基于稀少量测数据下的配电网络动态重构研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·本文研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·配电网重构的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·静态重构算法 | 第8-9页 |
| ·动态重构算法 | 第9-10页 |
| ·本文的主要的工作 | 第10-12页 |
| 2 负荷均衡率与线损率的相关性分析 | 第12-32页 |
| ·前言 | 第12页 |
| ·配电网潮流计算 | 第12-15页 |
| ·配电网潮流计算的分类 | 第12-13页 |
| ·前推回代潮流算法 | 第13-15页 |
| ·以负荷均衡化为目标的配电网重构 | 第15-17页 |
| ·数学模型的建立 | 第15-16页 |
| ·程序设计流程图 | 第16-17页 |
| ·以降低线损为目标的配电网重构 | 第17-20页 |
| ·数学模型的建立 | 第17页 |
| ·支路交换法 | 第17-18页 |
| ·基于支路交换法的配电网重构 | 第18-20页 |
| ·相关性分析 | 第20页 |
| ·算例 | 第20-31页 |
| ·IEEE16 节点系统 | 第20-25页 |
| ·三分段三连接配电网 | 第25-30页 |
| ·算例结果分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 遗传算法在配电网静态重构中的应用 | 第32-47页 |
| ·前言 | 第32页 |
| ·基本遗传算法及其改进 | 第32-40页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第32-33页 |
| ·编码 | 第33-34页 |
| ·初始种群设定 | 第34页 |
| ·适应度函数 | 第34-35页 |
| ·遗传操作 | 第35-38页 |
| ·终止规则 | 第38页 |
| ·遗传算法的改进 | 第38-40页 |
| ·遗传算法应用于配电网络重构存在的问题 | 第40-41页 |
| ·不可行解的产生 | 第40页 |
| ·不可行解的解决方案 | 第40-41页 |
| ·基于改进遗传算法的配电网重构 | 第41-45页 |
| ·以负荷均衡化为目标的配电网络重构数学模型 | 第41页 |
| ·染色体编码 | 第41页 |
| ·初始种群的生成 | 第41-42页 |
| ·染色体的适应度函数 | 第42-43页 |
| ·遗传操作 | 第43-44页 |
| ·算法的终止判据 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 4 配电网络动态重构 | 第47-56页 |
| ·配电网络动态重构的分析 | 第47-48页 |
| ·配电网络动态重构的研究现状 | 第47页 |
| ·配电网络动态重构常用的数学模型 | 第47-48页 |
| ·动态重构与静态重构的联系与区别 | 第48页 |
| ·动态重构的求解 | 第48-52页 |
| ·本文动态重构的求解思路 | 第48-50页 |
| ·动态重构具体实现 | 第50-51页 |
| ·合并后负荷的重构方式 | 第51页 |
| ·相邻时段阀值 | 第51页 |
| ·动态重构的流程 | 第51-52页 |
| ·算例分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-66页 |
