| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·经典无功优化算法 | 第9-11页 |
| ·现代人工智能方法 | 第11-13页 |
| ·本文研究目的和研究内容 | 第13-16页 |
| 2 无功优化数学模型 | 第16-24页 |
| ·无功优化数学模型概述 | 第16-18页 |
| ·建立无功优化数学模型 | 第18-19页 |
| ·无功优化数学模型一 | 第18-19页 |
| ·无功优化数学模型二 | 第19页 |
| ·目标函数及约束条件的梯度公式 | 第19-24页 |
| ·节点功率注入量的偏导数公式 | 第19-21页 |
| ·无功优化数学模型一的梯度公式 | 第21-22页 |
| ·无功优化数学模型二的梯度公式 | 第22-24页 |
| 3 求解无功优化问题的可行方向法 | 第24-30页 |
| ·求解无功优化问题的广义简化梯度法 | 第24-25页 |
| ·求解无功优化问题的可行点法 | 第25-26页 |
| ·求解无功优化问题的二次规划法 | 第26-27页 |
| ·算法主结构 | 第26-27页 |
| ·二次规划子问题的求解 | 第27页 |
| ·线性搜索策略和评价函数 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-30页 |
| 4 求解无功优化问题的 GENOCOPII 算法 | 第30-37页 |
| ·GENOCOP 系列算法基础 | 第30-33页 |
| ·GENOCOPI 算法(算子修正法) | 第30-31页 |
| ·GENOCOP 中的遗传算子 | 第31-32页 |
| ·modGA 算法 | 第32-33页 |
| ·GENOCOPII 算法 | 第33-35页 |
| ·求解无功优化问题的GENOCOPII 算法 | 第35-37页 |
| 5 求解无功优化问题的 GENOCOPIII 算法 | 第37-45页 |
| ·GENOCOPIII 算法 | 第37-39页 |
| ·求解无功优化问题的GENOCOPIII 算法 | 第39-40页 |
| ·求解无功优化问题的改进GENOCOPIII 算法 | 第40-45页 |
| ·演化策略简介 | 第40页 |
| ·求解无功优化问题的改进GENOCOPIII 算法 | 第40-45页 |
| 6 求解无功优化问题的启发式 GENOCOPIII 算法 | 第45-55页 |
| ·确定性搜索算法和GENOCOPIII 法的优缺点 | 第45-46页 |
| ·求解无功优化问题的启发式GENOCOPIII 算法 | 第46-51页 |
| ·求解无功优化问题的启发式GENOCOPIII 算法一 | 第46-48页 |
| ·求解无功优化问题的启发式GENOCOPIII 算法二 | 第48-51页 |
| ·求解无功优化问题的解耦启发式GENOCOPOIII 算法 | 第51-55页 |
| 7 算例 | 第55-62页 |
| ·参数设置 | 第55页 |
| ·Ward&Hale6 节点系统计算结果 | 第55-58页 |
| ·IEEE14 节点系统计算结果 | 第58-62页 |
| 8 结论和展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第68-69页 |
| 独创性声明 | 第69页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第69页 |
