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NSGA2遗传算法改进研究及其在微电网配置中的应用

摘要第7-9页
ABSTRACT第9-10页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 微网配置的背景意义及发展研究现状第11-15页
        1.1.1 微网配置的背景及意义第11-13页
        1.1.2 微网配置的发展及研究现状第13-15页
    1.2 NSGA2遗传算法的背景意义及发展研究现状第15-18页
        1.2.1 NSGA2遗传算法的背景及意义第15页
        1.2.2 NSGA2遗传算法的发展及研究现状第15-18页
    1.3 全文主要工作及安排第18-20页
        1.3.1 全文主要工作第18-19页
        1.3.2 全文安排第19-20页
第2章 基于NSGA2遗传算法的改进研究第20-37页
    2.1 多目标进化算法及约束处理第20-22页
        2.1.1 多目标进化算法介绍第20-21页
        2.1.2 约束处理介绍第21-22页
    2.2 NSGA2算法设计第22-27页
        2.2.1 NSGA2算法概念及特点第22-23页
        2.2.2 NSGA2算法描述第23-27页
    2.3 改进算法介绍第27-31页
        2.3.1 INSGA2改进算法策略第28-29页
        2.3.2 INSGA2改进算法流程第29-31页
    2.4 约束多目标优化测试函数实验分析第31-33页
        2.4.1 标准测试函数介绍第31页
        2.4.2 实验结果与分析第31-33页
    2.5 约束多模态优化测试函数实验分析第33-36页
        2.5.1 标准测试函数介绍第33-34页
        2.5.2 实验结果与分析第34-36页
    2.6 小结第36-37页
第3章 微网分布式电源技术和潮流计算第37-44页
    3.1 微网结构特点及关键控制技术第37-39页
    3.2 分布式电源功率输出模型第39-41页
    3.3 潮流计算第41-43页
        3.3.1 潮流算法介绍第41页
        3.3.2 前推回代潮流算法第41-43页
    3.4 小结第43-44页
第4章 基于INSGA2算法的微网分布式电源配置第44-55页
    4.1 仿真分析第44-45页
    4.2 分布式电源配置数学模型第45-47页
        4.2.1 目标函数模型第46-47页
        4.2.2 约束条件第47页
    4.3 实验分析第47-54页
    4.4 小结第54-55页
结论与展望第55-57页
参考文献第57-63页
致谢第63-64页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文第64页

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