| CONTENTS | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 无功电压研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 无功优化研究的历史与现状 | 第13-17页 |
| 1.3 论文所做的主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 小结 | 第18-19页 |
| 第二章 无功优化模型和算法 | 第19-31页 |
| 2.1 无功优化模型 | 第19-21页 |
| 2.1.1 无功优化的目标函数 | 第19-20页 |
| 2.1.2 约束条件 | 第20-21页 |
| 2.2 传统无功优化算法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 线性规划法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 非线性规划法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 内点法 | 第23-24页 |
| 2.2.4 混合整数规划法 | 第24页 |
| 2.2.5 动态规划法 | 第24-25页 |
| 2.3 人工智能算法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第25页 |
| 2.3.2 模拟退火法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 粒子群算法 | 第26页 |
| 2.3.4 人工神经网络 | 第26-27页 |
| 2.4 无功优化方法对比 | 第27-28页 |
| 2.5 简化梯度优化算法 | 第28-31页 |
| 第三章 基于状态估计的数据优化 | 第31-42页 |
| 3.1 概述 | 第31-34页 |
| 3.1.1 电力系统状态估计的必要性 | 第31-32页 |
| 3.1.2 状态估计的主要功能 | 第32-33页 |
| 3.1.3 电力系统状态估计的基本步骤 | 第33页 |
| 3.1.4 状态估计算法简介 | 第33-34页 |
| 3.2 加权最小二乘算法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 算法基本原理 | 第34-37页 |
| 3.2.2 程序设计框图 | 第37-38页 |
| 3.3 算例分析 | 第38-42页 |
| 第四章 AVC系统在地区电网中的应用 | 第42-64页 |
| 4.1 AVC系统介绍 | 第42-48页 |
| 4.1.1 系统功能模块构成 | 第43-44页 |
| 4.1.2 系统设计简介 | 第44-45页 |
| 4.1.3 系统实现的主要功能 | 第45-48页 |
| 4.2 德州电网无功优化分析 | 第48-57页 |
| 4.2.1 概况 | 第48-49页 |
| 4.2.2 德州电网接线方式 | 第49-50页 |
| 4.2.3 德州电网无功优化分析 | 第50-57页 |
| 4.3 无功优化实际应用 | 第57-64页 |
| 4.3.1 AVC系统的应用 | 第57-59页 |
| 4.3.2 德州电网AVC控制策略 | 第59-61页 |
| 4.3.3 系统应用分析 | 第61-64页 |
| 第五章 电压无功优化运行控制系统应用前景分析和以后的研究方向 | 第64-67页 |
| 5.1 应用前景分析 | 第64-65页 |
| 5.2 以后努力的方向 | 第65-66页 |
| 5.3 总结 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士期间发表论文及参与的项目 | 第71-72页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第72页 |