| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-15页 |
| ·电力系统无功优化的目的和意义 | 第6页 |
| ·电力系统无功优化的特点 | 第6-8页 |
| ·国内外的研究方法概述 | 第8-14页 |
| ·非线性规划法 | 第8-9页 |
| ·线性规划法 | 第9页 |
| ·混合整数规划法 | 第9-10页 |
| ·动态规划法 | 第10页 |
| ·人工智能方法(Artificial Intelligence Method) | 第10-14页 |
| ·遗传算法 | 第10-11页 |
| ·模拟退火算法 | 第11页 |
| ·专家系统 | 第11-12页 |
| ·Tabu 算法(简称TS 法) | 第12页 |
| ·模糊优化法 | 第12-13页 |
| ·混合优化策略 | 第13页 |
| ·人工神经网络 | 第13页 |
| ·粒子群优化算法 | 第13-14页 |
| ·本文所作的工作 | 第14-15页 |
| 第二章 粒子群优化算法及其在电力系统中的应用 | 第15-24页 |
| ·粒子群优化算法的产生背景 | 第15-16页 |
| ·PSO 算法的优点 | 第16页 |
| ·粒子群优化算法的基本原理 | 第16-18页 |
| ·基本PSO 的算法流程 | 第18-19页 |
| ·粒子群优化算法的改进措施 | 第19-21页 |
| ·惯性权重(inertia weight)法 | 第19-20页 |
| ·压缩因子(constriction factor)法 | 第20页 |
| ·选择法 | 第20-21页 |
| ·邻域法 | 第21页 |
| ·拉伸法 | 第21页 |
| ·PSO 算法在电力系统中的应用 | 第21-24页 |
| ·电网扩展规划 | 第21-22页 |
| ·发电机组检修计划 | 第22页 |
| ·最优潮流计算与无功优化控制 | 第22-23页 |
| ·配电系统的状态估计 | 第23页 |
| ·优化设计 | 第23-24页 |
| 第三章 基于自适应变异特性的多组织粒子群优化算法的无功优化 | 第24-32页 |
| ·多组织粒子群优化算法(MPSO)介绍 | 第24-25页 |
| ·MPSO 的启发思想 | 第24页 |
| ·MPSO 的计算公式及参数设置 | 第24-25页 |
| ·基于经典数学优化函数的算法验证 | 第25-27页 |
| ·自适应变异多组织粒子群算法 | 第27-29页 |
| ·算法的提出 | 第27-28页 |
| ·变异操作 | 第28页 |
| ·结果比较 | 第28-29页 |
| ·基于AMMPSO 的无功优化 | 第29-32页 |
| 第四章 算例分析 | 第32-40页 |
| ·IEEE-6 节点系统算例分析 | 第32-34页 |
| ·IEEE-14 节点系统算例分析 | 第34-36页 |
| ·IEEE30 节点系统算例分析 | 第36-40页 |
| 第五章 结论及展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 在学期间发表论文和参加科研情况 | 第46页 |
