| CONTENT | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 无功优化技术的介绍 | 第13-20页 |
| 1.2.1 无功优化技术的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 无功优化技术的研究方向 | 第14-15页 |
| 1.2.3 无功优化技术的研究方法 | 第15-20页 |
| 1.3 本文的主要工作与结构安排 | 第20-22页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第20页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 电力系统无功优化的数学模型 | 第22-32页 |
| 2.1 无功功率对电力系统的影响 | 第22-25页 |
| 2.1.1 无功功率对电压水平的影响 | 第22-23页 |
| 2.1.2 无功功率对有功损耗的影响 | 第23-24页 |
| 2.1.3 无功功率对功率因数的影响 | 第24-25页 |
| 2.2 潮流计算的数学模型 | 第25-28页 |
| 2.2.1 潮流计算的数学模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 潮流计算的约束条件 | 第27-28页 |
| 2.3 无功优化的数学模型 | 第28-31页 |
| 2.3.1 目前常用的数学模型 | 第28-29页 |
| 2.3.2 目标函数的选取 | 第29-30页 |
| 2.3.3 变量约束条件 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于小生境技术的粒子群优化算法 | 第32-40页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第32-35页 |
| 3.1.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.1.2 粒子群算法 | 第33-35页 |
| 3.2 基于小生境技术的粒子群优化算法 | 第35-39页 |
| 3.2.1 小生境技术的基本概念 | 第35-37页 |
| 3.2.2 基于共享适应度技术的选择策略 | 第37页 |
| 3.2.3 不基于先验参数的小生境粒子群算法 | 第37-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 小生境粒子群算法在电力系统无功优化中的应用 | 第40-48页 |
| 4.1 电力系统无功优化程序设计概述 | 第40页 |
| 4.2 电力系统潮流计算程序 | 第40-44页 |
| 4.3 基于小生境粒子群算法的无功优化程序 | 第44-47页 |
| 4.3.1 无功优化程序的几个关键环节 | 第44-45页 |
| 4.3.2 基于小生境粒子群算法的无功优化程序 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于MATLAB的算例仿真结果分析 | 第48-56页 |
| 5.1 IEEE-30节点系统数据 | 第48-51页 |
| 5.2 算例仿真结果分析 | 第51-55页 |
| 5.2.1 综合费用与有功网损的仿真结果对比 | 第51-53页 |
| 5.2.2 电压合格率对比表 | 第53-54页 |
| 5.2.3 算法稳定性比较 | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 附录1 图目录 | 第58-59页 |
| 附录2 表目录 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |