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基于改进型粒子群克隆遗传算法的配电网络重构研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-19页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 配电网络重构的定义和研究意义第11-12页
        1.2.1 配电网络重构的定义与特点第11页
        1.2.2 配电网络重构的研究意义第11-12页
    1.3 配电网络重构研究现状和发展趋势第12-17页
        1.3.1 配电网络重构研究现状第12-16页
        1.3.2 配电网络重构的发展趋势第16-17页
    1.4 主要研究内容第17-18页
    1.5 论文章节安排第18-19页
2 配电网络的拓扑分析与潮流计算第19-31页
    2.1 配电网络的拓扑分析第19-22页
        2.1.1 基本概念第19页
        2.1.2 拓扑模型第19-20页
        2.1.3 拓扑结构识别方法第20-22页
    2.2 潮流计算第22-26页
        2.2.1 牛顿—拉夫逊法第22-23页
        2.2.2 母线类算法第23-24页
        2.2.3 快速解耦第24页
        2.2.4 高斯—赛德尔法第24-25页
        2.2.5 前推回代法第25-26页
        2.2.6 算法比较第26页
    2.3 拓扑分析与潮流计算的实现第26-30页
        2.3.1 拓扑分析的实现第26-29页
        2.3.2 潮流计算的实现第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
3 配电网络重构目标函数与可行解判断第31-40页
    3.1 配电网络重构目标函数第31-33页
        3.1.1 网损指标第31页
        3.1.2 可靠性指标第31-33页
    3.2 配电网络重构约束条件第33页
    3.3 ENS计算第33-37页
        3.3.1 供电可靠性的常规预测评估算法第33-34页
        3.3.2 设备故障模型第34-35页
        3.3.3 设备修复时间模型第35页
        3.3.4 基于蒙特卡洛算法的ENS计算第35-37页
        3.3.5 目标函数第37页
    3.4 可行解的判断第37-39页
    3.5 本章小结第39-40页
4 改进型粒子群克隆遗传算法第40-54页
    4.1 粒子群算法第40-43页
        4.1.1 粒子群算法基本思想第40页
        4.1.2 粒子群算法数学模型与参数分析第40-42页
        4.1.3 粒子群算法流程第42-43页
    4.2 克隆遗传算法第43-45页
        4.2.1 克隆遗传算法基本思想第43-44页
        4.2.2 克隆遗传算法计算过程第44-45页
    4.3 改进粒子群克隆遗传算法的原因与原理第45-46页
        4.3.1 改进粒子群克隆遗传算法的原因第45-46页
        4.3.2 改进型粒子群克隆遗传算法的原理第46页
    4.4 改进型粒子群克隆遗传算法第46-53页
        4.4.1 染色体编码第46-47页
        4.4.2 产生初始种群第47页
        4.4.3 适应度函数第47-48页
        4.4.4 PSO中动态惯性权值ω第48页
        4.4.5 CGA中选择算子第48-49页
        4.4.6 CGA中移位算子第49-50页
        4.4.7 CGA中变异算子第50-52页
        4.4.8 终止条件第52页
        4.4.9 改进型粒子群克隆遗传算法流程第52页
        4.4.10 IPCGA特点第52-53页
    4.5 本章小结第53-54页
5 以网损和TENS为目标函数的配电网络重构第54-66页
    5.1 程序结构图第54-55页
    5.2 以网损为目标函数的配电网络重构第55-64页
        5.2.1 IPCGA等算法参数第55-56页
        5.2.2 实验数据第56-62页
        5.2.3 实验数据分析第62-64页
        5.2.4 算法总结第64页
    5.3 以TENS为目标函数的配电网络重构第64-65页
        5.3.1 参数第64页
        5.3.2 实验数据第64-65页
        5.3.3 实验数据分析第65页
    5.4 本章小结第65-66页
6 总结与展望第66-68页
    6.1 总结第66-67页
    6.2 展望第67-68页
参考文献第68-73页
附录第73-78页
攻读硕士期间取得的研究成果第78-79页
致谢第79页

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