·配电网络重构研究的目的第10-11页
     ·配电网络重构研究的意义第11页
   ·配电网络重构中智能优化算法的应用研究状况第11-16页
     ·智能优化算法概述第12页
     ·基于模拟退火算法的配电网络重构第12-13页
     ·基于遗传算法的配电网络重构第13-14页
     ·基于禁忌搜索算法的配电网络重构第14-15页
     ·基于人工神经网络的配电网络重构第15-16页
   ·配电网络重构与电容器投切综合优化的研究现状第16页
   ·本文所做的工作第16-18页
2 粒子群优化算法第18-24页
   ·粒子群优化算法原理第18-19页
   ·粒子群优化算法数学描述第19-23页
     ·基本粒子群优化算法第20页
     ·二进制型粒子群优化算法第20-21页
     ·粒子群优化算法流程第21页
     ·粒子群优化算法参数分析第21-23页
   ·粒子群优化算法在电力系统中的应用第23页
   ·小结第23-24页
3 配电网络简化模型第24-32页
   ·中压配电网络第24-25页
   ·配电网络元件模型第25-28页
     ·线路模型第25-26页
     ·配变模型第26-27页
     ·电容器模型第27页
     ·负荷模型第27-28页
   ·配电网络拓扑模型第28-31页
     ·图的概念第28页
     ·配电网络结构第28-30页
     ·配电网络拓扑模型第30-31页
   ·小结第31-32页
4 配电网络拓扑识别及潮流计算第32-43页
   ·配电网络潮流计算数学模型第32-33页
   ·配电网络潮流计算方法第33-37页
     ·牛顿类配电网络潮流计算方法第33-34页
     ·母线类配电网络潮流计算方法第34-35页
     ·支路类配电网络潮流计算方法第35-37页
   ·拓扑分析的树搜索法第37-38页
   ·基于面向对象技术的实现第38-42页
     ·数据表示第38-39页
     ·拓扑识别第39页
     ·潮流计算第39-40页
     ·算法流程第40-41页
     ·算例分析第41-42页
   ·小结第42-43页
5 基于混合智能优化算法的配电网络重构第43-57页
   ·配电网络重构的数学模型第43-44页
   ·混合智能优化算法第44-46页
     ·禁忌搜索算法简介第44-45页
     ·禁忌-粒子群优化算法第45-46页
   ·配电网络重构的不可行解问题第46-48页
     ·不可行解的产生第46-47页
     ·不可行解的危害第47-48页
   ·基于禁忌-粒子群混合优化算法的问题求解第48-52页
     ·图论相关知识第48-49页
     ·解的表达方式第49-50页
     ·邻域函数的设计第50-51页
     ·算法流程第51-52页
   ·算例分析第52-56页
   ·小结第56-57页
6 基于改进粒子群优化算法的配电网络综合优化第57-66页
   ·配电网络综合优化的数学模型第57-58页
   ·粒子群优化算法的改进第58-60页
     ·遗传算法简介第58-59页
     ·粒子群优化算法的局限第59页
     ·基于速度变异的改进粒子群优化算法第59-60页
   ·基于改进粒子群优化算法的问题求解第60-62页
     ·解的表达方式第60-61页
     ·邻域函数设计第61页
     ·算法流程第61-62页
   ·算例分析第62-65页
   ·小结第65-66页
7 结论第66-68页
附录A IEEE标准16节点多电源配电系统第68-69页
附录B IEEE标准33节点单电源配电系统第69-71页
附录C IEEE标准69节点单电源配电系统第71-74页
附录D 参考文献[34]中的69节点单电源配电系统第74-75页
参考文献第75-80页
攻读硕士学位期间发表的论文和参加的项目第80-81页
声明第81-82页
致谢第82页

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