| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第13-15页 |
| ·电力系统的简介 | 第13-14页 |
| ·我国目前电力工业行业的状况 | 第14页 |
| ·我国电力工业市场化的发展 | 第14-15页 |
| ·优化调度方法在电力市场中的应用 | 第15-17页 |
| ·优化调度中的主要问题 | 第15-16页 |
| ·电力市场对日有功优化调度的要求 | 第16-17页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第17-19页 |
| 第二章 遗传算法的特点和基本方法 | 第19-39页 |
| ·遗传算法概述 | 第19-22页 |
| ·遗传算法概念 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的步骤和意义 | 第20-22页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第22-26页 |
| ·模式定理和积木块假设 | 第22-24页 |
| ·遗传算法的隐并行性 | 第24页 |
| ·遗传算法性能评估 | 第24-26页 |
| ·遗传算法的特点 | 第26-31页 |
| ·遗传算法的优点 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的不足之处 | 第27-28页 |
| ·遗传算法与传统算法的比较 | 第28-31页 |
| ·改进的遗传算法 | 第31-36页 |
| ·遗传算法的主要问题和解决方案 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的改进 | 第32-36页 |
| ·多目标优化问题中的遗传算法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 单目标电力系统有功调度遗传算法模型设计及实例计算 | 第39-56页 |
| ·前言 | 第39页 |
| ·电力系统经济负荷分配数学模型的建立 | 第39-40页 |
| ·目标函数 | 第39-40页 |
| ·约束条件 | 第40页 |
| ·电力系统经济负荷分配的经典算法 | 第40-44页 |
| ·等微增率算法在该问题上的应用 | 第41页 |
| ·等微增率算法的基本概念 | 第41-43页 |
| ·经典算法中的问题和缺陷 | 第43-44页 |
| ·针对经济负荷分配问题的遗传算法模型的设计 | 第44-53页 |
| ·参数编码 | 第44-45页 |
| ·增加群体的多样性设计 | 第45-47页 |
| ·适应度函数的设计 | 第47-48页 |
| ·操作算子的设计 | 第48-50页 |
| ·控制参数的设计 | 第50-51页 |
| ·收敛准则判定 | 第51-52页 |
| ·改进之后遗传算法的程序流程图 | 第52-53页 |
| ·实验算例及其结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 对山西电网高平县发电厂日有功负荷多目标分配的模拟优化调度 | 第56-72页 |
| ·前言 | 第56页 |
| ·高平县五电厂日有功负荷多目标分配的模型的建立 | 第56-58页 |
| ·日有功负荷多目标分配的三个目标函数 | 第56-57页 |
| ·日有功负荷多目标分配的约束条件 | 第57-58页 |
| ·将多目标函数规划为单目标问题求解的策略 | 第58-66页 |
| ·采用权重法来将多目标函数规划为单目标问题 | 第58-63页 |
| ·采用目标函数的模糊化的方法将多目标问题规划为单目标的问题 | 第63-66页 |
| ·模型算法的实现 | 第66-69页 |
| ·计算步骤 | 第66页 |
| ·模拟系统算例的系统参数 | 第66-69页 |
| ·运行结果与分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结及展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录 本文改进的遗传算法主要c语言程序 | 第77-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
