| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 固态变压器在配电网中的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 含SST的配网重构综合优化研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 细菌觅食算法的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 含SST的配电网优化计算分析 | 第19-30页 |
| 2.1 含SST的配电网无功优化 | 第19-22页 |
| 2.1.1 SST的工作原理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 SST的数学模型与无功控制原理 | 第20-21页 |
| 2.1.3 SST的控制方式 | 第21-22页 |
| 2.2 含SST的配电网潮流计算分析 | 第22-24页 |
| 2.2.1 含SST的配电网潮流计算特点 | 第22-23页 |
| 2.2.2 SST的潮流计算模型 | 第23-24页 |
| 2.3 含SST的配电网潮流交替迭代算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 含SST的配电网潮流计算过程 | 第24-25页 |
| 2.3.2 含SST的配电网潮流计算步骤 | 第25-27页 |
| 2.4 算例验证 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 改进细菌觅食算法在配电网综合优化中的应用 | 第30-41页 |
| 3.1 基本细菌觅食算法概述 | 第30-32页 |
| 3.2 适用于配网重构的改进细菌觅食算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 转码规则 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于分维自适应步长与变速社会学习的趋化操作 | 第33-36页 |
| 3.2.3 基于个体适应度的分群迁移操作 | 第36-37页 |
| 3.3 适用于SST无功优化的改进细菌觅食算法 | 第37-38页 |
| 3.4 综合优化算法流程 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 综合优化模型与算例分析 | 第41-56页 |
| 4.1 综合优化模型的建立 | 第41-43页 |
| 4.2 IEEE33节点算例结果 | 第43-45页 |
| 4.3 PG&E69节点算例结果 | 第45-48页 |
| 4.4 算例结果分析 | 第48-55页 |
| 4.4.1 不同优化方式的结果对比 | 第48-51页 |
| 4.4.2 算法性能分析 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 研究结论 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |