摘 要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
目录 | 第6-8页 |
绪论 | 第8-11页 |
1 引言 | 第8页 |
2 配电网电压无功运行优化的背景 | 第8-9页 |
3 配电网电压无功运行优化的意义 | 第9页 |
4 配电网电压无功运行优化研究的现状 | 第9-10页 |
5 本文的主要工作 | 第10-11页 |
第一章 配电网的无功功率与电压调整 | 第11-22页 |
·配电网中的无功功率平衡 | 第11-13页 |
·配电网中的无功功率负荷和无功功率损耗 | 第11-12页 |
·配电网的无功功率电源 | 第12页 |
·配电网无功功率的平衡 | 第12-13页 |
·无功功率与电压损耗的关系 | 第13-14页 |
·无功功率与有功网损的关系 | 第14-15页 |
·无功功率与负荷不平衡度的关系 | 第15-18页 |
·无功功率与功率因数的关系 | 第18-19页 |
·配电网电压无功控制的目的和意义 | 第19-20页 |
·调整电压 | 第19页 |
·校正功率因数 | 第19-20页 |
·平衡负荷 | 第20页 |
·配电网电压无功控制的方式 | 第20页 |
·配电网电压无功控制的实现手段 | 第20-21页 |
·本章小结 | 第21-22页 |
第二章 配电网电压无功运行优化的数学模型 | 第22-32页 |
·概述 | 第22页 |
·配电网电压无功运行优化的变量 | 第22-23页 |
·配电网电压无功运行优化的目标函数 | 第23-24页 |
·传统的目标函数 | 第23-24页 |
·电力市场下的目标函数 | 第24页 |
·配电网电压无功运行优化的等约束条件 | 第24-29页 |
·配电网的特点 | 第24-25页 |
·配电网的潮流模型 | 第25-26页 |
·改进PQ解耦法 | 第26页 |
·前推回代法 | 第26-28页 |
·近似电流分布法 | 第28-29页 |
·配电网电压无功运行优化的不等约束条件 | 第29-31页 |
·不等约束条件的类型 | 第29-30页 |
·不等约束条件的处理方法 | 第30-31页 |
·软约束法 | 第30-31页 |
·硬约束法 | 第31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第三章 配电网电压无功运行优化的算法 | 第32-41页 |
·概述 | 第32页 |
·线性规划法 | 第32-34页 |
·非线性规划法 | 第34-35页 |
·混合整数规划法 | 第35-36页 |
·动态规划法 | 第36页 |
·人工智能法 | 第36-40页 |
·遗传算法 | 第37页 |
·人工神经网络法 | 第37-38页 |
·模拟退火法 | 第38页 |
·禁忌搜索方法 | 第38-39页 |
·模糊优化法 | 第39页 |
·其它人工智能算法 | 第39-40页 |
·本章小结 | 第40-41页 |
第四章 改进遗传算法在配电网电压无功运行优化中的应用 | 第41-56页 |
·概述 | 第41-42页 |
·数学模型 | 第42-44页 |
·电压质量的影响 | 第42页 |
·负荷不平衡度的影响 | 第42页 |
·负荷等级的影响 | 第42页 |
·设备操作次数的影响 | 第42页 |
·负荷曲线的分段 | 第42-43页 |
·综合数学模型 | 第43-44页 |
·目标函数 | 第43-44页 |
·约束条件 | 第44页 |
·改进遗传算法在配电网电压无功运行优化中的应用 | 第44-47页 |
·离散变量的处理 | 第44-45页 |
·神经网络的参数选择与改进措施 | 第45-46页 |
·遗传算法的参数选择与改进措施 | 第46页 |
·算法的性能分析 | 第46-47页 |
·算法的实现以及流程图 | 第47-50页 |
·算例验证及分析 | 第50-55页 |
·算例一的原始数据 | 第50-51页 |
·算例一的计算结果 | 第51页 |
·算例一的结果分析 | 第51-52页 |
·算例二的原始数据 | 第52-54页 |
·算例二的计算结果 | 第54页 |
·算例二的结果分析 | 第54-55页 |
·本章小结 | 第55-56页 |
第五章 结论与工作展望 | 第56-57页 |
·结论 | 第56页 |
·论文存在的不足及展望 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-59页 |
致谢 | 第59-60页 |
硕士研究生期间发表的论文 | 第60页 |