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 |