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基于改进粒子群算法的无功优化

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-27页
   ·课题背景及意义第11-14页
     ·无功优化的背景第11-13页
     ·无功优化的相关概念第13-14页
     ·无功优化研究的意义和可行性第14页
   ·无功优化算法的国内外研究现状第14-21页
     ·传统优化算法第15-17页
     ·现代优化算法第17-21页
   ·粒子群优化算法在电力系统中的应用和前景第21-24页
     ·粒子群优化算法的应用第21-23页
     ·粒子群优化算法的前景第23-24页
   ·本文的主要工作第24-27页
第2章 改进的粒子群优化算法(MPSO)第27-45页
   ·标准粒子群优化算法第27-36页
     ·算法的起源第27-28页
     ·算法介绍第28-32页
     ·算法实现的流程第32-34页
     ·与其他智能算法比较第34页
     ·算法的几种改进方法第34-36页
   ·改进的粒子群优化算法(MPSO)第36-41页
     ·种群聚集度指数第37-38页
     ·采用分布函数更新粒子第38-39页
     ·动态惯性因子第39-40页
     ·最佳参数组第40-41页
   ·算法测试第41-44页
     ·测试函数第41-42页
     ·测试条件第42页
     ·测试结果仿真分析第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第3章 基于改进粒子群优化算法的电力系统无功优化第45-57页
   ·电力系统无功优化的数学模型第45-49页
     ·目标函数第45-46页
     ·离散变量的处理第46-47页
     ·无功优化的约束条件第47-49页
     ·约束条件的处理第49页
   ·基于改进粒子群优化算法的无功优化第49-56页
     ·粒子编码方案第49-50页
     ·判敛准则第50-51页
     ·程序设计的基本思想第51-56页
   ·本章小结第56-57页
第4章 算例分析第57-69页
   ·IEEE-6节点系统算例分析第57-60页
     ·IEEE-6节点系统的数据第57-58页
     ·无功优化后结果第58-59页
     ·优化前后结果比较第59-60页
   ·IEEE-14节点系统算例分析第60-62页
     ·IEEE-14节点系统的数据第60-61页
     ·无功优化后结果第61-62页
     ·优化前后结果比较第62页
   ·IEEE-30节点系统算例分析第62-66页
     ·IEEE-30节点系统的数据第62-63页
     ·无功优化后结果第63页
     ·优化前后结果比较第63-66页
   ·本章小结第66-69页
第5章 结论第69-71页
   ·总结第69页
   ·展望第69-71页
参考文献第71-77页
致谢第77-79页
攻读硕士期间发表的论文第79页

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