基于改进粒子群算法的无功优化研究与应用
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-17页 |
| ·无功优化概念、现状及意义 | 第7-9页 |
| ·无功优化的相关概念 | 第7-8页 |
| ·无功优化的现状 | 第8-9页 |
| ·无功优化的意义 | 第9页 |
| ·国内外研究的进展 | 第9-15页 |
| ·传统优化算法 | 第10-12页 |
| ·现代优化算法 | 第12-15页 |
| ·本论文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 粒子群优化算法原理 | 第17-27页 |
| ·基本粒子群算法 | 第17-20页 |
| ·基本粒子群算法的分析 | 第20-21页 |
| ·粒子群优化算法与其它优化算法比较 | 第21-22页 |
| ·基本粒子群优化算法的改进方法 | 第22-25页 |
| ·惯性权重线性递减粒子群算法 | 第22-23页 |
| ·随机惯性权重粒子群算法 | 第23页 |
| ·收缩因子粒子群算法 | 第23-24页 |
| ·选择粒子群算法 | 第24页 |
| ·邻近群拓扑粒子群算法 | 第24页 |
| ·拉伸法粒子群算法 | 第24-25页 |
| ·粒子群算法的应用与前景 | 第25-27页 |
| 第三章 免疫粒子群算法 | 第27-34页 |
| ·免疫系统及特点 | 第27-28页 |
| ·免疫算法 | 第28-29页 |
| ·免疫粒子群算法 | 第29-34页 |
| ·免疫与粒子群结合 | 第29-30页 |
| ·免疫粒子群优化算法的流程 | 第30-34页 |
| 第四章 无功优化中免疫粒子群算法程序设计 | 第34-45页 |
| ·无功优化的数学模型 | 第34-36页 |
| ·目标函数 | 第34-35页 |
| ·功率方程约束 | 第35页 |
| ·变量约束 | 第35-36页 |
| ·适用于无功优化模型的免疫粒子群算法 | 第36-38页 |
| ·适应度函数 | 第36页 |
| ·粒子编码 | 第36-38页 |
| ·判敛准则 | 第38页 |
| ·程序设计的基本思想 | 第38-39页 |
| ·P-Q 分解法潮流计算流程 | 第39-41页 |
| ·基于免疫粒子群算法的无功优化流程 | 第41-43页 |
| ·无功优化计算程序的实用化考虑 | 第43-45页 |
| 第五章 算例分析 | 第45-63页 |
| ·IEEE-14 节点系统算例分析 | 第45-53页 |
| ·IEEE-14 节点系统的数据 | 第45-47页 |
| ·IEEE14 系统无功优化计算数据 | 第47-50页 |
| ·优化前后结果比较 | 第50-53页 |
| ·IEEE-30 节点系统算例分析 | 第53-57页 |
| ·IEEE-30 节点系统的数据 | 第53页 |
| ·无功优化后系统数据 | 第53-55页 |
| ·优化前后结果比较 | 第55-57页 |
| ·内蒙古巴盟电网无功优化算例分析 | 第57-63页 |
| ·巴盟电网概况 | 第57-58页 |
| ·计算结果及比较 | 第58-61页 |
| ·优化结果分析比较 | 第61-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 A | 第72-78页 |
| 附录 B | 第78-97页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第97页 |
