基于自适应粒子群算法的电力系统多目标无功优化研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题研究的意义和目的 | 第8-9页 |
| ·无功优化问题概述 | 第9-10页 |
| ·无功优化研究现状 | 第10-15页 |
| ·常规优化方法 | 第10-12页 |
| ·智能方法 | 第12-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-18页 |
| 2 粒子群优化算法 | 第18-24页 |
| ·粒子群优化算法简述 | 第18-19页 |
| ·粒子群优化算法的特点 | 第19页 |
| ·粒子群算法模型 | 第19-22页 |
| ·粒子的位置 | 第21页 |
| ·粒子的速度 | 第21-22页 |
| ·惯性权重和加速度系数 | 第22页 |
| ·粒子群优化算法流程 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 自适应多目标粒子群优化算法 | 第24-46页 |
| ·多目标优化问题 | 第24-25页 |
| ·基于粒子群优化算法的多目标优化 | 第25-26页 |
| ·自适应多目标PSO 算法(AMOPSO) | 第26-34页 |
| ·AMOPSO 的最优解评价 | 第26-31页 |
| ·全局最优粒子的选择 | 第31页 |
| ·动态惯性权重策略 | 第31-32页 |
| ·变异策略 | 第32页 |
| ·偏好策略 | 第32-33页 |
| ·完整的AMOPSO 算法流程 | 第33-34页 |
| ·性能验证 | 第34-45页 |
| ·测试函数和指标 | 第34-35页 |
| ·自适应多目标粒子群优化算法与其他算法的性能对比 | 第35-38页 |
| ·惯性权重的性能分析 | 第38页 |
| ·评价策略的性能分析 | 第38-39页 |
| ·变异的性能分析 | 第39-41页 |
| ·算法计算复杂度分析 | 第41页 |
| ·偏好策略影响分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于自适应多目标粒子群算法的无功优化 | 第46-52页 |
| ·无功优化模型 | 第46-48页 |
| ·目标函数 | 第46-47页 |
| ·控制变量 | 第47页 |
| ·状态变量 | 第47页 |
| ·潮流约束 | 第47页 |
| ·不等式约束 | 第47-48页 |
| ·基于粒子群算法的多目标无功优化 | 第48-51页 |
| ·编码 | 第48页 |
| ·粒子初始化 | 第48-49页 |
| ·自适应罚函数 | 第49-50页 |
| ·偏好策略在无功优化中 | 第50页 |
| ·多目标粒子群优化算法无功优化流程 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 无功优化算例 | 第52-68页 |
| ·自适应多目标粒子群优化算法参数设置 | 第52页 |
| ·IEEE30 节点系统 | 第52-56页 |
| ·IEEE14 节点系统 | 第56-59页 |
| ·AMOPSO 的无功优化性能分析 | 第59-64页 |
| ·AMOPSO 与其它算法在无功优化中的性能比较 | 第59-61页 |
| ·AMOPSO 无功优化策略性能分析 | 第61-64页 |
| ·电压偏好分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-72页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第68-69页 |
| ·工作展望 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第80页 |
