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基于粒子群体优化算法的电力系统无功优化研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-13页
第一章 绪论第13-28页
   ·目的与意义第13-14页
   ·电力系统无功优化的模型和方法综述第14-18页
     ·电力系统无功优化模型第14-15页
     ·电力系统无功优化方法综述第15-18页
   ·粒子群算法及其在电力系统中的应用第18-22页
     ·粒子群优化算法简介第18-20页
     ·粒子群优化算法的应用第20-22页
   ·模糊集理论在电力系统无功电压优化中的应用第22-24页
   ·本文的主要工作与章节安排第24-28页
第二章 自适应粒子群优化算法第28-55页
   ·概述第28-29页
   ·粒子群优化算法第29-36页
     ·粒子群优化算法的数学模型第29-31页
     ·粒子群优化算法的改进形式第31-33页
     ·粒子群优化算法控制参数分析第33-35页
     ·粒子群优化算法的基本步骤第35-36页
   ·自适应粒子群优化算法第36-42页
     ·粒子群优化算法中的几个定义第37-38页
     ·粒子群规模的自适应第38-39页
     ·粒子加速系数的自适应第39页
     ·粒子邻域规模的自适应第39-40页
     ·自适应粒子群优化算法的步骤第40-42页
   ·模糊自适应粒子群优化算法第42-47页
     ·模糊自适应粒子群优化算法第42-46页
     ·模糊自适应粒子群优化算法步骤第46-47页
   ·算法测试第47-54页
     ·测试函数第47页
     ·测试条件第47-48页
     ·测试结果及分析第48-54页
   ·小结第54-55页
第三章 基于自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化第55-70页
   ·概述第55-56页
   ·电力系统无功优化数学模型第56-57页
   ·基于自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化第57-61页
     ·算法中的几个关键环节第57-59页
     ·求解步骤第59-61页
   ·算例分析第61-69页
     ·IEEE 30节点系统计算结果分析第62-64页
     ·黑龙江省实际电力系统计算结果分析第64-69页
   ·小结第69-70页
第四章 基于FAPSO的电力系统多目标无功优化第70-86页
   ·概述第70页
   ·多目标模糊优化数学模型及其求解原理和方法第70-74页
     ·多目标模糊优化的数学模型第70-72页
     ·多目标优化的模糊解法第72-74页
   ·多目标无功优化数学模型及其模糊解法第74-80页
     ·电压稳定指标第74-75页
     ·多目标无功优化模型第75-78页
     ·多目标无功优化的模糊解法第78-80页
   ·基于模糊自适应粒子群算法的多目标无功优化第80-84页
     ·整数变量以及约束的处理第80-81页
     ·算法步骤第81-82页
     ·算例结果及分析第82-84页
   ·小结第84-86页
第五章 用于大规模无功优化的协同进化粒子群优化方法第86-101页
   ·概述第86-87页
   ·合作协同进化粒子群优化算法第87-92页
     ·协同进化算法框架第87-91页
     ·合作协同进化粒子群优化第91-92页
   ·基于合作协同进化粒子群算法的无功优化第92-96页
     ·电网分层分区方法第92-93页
     ·各子系统间的协调第93-94页
     ·基于CCPSO的无功优化算法第94-96页
   ·仿真结果第96-100页
     ·IEEE30节点算例系统第96-97页
     ·潍坊地区电网第97-98页
     ·山东电网第98-99页
     ·收敛性能和优化时间第99-100页
   ·小结第100-101页
第六章 结论第101-103页
   ·论文的主要工作和结论第101-102页
   ·进一步研究工作的展望第102-103页
参考文献第103-112页
致谢第112-113页
作者在攻读博士学位期间发表的学术论文第113-114页
学位论文评阅及答辩情况表第114页

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