多目标无功优化和最优潮流计算方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| ·电力系统的定义 | 第13页 |
| ·电力系统的优越性 | 第13页 |
| ·电力系统无功优化的重要性与意义 | 第13-14页 |
| ·电力系统无功优化的现状及分析 | 第14页 |
| ·电力系统中无功功率的作用和影响 | 第14页 |
| ·多目标优化问题的数学模型 | 第14-15页 |
| ·Pareto-占优 | 第15页 |
| ·Pareto-最优解 | 第15页 |
| ·Pareto-前端 | 第15页 |
| ·多目标优化算法 | 第15-19页 |
| ·古典的多目标优化方法 | 第15-16页 |
| ·基于进化算法的多目标优化方法 | 第16页 |
| ·基于粒子群的多目标优化方法 | 第16-18页 |
| ·基于协同进化的多目标优化方法 | 第18页 |
| ·基于人工免疫系统的多目标优化方法 | 第18-19页 |
| ·基于分布估计的多目标优化方法 | 第19页 |
| ·多目标优化研究趋势 | 第19-20页 |
| ·动态多目标优化的研究 | 第19-20页 |
| ·多目标优化算法的设计目标 | 第20-21页 |
| ·本论文所做的工作 | 第21-22页 |
| 第2章 无功优化的数学模型 | 第22-47页 |
| ·无功功率的影响 | 第22页 |
| ·功率因数的定义 | 第22-23页 |
| ·影响功率因数的主要因素 | 第23页 |
| ·无功功率与电压关系 | 第23-27页 |
| ·无功补偿设备与电压的关系 | 第27-30页 |
| ·无功补偿设备调压 | 第27-30页 |
| ·并联电容器调压 | 第27-28页 |
| ·串联电容器调压 | 第28-29页 |
| ·组合调压 | 第29-30页 |
| ·无功优化的数学模型目标函数及约束条件 | 第30-32页 |
| ·潮流计算模型与潮流计算方法 | 第32-46页 |
| ·潮流计算的数学模型 | 第33-35页 |
| ·常用的潮流计算方法 | 第35-42页 |
| ·牛顿—拉夫逊法 | 第35-38页 |
| ·高斯—赛德尔迭代法 | 第38-41页 |
| ·潮流计算直流法 | 第41-42页 |
| ·潮流计算 P-Q 分解法研究及算例 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 免疫算法在电力系统无功优化中的应用 | 第47-64页 |
| ·人工免疫系统的发展 | 第47页 |
| ·人工免疫系统模型 | 第47-48页 |
| ·免疫算法的设计与实现 | 第48-51页 |
| ·抗原 | 第49页 |
| ·抗体 | 第49页 |
| ·抗体—抗原的亲和力 | 第49页 |
| ·抗体—抗体亲和度 | 第49-50页 |
| ·免疫算法的具体步骤： | 第50-51页 |
| ·免疫算法在电力系统无功优化中的应用 | 第51页 |
| ·抗体的产生 | 第51页 |
| ·计算抗体之间的亲和度 | 第51页 |
| ·更新记忆单元 | 第51页 |
| ·抗体的促进以及抑制 | 第51页 |
| ·产生新的抗体 | 第51页 |
| ·终止条件 | 第51页 |
| ·免疫克隆算法 | 第51-58页 |
| ·免疫克隆操作 | 第52-53页 |
| ·免疫基因操作 | 第53-55页 |
| ·克隆选择操作 | 第55页 |
| ·抗体群更新操作 | 第55-58页 |
| ·免疫克隆算法在多目标无功优化中的应用 | 第58-59页 |
| ·免疫克隆算法在无功优化中的求解步骤： | 第59页 |
| ·Pareto-最优解集的特征 | 第59-60页 |
| ·关系 | 第60页 |
| ·偏序关系和偏序集 | 第60页 |
| ·严格偏序关系 | 第60页 |
| ·最小元素 | 第60页 |
| ·算法的复杂度与性能度分析 | 第60-63页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第60-61页 |
| ·算法的性能度分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 免疫克隆算法在动态无功优化中的应用 | 第64-74页 |
| ·免疫算法在动态多目标优化中的设计 | 第64-66页 |
| ·抗原设计 | 第64页 |
| ·免疫克隆选择算子 | 第64-65页 |
| ·非一致性变异算子 | 第65页 |
| ·抗体群更新算子 | 第65-66页 |
| ·负荷曲线分段 | 第66-69页 |
| ·负荷曲线的分段方式 | 第66-68页 |
| ·负荷曲线的分段实例 | 第68-69页 |
| ·电力系统动态无功优化 | 第69-71页 |
| ·动态无功优化的数学模型 | 第69-71页 |
| ·免疫克隆算法在动态多目标无功优化中的具体步骤 | 第71-72页 |
| ·免疫克隆算法在动态多目标无功优化的复杂度分析 | 第72页 |
| ·算法的收敛测度分析 | 第72-73页 |
| ·算法性能分析 | 第73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 算例仿真分析 | 第74-83页 |
| ·IEEE-30 节点系统 | 第74-77页 |
| ·仿真分析 | 第77-82页 |
| ·多目标无功优化仿真分析 | 第77-79页 |
| ·动态无功优化的仿真 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 结论 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
