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改进粒子群优化算法在最优潮流计算中的应用

中文摘要第1页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·本课题研究的目的和意义第7-9页
     ·最优潮流问题的提出第7-8页
     ·最优潮流的技术经济意义第8页
     ·最优潮流的应用及发展前景第8-9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·本文的主要工作第10-12页
第二章 电力系统常规最优潮流的数学模型及求解方法第12-22页
   ·引言第12页
   ·常规最优潮流的数学模型第12-14页
     ·目标函数第12-13页
     ·等式约束条件第13页
     ·不等式约束条件第13页
     ·最优潮流数学模型的特点第13-14页
   ·最优潮流的常用求解方法第14-19页
     ·线性规划法第14-15页
     ·非线性规划法第15-18页
     ·二次规划法第18页
     ·人工智能方法第18-19页
   ·电力系统最优潮流算法的比较和讨论第19-21页
     ·最优潮流算法的比较第19-20页
     ·问题的讨论第20-21页
   ·本章小节第21-22页
第三章 应用于最优潮流的粒子群优化算法第22-36页
   ·引言第22页
   ·粒子群优化算法第22-27页
     ·粒子群优化算法模型第22-25页
     ·改进粒子群算法第25-27页
   ·电力市场环境下电网公司购电方案的模型第27-32页
     ·概述第27页
     ·电力市场的交易模式和交易类型第27-29页
     ·电力市场的发电方报价研究第29-31页
     ·电力市场下最优潮流数学模型第31-32页
   ·基于改进粒子群优化算法和动态调整罚函数的最优潮流计算第32-35页
     ·粒子的参数编码及生成第32页
     ·排队法竞价方法确定机组初始出力第32-34页
     ·最优潮流计算步骤第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 算例分析第36-43页
   ·引言第36页
   ·算法及算例初始参数第36-39页
     ·算法初始参数第36页
     ·动态调整罚函数的取值第36页
     ·算例初始参数第36-39页
   ·计算结果及分析第39-42页
     ·第一时段的计算结果第39-41页
     ·一天24 时段计算结果第41-42页
     ·结果分析第42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 程序的可视化实现第43-49页
   ·引言第43页
   ·开发语言及开发工具简介第43-44页
     ·编程语言的选择第43页
     ·开发工具的选择第43-44页
   ·界面编制第44-48页
     ·LabVIEW 与MATLAB 的链接第44-45页
     ·界面介绍第45-47页
     ·LabVIEW 基本功能第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第六章 结论第49-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第54-55页
详细摘要第55-63页

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