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差分进化算法及其在电力系统随机最优潮流中的应用研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
插表索引第13-14页
附图索引第14-16页
第1章 绪论第16-26页
   ·选题背景和意义第16-17页
   ·课题的国内外研究分析第17-23页
     ·差分进化算法第17-19页
     ·粗糙集属性简约第19-21页
     ·电力系统短期负荷预测第21-22页
     ·电力系统随机最优潮流第22-23页
   ·本文的主要工作和章节安排第23-26页
第2章 基于差分进化的粗糙集连续属性模糊离散化算法第26-41页
   ·概述第26页
   ·粗糙集第26-29页
     ·粗糙集基本概念第26-29页
     ·属性简约第29页
   ·模糊集合的基本概念第29-30页
   ·粗糙集的连续属性离散化第30-31页
   ·基于差分进化的粗糙集连续属性模糊离散化新算法第31-39页
     ·差分进化算法第31-32页
     ·连续属性模糊离散化算法设计第32-36页
     ·算法的实验与结果分析第36-39页
   ·本章小结第39-41页
第3章 基于差分进化的模糊粗糙集属性简约算法第41-52页
   ·概述第41页
   ·模糊粗糙集第41-42页
   ·模糊粗糙集的属性简约第42-43页
     ·属性的模糊化第42页
     ·属性集模糊等价类第42页
     ·模糊粗糙集的属性简约第42-43页
   ·基于差分进化算法的模糊粗糙集属性简约算法第43-45页
     ·改进的差分进化算法操作过程第43-44页
     ·基于差分进化算法的模糊粗糙集属性简约算法第44-45页
   ·算法的实验及其结果分析第45-50页
     ·算例第45-49页
     ·算例分析第49-50页
   ·算法可行性及计算复杂度分析第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第4章 基于差分进化的电力系统短期负荷不确定性预测第52-71页
   ·概述第52页
   ·数据预处理第52-53页
     ·对于缺失数据的处理第52-53页
     ·异常负荷点第53页
   ·模糊粗糙集属性简约的预测属性动态获取第53-56页
     ·负荷历史数据的决策表第53-55页
     ·负荷历史数据决策表连续属性模糊离散化第55页
     ·负荷历史数据的决策表模糊粗糙化属性简约第55-56页
   ·基于模糊均值预测历史数据的分类第56-57页
   ·基于 LSSVM 模型的确定性短期负荷预测第57-63页
     ·LSSVM 模型第57-58页
     ·LSSVM 模型的预测第58页
     ·RS+LSSVM 模型的预测第58-60页
     ·本文模型方法的预测第60-62页
     ·三种模型的预测结果分析第62-63页
   ·基于改进差分算法的短期负荷不确定性预测第63-67页
     ·短期负荷历史样本数据分类第63-65页
     ·系统短期负荷不确定性预测结果第65-66页
     ·分析与讨论第66-67页
   ·基于差分进化的含分布式电源母线净负荷不确定预测第67-70页
     ·母线净负荷及风电和小水电概率分布函数拟合第67-68页
     ·基于差分算法的母线净负荷不确定预测算法设计第68-69页
     ·算例与结果分析第69-70页
   ·本章小结第70-71页
第5章 基于改进差分进化的随机最优潮流求解算法第71-84页
   ·概述第71页
   ·电力系统随机最优潮流的数学模型第71-73页
     ·目标函数第71-72页
     ·潮流方程等式约束与不等式约束第72页
     ·随机最优潮流模型中负荷不确定性处理第72-73页
   ·基于改进差分进化算法的随机最优潮流求解方法第73-75页
     ·改进差分进化算法第73-74页
     ·基于改进差分进化算法的随机最优潮流求解方法与步骤第74-75页
   ·算例分析第75-83页
     ·算法的参数实验与分析第75-78页
     ·改进差分算法的随机最优潮流求解仿真结果第78-83页
     ·算例仿真结果比较第83页
   ·本章小结第83-84页
结论第84-86页
参考文献第86-99页
致谢第99-100页
附录 A 澳大利亚新南威尔士州的电力负荷测试样本数据第100-112页
附录 B IEEE 30 节点标准测试系统数据第112-116页
附录 C 攻读学位期间所发表的学术论文第116-117页
附录 D 攻读学位期间参与的科研项目第117页

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