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含分布式电源的配电网重构研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·课题的提出及背景意义第10页
   ·国内外的研究现状第10-13页
     ·静态重构第11-12页
     ·动态重构第12页
     ·故障恢复第12-13页
   ·本文主要工作第13-15页
第2章 配电网静态重构及其实施策略研究第15-34页
   ·以优化网络运行损耗为目标的配网重构模型第15-16页
   ·配电网重构模型中合环电流约束条件的引入第16页
   ·克隆遗传算法、蚁群算法以及模糊控制的基本原理第16-18页
     ·克隆遗传算法第16-17页
     ·蚁群算法第17页
     ·配电网络分析和潮流计算第17-18页
     ·模糊控制的基本原理第18页
   ·克隆遗传和蚁群混合算法的实现第18-24页
     ·混合算法研究思路第18-19页
     ·染色体的编码第19页
     ·克隆遗传操作第19-22页
     ·禁忌表的引入第22-23页
     ·蚁群算法的操作设置第23-24页
     ·计算流程第24页
   ·配电网静态重构的实施策略研究第24-28页
     ·配电网重构实施策略影响因素分析第24-25页
     ·开关对及其相关概念的提出第25-26页
     ·配电网重构的实施策略步骤第26-27页
     ·配电网静态重构实施策略算法流程图第27-28页
   ·算例及分析第28-33页
     ·含 DG 的 IEEE33 节点网络重构求解第28-30页
     ·静态重构实施策略求解第30-31页
     ·分布式电源容量和接入位置对网损和重构方案的影响第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第3章 考虑负荷变化的的配电网动态重构第34-43页
   ·配电网动态重构的数学模型第34-36页
   ·静态重构和动态重构的联系与区别第36页
   ·配电网动态重构的求解第36-41页
     ·负荷预测结果的生成第36-38页
     ·动态重构时段的初步优化第38页
     ·动态重构时段的二次优化第38-39页
     ·开关次数约束的处理方案第39-40页
     ·配电网动态重构计算流程第40-41页
   ·算例分析第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 基于多智能体遗传算法的配电网多目标供电恢复第43-53页
   ·故障恢复的数学模型第43-44页
   ·Pareto 多目标优化技术第44-45页
   ·多智能体遗传算法在多目标配电网供电恢复中的实现第45-50页
     ·分布式电源 DG 在供电恢复中的处理方法第45页
     ·智能体编码和初始种群的产生第45-46页
     ·智能体的意图、环境、局部环境和行为策略第46-48页
     ·不可行解的修复第48-49页
     ·算法具体实现第49-50页
   ·算例分析第50-52页
   ·本章小结第52-53页
第5章 结论及展望第53-55页
参考文献第55-58页
攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研工作第58-59页
致谢第59-60页
附录第60-62页
 附表 1 IEEE33 节点节点配电系统数据第60-61页
 附表 2 聊城城区配电网数据第61-62页

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