| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 谐波危害及选题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 谐波研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 谐波治理的发展现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 智能算法研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 谐波限值标准 | 第15-16页 |
| 1.4 本文所做的主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 配电网谐波分析计算及其优化 | 第17-29页 |
| 2.1 配电网的潮流计算 | 第17-19页 |
| 2.1.1 配电网的潮流计算简介 | 第17-18页 |
| 2.1.2 配电网潮流计算特点 | 第18-19页 |
| 2.2 配电网基波潮流计算方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 适用于配电网的潮流计算方法 | 第19页 |
| 2.2.2 基波潮流计算 | 第19-21页 |
| 2.3 配电网的谐波潮流计算及其优化 | 第21-28页 |
| 2.3.1 配电网各元件的谐波潮流等效模型 | 第21-25页 |
| 2.3.2 一种基于CSR存储的快速谐波潮流计算方法 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 混合粒子群优化算法 | 第29-38页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第29-31页 |
| 3.1.1 算法的基本原理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 算法中的关键参数 | 第30-31页 |
| 3.2 粒子群优化算法的流程 | 第31-33页 |
| 3.3 混合粒子群优化算法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 粒子群优化算法存在的问题 | 第33页 |
| 3.3.2 粒子群优化算法的改进策略 | 第33-34页 |
| 3.3.3 人工萤火虫算法 | 第34-36页 |
| 3.3.4 混合粒子群优化算法的实施步骤 | 第36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 滤波器优化配置方法研究 | 第38-46页 |
| 4.1 滤波器优化配置的数学模型 | 第38-40页 |
| 4.1.1 目标函数 | 第38页 |
| 4.1.2 约束条件 | 第38-40页 |
| 4.2 滤波器对网络节点电压方程的影响 | 第40-41页 |
| 4.3 基于混合粒子群优化算法的滤波器优化配置 | 第41-45页 |
| 4.3.1 个体的编码 | 第42页 |
| 4.3.2 个体适应度值的确定 | 第42页 |
| 4.3.3 约束条件的处理 | 第42-43页 |
| 4.3.4 算法参数选取和终止条件 | 第43页 |
| 4.3.5 混合粒子群算法的配电网滤波器优化配置程序步骤 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 算例分析 | 第46-57页 |
| 5.1 算例介绍 | 第46-49页 |
| 5.2 网络滤波器配置结果及分析 | 第49-54页 |
| 5.2.1 算例优化配置结果 | 第49-51页 |
| 5.2.2 其他优化配置方案对比 | 第51-54页 |
| 5.3 设计方法对比 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-65页 |
| 发表文章目录 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |