遗传算法在机组启停优化中的应用的研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第9-11页 |
| ·问题的提出 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 2 遗传算法 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·遗传算法简介 | 第15-16页 |
| ·遗传算法的产生和发展 | 第15-16页 |
| ·遗传算法概述 | 第16页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第16-20页 |
| ·模式定理 | 第16-18页 |
| ·积木块假设 | 第18-19页 |
| ·内在并行性 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第20页 |
| ·遗传算法的操作过程 | 第20-22页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的运算流程 | 第21-22页 |
| ·遗传算法的优点 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的应用情况 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的改进 | 第24-25页 |
| ·遗传算法在电力系统中的应用 | 第25-27页 |
| 3 遗传算法设计 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·二进制编码技术 | 第27-28页 |
| ·初始群体的产生 | 第28页 |
| ·选择 | 第28-29页 |
| ·重组 | 第29-30页 |
| ·变异 | 第30页 |
| ·适应度函数 | 第30-31页 |
| ·约束条件的处理 | 第31-32页 |
| ·算法的性能测试 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 机组启停的数学模型 | 第36-44页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·建模分析 | 第36-41页 |
| ·机组的耗量特性 | 第36-38页 |
| ·耗量特性曲线及其参数的确定 | 第38-39页 |
| ·机组耗量的微增率特性及比耗量特性 | 第39-40页 |
| ·机组的启停成本 | 第40-41页 |
| ·机组启停优化应考虑的因素 | 第41-42页 |
| ·建立数学模型 | 第42-44页 |
| 5 遗传算法解决机组优化问题 | 第44-53页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·发电机功率数据的归一化处理 | 第44页 |
| ·用遗传算法解决机组优化启停问题 | 第44-50页 |
| ·用遗传算法解决机组的负荷分配 | 第44-47页 |
| ·用遗传算法解决机组优化启停问题 | 第47-50页 |
| ·算例 | 第50-52页 |
| ·算例数据 | 第50页 |
| ·算例求解 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录1 函数程序 | 第59-63页 |
| 附录2 作者在攻读硕士学位论文期间发表的论文目录 | 第63-64页 |
| 独创性声明 | 第64页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第64页 |
