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NSGA2算法及其在电力系统稳定器参数优化中的应用

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·电力系统低频振荡问题概述第10-13页
     ·引言第10-11页
     ·低频振荡产生的机理第11页
     ·低频振荡的研究方法第11-12页
     ·抑制低频振荡的方法第12-13页
   ·电力系统稳定器的研究现状第13-15页
   ·多目标优化问题的概述第15-18页
     ·多目标优化问题第15页
     ·多目标进化算法及其研究现状第15-18页
   ·多目标优化算法在电力系统中的应用展望第18页
   ·本文研究的内容第18-20页
第2章 NSGA2算法原理第20-32页
   ·遗传算法第20-22页
     ·遗传算法基本原理第20-22页
     ·遗传算法的特点第22页
   ·非支配排序遗传算法(NSGA)第22-25页
     ·NSGA算法基本原理第22-24页
     ·NSGA算法的特点第24-25页
   ·带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)第25-28页
     ·快速非支配排序方法第25-26页
     ·拥挤度和拥挤度算子第26-27页
     ·精英策略第27-28页
   ·标准函数测试第28-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 低频振荡数学模型第32-45页
   ·低频振荡的特征值分析法第32-35页
     ·特征根第32-33页
     ·特征向量第33-35页
   ·单机无穷大系统数学模型第35-40页
     ·二阶发电机模型第35-36页
     ·单机系统线性化模型第36-39页
     ·电力系统低频振荡分析第39-40页
   ·多机系统数学模型第40-43页
   ·本章小结第43-45页
第4章 PSS参数多目标优化设计第45-60页
   ·数学模型描述第45-49页
     ·PSS数学模型第45-46页
     ·含PSS的电力系统数学模型第46-47页
     ·PSS参数多目标优化模型的建立第47-49页
   ·仿真与分析第49-58页
     ·单机无穷大系统第49-55页
     ·四机两区域系统第55-58页
   ·本章小结第58-60页
第5章 改进的NSGA2算法及其在PSS参数优化上的应用第60-71页
   ·模糊优选数学模型第60-63页
     ·相对优属度概念第60-61页
     ·多目标模糊优选数学模型第61-63页
   ·改进的NSGA2算法(FONSGA2)第63-66页
   ·算例分析第66-69页
   ·本章小结第69-71页
总结与展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-78页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第78页

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