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水波优化算法研究及其在小水电群调度中的应用

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 小水电群优化调度研究现状第11-14页
        1.2.1 小水电群优化调度模型研究现状第11-12页
        1.2.2 小水电优化调度算法研究现状第12-13页
        1.2.3 小水电优化调度发展趋势第13-14页
    1.3 论文来源与组织结构第14-16页
        1.3.1 课题来源第14页
        1.3.2 论文组织结构第14-16页
第2章 基于模拟退火的自适应水波优化算法第16-34页
    2.1 前言第16-17页
    2.2 水波优化算法第17-20页
        2.2.1 标准水波优化算法第17-19页
        2.2.2 简化水波优化算法第19-20页
    2.3 基于模拟退火的自适应水波优化算法第20-25页
        2.3.1 自适应波长系数第21-23页
        2.3.2 模拟退火算法第23-24页
        2.3.3 算法流程第24-25页
        2.3.4 算法复杂度分析第25页
    2.4 数值仿真及结果分析第25-33页
        2.4.1 测试函数及参数设置第25-26页
        2.4.2 参数变化分析第26-27页
        2.4.3 实验结果分析第27-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第3章 改进的多目标水波优化算法第34-45页
    3.1 前言第34-35页
    3.2 多目标优化问题第35-37页
    3.3 基于模拟退火的自适应水波优化算法的多目标实现第37-40页
        3.3.1 算法基本原理第37页
        3.3.2 最大最小适应度函数第37-38页
        3.3.3 外部档案集维护第38-39页
        3.3.4 最优水波的选取策略第39页
        3.3.5 算法流程第39-40页
    3.4 数值仿真与分析第40-44页
        3.4.1 测试函数及性能评价指标第40页
        3.4.2 实验结果分析第40-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 梯级小水电群多目标优化调度第45-56页
    4.1 前言第45页
    4.2 小水电优化调度原则第45-46页
    4.3 梯级小水电群多目标调度模型构建第46-51页
        4.3.1 发电量最大化目标第47-48页
        4.3.2 保证生态溢缺水量最小目标第48-49页
        4.3.3 保证灌溉缺水最小目标第49页
        4.3.4 梯级小水电群多目标优化调度约束条件第49-51页
    4.4 泸水河流域梯级小水电群优化调度第51-55页
        4.4.1 泸水河流域基本资料第51-52页
        4.4.2 流域小水电群模型及约束处理第52-53页
        4.4.3 调度结果和分析第53-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第5章 梯级小水电群智能调度管理系统设计开发第56-66页
    5.1 前言第56页
    5.2 系统分析与设计第56-58页
        5.2.1 系统设计要求第56页
        5.2.2 系统开发框架第56-57页
        5.2.3 系统运行环境第57-58页
    5.3 系统功能模块第58-61页
        5.3.1 系统功能结构第58-59页
        5.3.2 数据管理模块第59页
        5.3.3 调度模型模块第59-60页
        5.3.4 智能算法模块第60-61页
        5.3.5 调度决策模块第61页
    5.4 系统实现界面第61-65页
        5.4.1 系统登录界面第61-62页
        5.4.2 系统主界面第62-63页
        5.4.3 气象信息管理界面第63页
        5.4.4 水库信息管理界面第63-64页
        5.4.5 电站信息管理界面第64页
        5.4.6 优化调度决策界面第64-65页
    5.5 本章小结第65-66页
第6章 结论与展望第66-68页
    6.1 结论第66-67页
    6.2 展望第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-73页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第73页

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