| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1．1 引言 | 第9-10页 |
| 1．1．1 配电网电压/无功优化的意义 | 第9页 |
| 1．1．2 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1．2 配电网络潮流计算综述 | 第10-12页 |
| 1．2．1 主要算法 | 第10-11页 |
| 1．2．2 算法的比较分析 | 第11-12页 |
| 1．3 配电网络电压/无功优化算法综述 | 第12-16页 |
| 1．3．1 传统数学规划算法 | 第13-14页 |
| 1．3．2 人工神经网络类算法 | 第14页 |
| 1．3．3 基于随机搜索优化的方法 | 第14-15页 |
| 1．3．4 混合算法 | 第15-16页 |
| 1．3．5 算法归纳总结 | 第16页 |
| 1．4 本文所做的工作 | 第16-18页 |
| 第2章 配电网络潮流计算的改进型前代后代法 | 第18-31页 |
| 2．1 前代后代法潮流简介 | 第18-20页 |
| 2．1．1 功率型前代后代法 | 第18-20页 |
| 2．1．2 电流型前代后代法 | 第20页 |
| 2．2 含变压器支路的辐射型网络潮流前代后代法 | 第20-21页 |
| 2．3 基于节点邻接表的节点编码及搜索方法 | 第21-23页 |
| 2．4 环状配电网潮流计算 | 第23-27页 |
| 2．4．1 利用叠加原理分解环状配电网 | 第23-25页 |
| 2．4．2 迭代格式及流程 | 第25页 |
| 2．4．3 算例验证 | 第25-27页 |
| 2．5 含 PV节点的配电网潮流计算 | 第27-30页 |
| 2．5．1 应用灵敏度迭代 PV节点无功算法 | 第28-29页 |
| 2．5．2 算例验证 | 第29-30页 |
| 2．6 结论 | 第30-31页 |
| 第3章 基于逐次线性内点法的高中压配电网络电压/无功优化控制 | 第31-52页 |
| 3．1 数学模型及优化问题的分解 | 第31-33页 |
| 3．1．1 数学模型 | 第31-32页 |
| 3．1．2 优化问题的分解 | 第32-33页 |
| 3．2 电容器优化投切模型的逐次线性化 | 第33-39页 |
| 3．2．1 状态变量的线性化 | 第34-36页 |
| 3．2．2 节点电压线性化 | 第36-37页 |
| 3．2．3 目标函数的线性化 | 第37-38页 |
| 3．2．4 电容器优化投切的线性化模型 | 第38-39页 |
| 3．3 电容器优化投切的逐次线性原对偶内点法及其改进 | 第39-45页 |
| 3．3．1 线性规划的发展 | 第39-40页 |
| 3．3．2 线性规划内点法在无功优化中的应用 | 第40-41页 |
| 3．3．3 线性规划原对偶路径跟踪法 | 第41-42页 |
| 3．3．4 应用线性内点法求解电容器优化投切的改进措施 | 第42-45页 |
| 3．4 变压器分解头调整策略 | 第45-46页 |
| 3．5 计算步骤和流程图 | 第46-48页 |
| 3．5．1 整体电压/无功优化计算的程序流程 | 第46-47页 |
| 3．5．2 电容器优化投切的程序流程 | 第47-48页 |
| 3．6 算例分析 | 第48-51页 |
| 3．7 结论 | 第51-52页 |
| 第4章 改进型遗传算法在高中压配电网络电压/无功优化中的应用 | 第52-62页 |
| 4．1 遗传算法概述 | 第52-55页 |
| 4．1．1 遗传算法的基本原理 | 第52-54页 |
| 4．1．2 遗传算法的优点 | 第54-55页 |
| 4．2 配电网无功优化数学模型 | 第55-56页 |
| 4．2．1 常规模型 | 第55页 |
| 4．2．2 无功优化遗传算法的数学模型 | 第55-56页 |
| 4．3 高中压配电网络电压/无功优化遗传算法的改进 | 第56-59页 |
| 4．3．1 模拟退火选择 | 第56-57页 |
| 4．3．2 自适应交叉和变异概率 | 第57-58页 |
| 4．3．3 其它改进措施 | 第58-59页 |
| 4．4 计算步骤及流程图 | 第59-60页 |
| 4．5 算例分析 | 第60-61页 |
| 4．6 结论 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第70页 |
