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机会约束规划下含风电场的机组组合优化

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-14页
第一章 绪论第14-25页
   ·课题研究背景及意义第14-19页
     ·风电现状及未来发展趋势第14-17页
     ·含风电场机组组合优化的影响第17-18页
     ·含风电场机组组合优化的研究意义第18-19页
   ·国内外机组组合优化研究现状第19-23页
     ·机组组合优化的研究现状第19-22页
     ·含风电场的机组组合优化研究现状第22-23页
   ·本文的主要研究工作第23-25页
第二章 风电机组特性与机会约束规划理论第25-38页
   ·风电相关特性第25-28页
     ·风电机组出力特性第25页
     ·风速分布第25-26页
     ·风电机组的输出功率第26-28页
   ·机组组合优化第28-32页
     ·机组的耗量特性第28-30页
     ·机组的启停成本第30-32页
     ·机组启停优化应考虑的因素第32页
   ·机会约束规划理论第32-37页
     ·机会约束规划模型第33-35页
     ·随机模拟技术求解机会约束规划问题第35-36页
     ·机会约束规划问题的约束条件校验第36-37页
     ·机会约束规划在风电相关问题研究中的可行性第37页
   ·本章小结第37-38页
第三章 混沌文化粒子群算法研究第38-55页
   ·混沌优化算法第38-40页
     ·混沌运动的基本特征第38-39页
     ·混沌优化方法第39-40页
   ·粒子群算法第40-42页
     ·粒子群基本原理第40-41页
     ·PSO算法的实现步骤第41-42页
   ·文化算法基本原理第42-46页
     ·文化算法的计算框架第43页
     ·主群体空间第43-44页
     ·信仰空间设计与更新第44-45页
     ·文化算法的实现步骤第45-46页
   ·混沌文化粒子群算法第46-49页
     ·基于混沌文化粒子群算法改进的初始化第47页
     ·混沌文化粒子群算法实现步骤及流程第47-49页
   ·算法数值测试仿真验证与分析第49-54页
     ·参数设置第49-51页
     ·测试结果分析第51-54页
   ·本章小结第54-55页
第四章 基于混合智能算法的电力系统机组组合优化第55-74页
   ·电力系统机组组合优化数学模型第55-57页
     ·目标函数第55-56页
     ·约束条件第56-57页
   ·基于混沌离散粒子群算法的机组启停状态求解第57-62页
     ·粒子的编码和生成第57页
     ·机组规则的引入第57-58页
     ·启停机组约束条件的处理第58-59页
     ·改进策略在机组组合优化中的应用第59-61页
     ·基于混沌离散粒子群算法的机组启停程序设计第61-62页
   ·基于混沌文化粒子群优化算法的负荷分配第62-67页
     ·负荷分配约束条件的处理第62-65页
     ·基于混沌文化粒子群优化算法的负荷分配的程序设计第65-67页
   ·基于混合智能算法的电力系统机组组合优化算例分析第67-72页
     ·算例参数设置第67-68页
     ·仿真结果与分析第68-72页
   ·本章小结第72-74页
第五章 机会约束规划下含风电场多目标机组组合优化第74-91页
   ·多目标函数处理第74-75页
     ·多目标函数问题第74页
     ·多目标优化问题的求解方法第74-75页
   ·机会约束规划下含风电场的多目标机组组合优化数学模型第75-77页
     ·含风电场的多目标机组组合优化模型建立第75-76页
     ·约束条件第76-77页
   ·含风电场的多目标机组组合优化求解第77-80页
     ·风速概率抽样第77-78页
     ·蒙特卡洛随机模拟机会约束条件校验第78页
     ·含风电场的多目标机组组合优化算法流程第78-80页
   ·含风电场的多目标机组组合优化算例分析第80-89页
     ·算例参数设置第80-81页
     ·仿真结果与分析第81-89页
   ·本章小结第89-91页
结论与展望第91-93页
参考文献第93-98页
读研期间发表的论文第98-100页
致谢第100页

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