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 |