| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第13-17页 |
| 1.3 水库调度存在的问题及发展趋势 | 第17页 |
| 1.4 本文内容结构及研究特点 | 第17-21页 |
| 1.4.1 篇章结构和研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究特点和路线 | 第18-21页 |
| 第二章 水库调度理论基础 | 第21-31页 |
| 2.1 水库优化调度概述 | 第21-23页 |
| 2.1.1 水库调度的基本概念 | 第21页 |
| 2.1.2 水库调度的分类 | 第21-23页 |
| 2.1.3 水库调度的物理基础 | 第23页 |
| 2.2 水库优化调度常用模型方法 | 第23-31页 |
| 2.2.1 线性规划模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 非线性规划模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 动态规划模型 | 第25-26页 |
| 2.2.4 多目标规划 | 第26-27页 |
| 2.2.5 大系统分解协调技术 | 第27-28页 |
| 2.2.6 遗传算法规划模型 | 第28-29页 |
| 2.2.7 人工神经网络模型 | 第29页 |
| 2.2.8 其他优化模型方法 | 第29-30页 |
| 2.2.9 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 和声搜索算法研究 | 第31-41页 |
| 3.1 基本和声搜索算法(HS) | 第31-37页 |
| 3.1.1 和声搜索算法的研究现状 | 第31-32页 |
| 3.1.2 和声搜索算法的原理 | 第32-34页 |
| 3.1.3 算法的流程 | 第34-35页 |
| 3.1.4 算法的特征 | 第35-36页 |
| 3.1.5 算法的运用领域 | 第36-37页 |
| 3.2 粒子群和声搜索混合算法(PSOHS) | 第37-41页 |
| 3.2.1 粒子群和声搜索混合算法的原理 | 第37-38页 |
| 3.2.2 算法的运算过程 | 第38页 |
| 3.2.3 算法的评价 | 第38-39页 |
| 3.2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 PSOHS算法在水库长期优化调度问题中的应用 | 第41-63页 |
| 4.1 概述 | 第41页 |
| 4.2 研究单一水库优化调度的意义 | 第41-42页 |
| 4.3 小湾电站长期优化调度模型的建立 | 第42-51页 |
| 4.3.1 澜沧江流域及小湾电站概况 | 第42-43页 |
| 4.3.2 水库相关资料整理分析 | 第43-48页 |
| 4.3.3 计算时段的选取和时段水能的计算 | 第48-50页 |
| 4.3.4 长期优化调度模型的建立 | 第50-51页 |
| 4.4 常规计算 | 第51-56页 |
| 4.4.1 常规计算原理 | 第51-54页 |
| 4.4.2 常规计算结果 | 第54-56页 |
| 4.5 PSOHS算法的优化计算 | 第56-59页 |
| 4.5.1 PSOHS算法计算程序描述 | 第56-57页 |
| 4.5.2 PSOHS算法计算结果 | 第57-59页 |
| 4.6 计算结果对比分析 | 第59-61页 |
| 4.7 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 结论 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录 攻读硕士学位期间参加的科研课题及发表论文 | 第73页 |