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变电站智能规划方法的研究

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

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