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基于有记忆的模拟退火算法的放射性配电网络并联电容器的优化配置

第一章 绪论第1-17页
   ·配电系统的特点第10页
   ·配电系统电容器优化配置的意义和内容第10-11页
   ·国内外发展动态第11-15页
     ·早期研究所做的简化假设第11-12页
     ·优化方法的发展现状第12-15页
   ·本文所做的工作第15-17页
第二章 无功功率补偿和并联电容器优化配置模型第17-24页
   ·前言第17-18页
   ·无功功率补偿及其效益第18-20页
   ·并联电容器优化配置的数学模型第20-23页
     ·优化目标第20-22页
       ·能量损耗成本第20-21页
       ·电容器投资成本第21-22页
     ·约束条件第22页
     ·数学模型第22-23页
   ·结论第23-24页
第三章 基于支路网损的配电网前推回推潮流算法第24-30页
   ·前言第24-25页
   ·配电潮流的前推回推法第25-28页
     ·潮流计算的基本单元第25页
     ·基于支路网损的前推回推法的基本原理第25-26页
     ·基于支路网损的前推回推法的迭代步骤和算法流程第26-28页
       ·迭代步骤第26-27页
       ·算法流程图第27-28页
   ·仿真结果第28-29页
   ·结论第29-30页
第四章 网损微增率第30-35页
   ·前言第30页
   ·阻抗矩阵法第30-33页
   ·仿真结果第33-34页
   ·结论第34-35页
第五章 模拟退火算法及其改进算法第35-53页
   ·前言第35页
   ·整体最优解、邻域结构与局部最优解第35-36页
   ·局部搜索算法第36-38页
     ·局部搜索算法的算法描述第36-37页
     ·局部搜索算法的特性第37页
     ·改善局部搜索算法性能的途径第37-38页
   ·模拟退火算法的背景第38-40页
     ·固体退火过程第38-39页
       ·固体退火过程的物理图象第38页
       ·固体退火过程的统计性质第38-39页
     ·Metropolis准则第39-40页
   ·模拟退火算法第40-43页
     ·模拟退火算法的提出第40-41页
     ·模拟退火算法描述第41-42页
     ·模拟退火算法与局部搜索算法的差异第42页
     ·模拟退火算法的特性第42-43页
   ·冷却进度表第43-48页
     ·冷却进度表的概念第44页
     ·冷却进度表的选取原则第44-48页
       ·控制参数初值t_0的选取第44-45页
       ·Mapkob链长度L_k的选取第45-46页
       ·控制参数衰减函数的选取第46-47页
       ·停止准则的选取第47-48页
   ·模拟退火算法应用的一般要求第48-49页
   ·改进的有记忆的模拟退火算法第49-52页
     ·问题的提出第49-51页
     ·有记忆的模拟退火算法及其描述第51-52页
   ·结论第52-53页
第六章 配电网络并联电容器优化配置的改进模拟退火算法第53-74页
   ·前言第53-54页
   ·应用于电容器优化配置的改进模拟退火算法的设计要素第54-64页
     ·解空间的构成第55-56页
     ·算法的目标函数和初始解第56-57页
     ·新解的产生机制第57-58页
       ·重负下的新解产生机制第57页
       ·非重负(中负和低负)下的新解产生机制第57-58页
     ·新解的接受准则第58页
     ·冷却进度表的选取第58-64页
       ·控制参数初值t_0的选取第59-63页
       ·Mapkob链长度的选取第63页
       ·控制参数衰减函数的选取第63页
       ·停止准则的选取第63-64页
   ·有记忆的模拟退火算法设计第64-68页
     ·算法设计步骤第64-65页
     ·算法流程图第65-68页
   ·完整的算法流程图第68页
   ·仿真结果第68-72页
     ·模拟退火算法与改进的有记忆的模拟退火算法的算例比较第68-70页
     ·改进的有记忆的模拟退火算法的优化结果第70-72页
   ·结论第72-74页
第七章 结论与讨论第74-76页
   ·结论第74-75页
   ·讨论第75-76页
附录第76-81页
参考文献第81-88页
声明第88-89页
致谢第89页

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