| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·研究背景和课题意义 | 第12-14页 |
| ·无功优化 | 第14-16页 |
| ·电力负荷预测 | 第16-18页 |
| ·电力线路检修 | 第18-20页 |
| ·错峰控制 | 第20-22页 |
| ·本文主要工作 | 第22-24页 |
| 第2章 基于粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化 | 第24-48页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·最优化问题 | 第24-26页 |
| ·多目标优化问题 | 第26-33页 |
| ·多目标优化问题相关定义 | 第27-28页 |
| ·多目标优化问题解法 | 第28-32页 |
| ·算法所得非劣解集的评价标准 | 第32-33页 |
| ·粒子群优化算法原理 | 第33-36页 |
| ·原始粒子群优化算法原理 | 第33-34页 |
| ·标准粒子群优化算法原理 | 第34-35页 |
| ·标准粒子群优化算法流程 | 第35页 |
| ·粒子群优化算法的参数设置 | 第35-36页 |
| ·多目标粒子群优化算法 | 第36-39页 |
| ·多目标粒子群优化算法的几个关键问题 | 第36-38页 |
| ·多目标粒子群优化算法流程 | 第38-39页 |
| ·基于粒子群优化算法的多目标无功优化 | 第39-46页 |
| ·电力系统无功优化模型与方法 | 第39-42页 |
| ·粒子群算法解决多目标无功优化问题流程 | 第42页 |
| ·Pareto最优解集最优个体的选择 | 第42-44页 |
| ·算例分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 基于人工免疫算法的神经网络短期负荷预测 | 第48-74页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·生物免疫系统 | 第48-52页 |
| ·免疫学基本概念 | 第48-49页 |
| ·生物免疫系统简介 | 第49-50页 |
| ·免疫系统组成 | 第50页 |
| ·免疫系统功能 | 第50-51页 |
| ·免疫应答机制 | 第51-52页 |
| ·免疫系统的特点 | 第52页 |
| ·人工免疫系统 | 第52-54页 |
| ·人工免疫系统的研究内容和范围 | 第52-53页 |
| ·生物免疫系统与人工免疫系统 | 第53-54页 |
| ·人工免疫算法原理 | 第54-57页 |
| ·人工免疫算法原理及特点 | 第54-55页 |
| ·人工免疫算法流程 | 第55-56页 |
| ·人工免疫算法与进化计算、群智能 | 第56-57页 |
| ·人工免疫算法与确定性优化算法 | 第57页 |
| ·改进人工免疫算法 | 第57-62页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·改进人工免疫算法中的几个关键问题 | 第58-61页 |
| ·算法流程 | 第61-62页 |
| ·BP人工神经网络原理 | 第62-66页 |
| ·人工神经网络简介 | 第62-63页 |
| ·人工神经网络分类 | 第63-64页 |
| ·BP神经网络及其学习算法 | 第64-66页 |
| ·基于免疫BP神经网络方法的电力系统短期负荷预测 | 第66-73页 |
| ·电力系统负荷预测概述 | 第66-68页 |
| ·BP网络结构的确定 | 第68-69页 |
| ·改进人工免疫算法用于确定BP网络权值 | 第69-71页 |
| ·电力系统短期负荷预测流程 | 第71页 |
| ·算例分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第4章 基于改进鱼群算法制定电力线路检修计划 | 第74-92页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·人工鱼群 | 第75-82页 |
| ·人工鱼群算法的原理 | 第75-77页 |
| ·人工鱼群算法的参数研究 | 第77-79页 |
| ·人工鱼群算法的分析 | 第79-80页 |
| ·人工鱼群研究现状 | 第80-82页 |
| ·图论 | 第82-83页 |
| ·电力线路检修计划数学模型的建立 | 第83-91页 |
| ·电力线路检修计划图着色模型的建立 | 第83-84页 |
| ·多目标函数的建立 | 第84-87页 |
| ·应用鱼群算法仿真 | 第87-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 第5章 基于物理规划的错峰限电分配 | 第92-124页 |
| ·错峰控制的概念及意义 | 第92-93页 |
| ·错峰控制的基本概念 | 第92页 |
| ·电力行业的错峰控制 | 第92-93页 |
| ·错峰控制的意义 | 第93页 |
| ·基于模糊决策的错峰限电分配 | 第93-104页 |
| ·建立限电分配指标体系及其递阶结构 | 第94-95页 |
| ·构造并确定各指标的相对隶属度函数 | 第95-96页 |
| ·基于专家知识结构的权重的合成 | 第96-98页 |
| ·采用模糊综合决策方法进行限电时间分配的优化决策 | 第98页 |
| ·应用举例 | 第98-104页 |
| ·基于物理规划的错峰限电模型 | 第104-111页 |
| ·物理规划的基本概念 | 第104-105页 |
| ·偏好的基本概念和量化 | 第105-107页 |
| ·偏好函数的构造 | 第107-111页 |
| ·多地区断电模型分析 | 第111-123页 |
| ·构造居民不满意度函数 | 第111-112页 |
| ·多地区多目标错峰控制限电模型 | 第112-113页 |
| ·多地区多目标错峰控制限电分配策略 | 第113-115页 |
| ·多地区多目标错峰控制中断电分配的时间选择 | 第115页 |
| ·实例分析 | 第115-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 第6章 结论与展望 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 作者在攻读博士期间所做工作 | 第138-139页 |