基于改进免疫遗传算法的配电网架优化规划
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 配电网的发展过程 | 第8-9页 |
| 1.2 配电网规划的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 传统启发式方法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 数学优化方法 | 第12-13页 |
| 1.3.3 现代启发式算法 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 2 配电网规划的数学模型 | 第16-20页 |
| 2.1 模型的简化 | 第16页 |
| 2.2 模型的建立 | 第16-18页 |
| 2.3 约束条件 | 第18-19页 |
| 2.4 小结 | 第19-20页 |
| 3 潮流计算方法的选择 | 第20-30页 |
| 3.1 配电网潮流计算特点 | 第20-21页 |
| 3.2 配电网潮流计算方法 | 第21-27页 |
| 3.2.1 牛顿-拉夫逊法 | 第21-23页 |
| 3.2.2 快速解耦法 | 第23-24页 |
| 3.2.3 ZBUS高斯法 | 第24-25页 |
| 3.2.4 前推回代法 | 第25-27页 |
| 3.3 各种潮流算法比较 | 第27-29页 |
| 3.4 小结 | 第29-30页 |
| 4 免疫遗传算法及其改进 | 第30-50页 |
| 4.1 遗传算法 | 第30-39页 |
| 4.1.1 遗传算法的原理及特点 | 第30-32页 |
| 4.1.2 遗传算法模型 | 第32-38页 |
| 4.1.3 遗传算法存在的缺陷 | 第38-39页 |
| 4.2 免疫遗传算法 | 第39-45页 |
| 4.2.1 免疫算法基本原理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 免疫算法中相关概念 | 第40-42页 |
| 4.2.3 免疫遗传算法的重要参数 | 第42-43页 |
| 4.2.4 免疫遗传算法的特点 | 第43-44页 |
| 4.2.5 免疫遗传算法的计算流程 | 第44-45页 |
| 4.3 免疫遗传算法的改进 | 第45-48页 |
| 4.3.1 编码策略 | 第45-46页 |
| 4.3.2 初始种群的选择 | 第46页 |
| 4.3.3 适应度函数 | 第46页 |
| 4.3.4 选择 | 第46-47页 |
| 4.3.5 交叉和变异 | 第47-48页 |
| 4.3.6 免疫算子 | 第48页 |
| 4.4 小结 | 第48-50页 |
| 5 基于改进免疫遗传算法的配电网架优化规划 | 第50-56页 |
| 5.1 算例参数 | 第50-51页 |
| 5.2 仿真参数的设定 | 第51-52页 |
| 5.3 优化结果及分析 | 第52-55页 |
| 5.3.1 不同算法的比较分析 | 第52-53页 |
| 5.3.2 网架优化结果的分析 | 第53-55页 |
| 5.4 小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
