| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·电力系统无功优化国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·无功优化国外研究现状 | 第14-15页 |
| ·无功优化国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 无功功率相关概念及无功优化数学模型 | 第18-25页 |
| ·无功功率和有功网损的关系 | 第18-19页 |
| ·无功功率与功率因数的关系 | 第19-20页 |
| ·电力系统中常用的无功控制设备 | 第20-22页 |
| ·发电机 | 第20页 |
| ·有载调压变压器 | 第20-21页 |
| ·无功补偿装置 | 第21-22页 |
| ·电力系统无功优化的数学模型 | 第22-24页 |
| ·传统的无功优化目标函数 | 第22页 |
| ·等式约束条件 | 第22页 |
| ·不等式约束条件 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 电力系统无功优化算法研究 | 第25-35页 |
| ·线性规划法 | 第25-26页 |
| ·非线性规划法 | 第26-27页 |
| ·遗传算法 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法 | 第28-29页 |
| ·粒子群算法 | 第29-32页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第29-30页 |
| ·粒子群算法的参数设置 | 第30-31页 |
| ·标准粒子群算法的流程 | 第31-32页 |
| ·粒子群算法与其他算法比较 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 改进的粒子群优化算法及其在多目标无功优化中的应用 | 第35-55页 |
| ·多目标优化理论及多目标无功优化 | 第35-38页 |
| ·多目标优化数学模型 | 第35-36页 |
| ·与多目标优化相关的概念 | 第36页 |
| ·本文采用的多目标无功优化数学模型 | 第36-38页 |
| ·自适应粒子群优化算法 | 第38-46页 |
| ·PSO 算法早熟收敛现象分析 | 第39页 |
| ·PSO 算法种群多样性评价方法 | 第39-40页 |
| ·惯性权重的多样性调整 | 第40-42页 |
| ·APSO 算法流程 | 第42-43页 |
| ·基准函数测试 | 第43-46页 |
| ·基于向量评价的自适应粒子群优化算法 | 第46-47页 |
| ·两种改进算法在多目标无功优化中的应用 | 第47-51页 |
| ·对一些关键问题的处理 | 第47-48页 |
| ·APSO 算法在多目标无功优化步骤 | 第48-50页 |
| ·VEAPSO 算法在多目标无功优化步骤 | 第50-51页 |
| ·基于投影寻踪聚类模型的多属性群决策法 | 第51-54页 |
| ·基于投影寻踪聚类模型的多属性群决策方法的基本思想 | 第52页 |
| ·基于投影寻踪聚类模型的多属性群决策建模步骤 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于改进算法的多目标无功优化算例仿真分析 | 第55-65页 |
| ·IEEE-14 节点系统算例 | 第55-59页 |
| ·IEEE-14 节点系统参数设置 | 第55-56页 |
| ·优化结果分析 | 第56-59页 |
| ·IEEE-30 节点系统算例 | 第59-64页 |
| ·IEEE-30 节点系统参数设置 | 第59-61页 |
| ·优化结果分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |