中文摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-21页 |
·城市电网规划 | 第10-11页 |
·变电站规划 | 第11-12页 |
·变电站规划准则 | 第12-14页 |
·变电站规划的研究现状 | 第14-20页 |
·数学优化算法 | 第14-16页 |
·启发式优化方法 | 第16-17页 |
·随机优化方法 | 第17-20页 |
·本文工作 | 第20-21页 |
第二章 变电站优化规划数学模型 | 第21-30页 |
·变电站年投资费用 | 第21-22页 |
·变电站投入状况 | 第21-22页 |
·变电站年投资费用 | 第22页 |
·变电站低压侧的线路投资费用 | 第22-23页 |
·变电站低压侧线路网损年费用 | 第23页 |
·变电站优化规划的目标函数 | 第23-24页 |
·新建站数量及容量的确定 | 第24-29页 |
·确定新建站数量 | 第24-25页 |
·确定新建站容量组合 | 第25-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第三章 基于加权Voronoi图的变电站选址规划 | 第30-43页 |
·常规Voronoi图 | 第30-32页 |
·常规Voronoi图的定义 | 第30-31页 |
·常规Voronoi图的性质 | 第31-32页 |
·加权Voronoi图 | 第32-34页 |
·加权Voronoi图的定义 | 第32-33页 |
·加权Voronoi图的性质 | 第33-34页 |
·加权Voronoi图的变电站规划 | 第34-42页 |
·确定初始站址 | 第34-35页 |
·确定站址及供电范围 | 第35-37页 |
·算例分析 | 第37-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第四章 基于遗传算法的加权Voronoi图变电站选址 | 第43-59页 |
·遗传算法构成要素 | 第43-49页 |
·个体编码 | 第43-44页 |
·适应度函数 | 第44-46页 |
·遗传操作算子 | 第46-48页 |
·控制参数与终止判据 | 第48-49页 |
·保存最优遗传算法 | 第49-52页 |
·保存最优遗传算法ESGA | 第49页 |
·算例分析 | 第49-52页 |
·基于最优保存遗传算法的Voronoi图变电站选址 | 第52-57页 |
·ESGA-WVD计算流程 | 第53页 |
·算例分析 | 第53-57页 |
·本章小结 | 第57-59页 |
第五章 粒子群优化的加权Voronoi图变电站选址 | 第59-77页 |
·PSO理论 | 第59-62页 |
·PSO算法原理及特点 | 第59-60页 |
·基本PSO算法及步骤 | 第60-62页 |
·具有惯性权重(inertia weight)的标准PSO算法 | 第62-63页 |
·具有收缩因子(constriction factor) 的PSO算法 | 第63页 |
·PSO算法的收敛性及参数选择 | 第63-68页 |
·PSO算法的收敛性 | 第63-67页 |
·PSO算法的参数选择 | 第67-68页 |
·算例分析 | 第68-75页 |
·标准PSO算法的变电站选址 | 第68-69页 |
·基于标准PSO算法的Voronoi图变电站选址 | 第69-74页 |
·ESGA-WVD与PSO-WVD方法比较 | 第74-75页 |
·本章小结 | 第75-77页 |
第六章 混沌粒子群的加权Voronoi图变电站选址 | 第77-87页 |
·混沌及其运动特点混沌 | 第77-79页 |
·混沌运动特点 | 第78页 |
·混沌优化 | 第78-79页 |
·混沌运动方程及混沌识别 | 第79-80页 |
·混沌运动方程 | 第79页 |
·混沌识别 | 第79-80页 |
·混沌粒子群的加权Voronoi图变电站选址 | 第80-86页 |
·PSO早熟现象判定——适应值方差 | 第81页 |
·CPSO-WVD算法 | 第81-83页 |
·算例分析 | 第83-86页 |
·本章小结 | 第86-87页 |
第七章 分区加权Voronoi图变电站选址初探 | 第87-92页 |
·分区加权Voronoi图 | 第87-88页 |
·基于分区加权Voronoi图变电站选址 | 第88-89页 |
·算例分析 | 第89-91页 |
·本章小结 | 第91-92页 |
第八章 总结与展望 | 第92-94页 |
·本文总结 | 第92-93页 |
·展望 | 第93-94页 |
参考文献 | 第94-102页 |
发表论文和科研情况说明 | 第102-103页 |
致谢 | 第103页 |