首页--工业技术论文--电工技术论文--输配电工程、电力网及电力系统论文--理论与分析论文--负荷分析论文

基于改进粒子群的环境经济电力负荷分配

摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第9-18页
    1.1 引言第9页
    1.2 电力系统负荷分配第9-11页
    1.3 粒子群算法的研究意义和现状第11-16页
    1.4 本篇论文的创新点第16-17页
    1.5 课题研究内容第17-18页
2 电力系统负荷分配的数学模型第18-25页
    2.1 电力系统环境经济负荷分配简介第18-19页
    2.2 电力系统环境经济负荷分配数学模型第19-24页
        2.2.1 发电成本的数学模型第19-22页
        2.2.2 环境成本数学模型第22-24页
        2.2.3 约束条件第24页
        2.2.4 电力系统环境经济负荷分配的数学模型第24页
    2.3 本章小结第24-25页
3 改进的粒子群优化算法第25-38页
    3.1 粒子群算法的来源第25页
    3.2 标准粒子群算法第25-30页
        3.2.1 基本粒子群算法的步骤和流程图第27-28页
        3.2.2 参数介绍第28-30页
        3.2.3 粒子群算法的其他参数分析第30页
    3.3 改进的粒子群算法第30-32页
    3.4 改进粒子群算法仿真第32-37页
    3.5 本章小结第37-38页
4 多目标粒子群优化算法第38-46页
    4.1 多目标优化的定义第38-40页
        4.1.1 多目标的数学描述第38页
        4.1.2 多目标最优解的评价指标第38-40页
    4.2 多目标优化算法分类第40-44页
        4.2.1 常规多目标优化算法第40-42页
        4.2.2 多目标粒子群优化算法第42-44页
    4.3 多目标粒子群算法的仿真第44-45页
    4.4 本章小结第45-46页
5 基于灰色关联的多目标粒子群算法的电力系统负荷分配第46-67页
    5.1 引言第46-47页
    5.2 灰色关联度及改进第47-51页
        5.2.1 灰色关联分析第48-49页
        5.2.2 灰色关联度的基本特征第49页
        5.2.3 灰色关联度基本公式第49-50页
        5.2.4 灰色关联度的改进第50-51页
    5.3 基于灰色关联的多目标粒子群算法第51-54页
        5.3.1 档案集的维护与改进第51-52页
        5.3.2 全局最优粒子的选取第52-53页
        5.3.3 算法流程第53-54页
    5.4 标准测试函数和仿真分析第54-62页
        5.4.1 多目标测试函数介绍第54-56页
        5.4.2 仿真结果与分析第56-62页
    5.5 基于改进的MOPSO的电力系统负荷分配第62-63页
        5.5.1 电力系统环境经济负荷分配第62页
        5.5.2 改进的多目标粒子群电力系统负荷分配策略第62-63页
    5.6 仿真分析第63-66页
    5.7 本章小结第66-67页
6 结论第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72页

论文共72页,点击 下载论文
上一篇:基于GaN的全数字控制图腾柱式无桥PFC的研究
下一篇:微型混合动力汽车用永磁同步电机的设计