| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 电力系统优化调度国内外的研究现状 | 第14-23页 |
| 1.2.1 智能优化算法 | 第15-20页 |
| 1.2.2 电力系统随机优化调度模型 | 第20-22页 |
| 1.2.3 多目标优化调度及决策 | 第22-23页 |
| 1.3 本文的研究工作以及章节安排 | 第23-25页 |
| 第二章 基于自适应学习的群智能算法及其在电力系统抽水蓄能优化调度的应用 | 第25-43页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 算法介绍 | 第26-29页 |
| 2.2.1 领头者 | 第26-27页 |
| 2.2.2 组织者 | 第27-28页 |
| 2.2.3 游荡者 | 第28-29页 |
| 2.3 约束处理机制 | 第29-30页 |
| 2.4 标准函数仿真测试 | 第30-36页 |
| 2.5 抽水蓄能调度优化 | 第36-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 进化捕食策略及其在电力系统经济调度的应用 | 第43-65页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 算法介绍 | 第44-47页 |
| 3.2.1 经验捕食者的搜索机制 | 第44-45页 |
| 3.2.2 被捕食者的搜索机制 | 第45-46页 |
| 3.2.3 策略捕食者的搜索机制 | 第46-47页 |
| 3.3 标准函数仿真测试 | 第47-56页 |
| 3.3.1 EPPS与其他智能优化算法比较 | 第54-56页 |
| 3.4 EPPS在电力系统经济调度中的应用研究 | 第56-64页 |
| 3.4.1 机组组合优化 | 第56-58页 |
| 3.4.2 经济排放调度优化 | 第58-62页 |
| 3.4.3 考虑多燃料和阀点效应的经济调度 | 第62-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 多目标均值-方差-偏度模型在电力系统随机优化调度的应用研究 | 第65-87页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 基于均值-方差-偏度的调度模型 | 第66-72页 |
| 4.2.1 最优潮流模型 | 第66-67页 |
| 4.2.2 LHS采样方法 | 第67-69页 |
| 4.2.3 均值-方差-偏度模型 | 第69-70页 |
| 4.2.4 MVS模型必要性分析 | 第70-72页 |
| 4.3 多目标进化捕食策略 | 第72-75页 |
| 4.3.1 经验捕食者搜索 | 第72-73页 |
| 4.3.2 被捕食者搜索 | 第73-74页 |
| 4.3.3 策略捕食者搜索 | 第74页 |
| 4.3.4 MPEPPS优化计及不确定风电和随机负荷的最优潮流 | 第74-75页 |
| 4.4 多属性决策 | 第75-78页 |
| 4.5 算例分析 | 第78-86页 |
| 4.5.1 智能算法仿真结果正态性测试 | 第78-79页 |
| 4.5.2 MVS模型度量计及不确定风电和随机负荷的最优潮流 | 第79-86页 |
| 4.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 概率区间优化模型及其在风电并网条件下的电力系统优化调度应用研究 | 第87-93页 |
| 5.1 引言 | 第87页 |
| 5.2 概率区间优化的调度模型 | 第87-90页 |
| 5.3 算例分析 | 第90-92页 |
| 5.3.1 情形1：不考虑机阀点效应 | 第90-91页 |
| 5.3.2 情形2：考虑阀点效应 | 第91-92页 |
| 5.4 本章小结 | 第92-93页 |
| 第六章 结论与展望 | 第93-95页 |
| 6.1 结论 | 第93-94页 |
| 6.2 工作展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-109页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 附件 | 第112页 |
