| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第12-14页 |
| 1.2.1 变电站选址优化研究 | 第12页 |
| 1.2.2 变电站供电区域优化研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 变电站间隔资源优化研究 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及组织结构 | 第14-17页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于改进遗传算法的变电站选址优化 | 第17-42页 |
| 2.1 变电站选址问题概述 | 第17页 |
| 2.2 影响变电站选址因素 | 第17-21页 |
| 2.2.1 成本因素 | 第17-18页 |
| 2.2.2 地理因素 | 第18-19页 |
| 2.2.3 环境影响因素 | 第19-20页 |
| 2.2.4 社会效益因素 | 第20-21页 |
| 2.3 变电站选址优化模型 | 第21-35页 |
| 2.3.1 变电站规划年最小费用模型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 遗传算法的定义与实现 | 第22-25页 |
| 2.3.3 传统遗传算法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 改进遗传算法 | 第26-30页 |
| 2.3.5 基于层次分析法的选址评价函数 | 第30-35页 |
| 2.4 算例分析 | 第35-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 基于改进加权Voronoi图的变电站供电区域划分优化 | 第42-56页 |
| 3.1 变电站供电区域划分问题概述 | 第42页 |
| 3.2 模型的建立 | 第42-49页 |
| 3.2.1 Voronoi图模型的定义与性质 | 第42-45页 |
| 3.2.2 常规Voronoi图模型 | 第45-47页 |
| 3.2.3 加权Voronoi图模型 | 第47页 |
| 3.2.4 改进加权Voronoi图模型 | 第47-49页 |
| 3.3 基于CA的改进加权Voronoi图模型 | 第49-52页 |
| 3.4 算例分析 | 第52-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 基于改进Hopfield神经网络算法的变电站出线间隔优化分配 | 第56-67页 |
| 4.1 变电站出线间隔优化问题概述 | 第56页 |
| 4.2 模型建立 | 第56-58页 |
| 4.2.1 目标函数 | 第57-58页 |
| 4.2.2 约束条件 | 第58页 |
| 4.3 Hopfield神经网络算法 | 第58-62页 |
| 4.3.1 基本Hopfield神经网络算法 | 第58-60页 |
| 4.3.2 改进的Hopfield神经网络算法 | 第60-61页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第61-62页 |
| 4.4 算例分析 | 第62-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表和录用的学术论文 | 第74页 |