| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·目的与意义 | 第12页 |
| ·无功优化的现状 | 第12-19页 |
| ·无功优化模型 | 第12-14页 |
| ·无功优化的求解方法 | 第14-19页 |
| ·粒子群算法(Particle Swarm Optimization PSO)在电力系统中的应用 | 第19-21页 |
| ·本文所做的工作 | 第21-22页 |
| 第2章 粒子群算法 | 第22-29页 |
| ·PSO算法的基本理论 | 第22-24页 |
| ·PSO算法的流程 | 第24-25页 |
| ·PSO算法的特点和参数选择 | 第25-27页 |
| ·PSO算法的特点 | 第25-26页 |
| ·PSO算法的参数选择 | 第26-27页 |
| ·粒子群算法的关键 | 第27-29页 |
| 第3章 多目标优化理论及基于多目标的改进粒子群算法 | 第29-42页 |
| ·多目标优化问题的背景 | 第29页 |
| ·多目标优化问题描述 | 第29-30页 |
| ·与多目标优化有关的概念 | 第30-32页 |
| ·支配关系 | 第30-31页 |
| ·Pareto最优解 | 第31页 |
| ·Pareto最优边界 | 第31-32页 |
| ·多目标优化问题的求解方法 | 第32-33页 |
| ·多目标进化算法 | 第33-34页 |
| ·进化算法(Evolutionary Algorithm EA) | 第33-34页 |
| ·多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm MOEA) | 第34页 |
| ·基于Pareto理论对粒子群算法的改进 | 第34-40页 |
| ·非支配集的构造 | 第34-38页 |
| ·个体极值和全局极值的选取 | 第38-39页 |
| ·存储池的更新与裁剪 | 第39-40页 |
| ·惯性权重的动态设置 | 第40页 |
| ·改进的多目标粒子群算法流程 | 第40-42页 |
| 第4章 电力系统无功优化模型 | 第42-53页 |
| ·无功功率的概念 | 第42-43页 |
| ·无功功率的定义 | 第42-43页 |
| ·无功功率的物理意义 | 第43页 |
| ·电力线路中的电压损耗和有功损耗与无功功率的关系 | 第43-44页 |
| ·无功功率平衡与系统电压水平 | 第44-46页 |
| ·电力系统的无功源 | 第46-47页 |
| ·电力系统调压的方式 | 第47页 |
| ·电力系统多目标无功优化的数学模型 | 第47-50页 |
| ·无功优化的目标函数 | 第47-48页 |
| ·无功优化的约束条件 | 第48-49页 |
| ·控制变量的改变对系统节点导纳阵的影响 | 第49-50页 |
| ·算法中一些关键问题的处理 | 第50-52页 |
| ·基于改进粒子群算法多目标无功优化的步骤 | 第52-53页 |
| 第5章 算例分析 | 第53-64页 |
| ·IEEE14节点算例 | 第53-57页 |
| ·IEEE14节点系统的数据 | 第53-56页 |
| ·参数设置 | 第56页 |
| ·优化结果 | 第56-57页 |
| ·结果分析 | 第57页 |
| ·IEEE-30节点算例 | 第57-64页 |
| ·IEEE-30节点系统的参数 | 第57-61页 |
| ·参数设置 | 第61-62页 |
| ·优化结果 | 第62-63页 |
| ·结果分析 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |
