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含风电的电力系统无功优化算法研究

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·课题研究背景与研究意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-16页
     ·常规优化算法第13-14页
     ·现代人工智能算法第14-16页
   ·本文主要研究内容第16-18页
第2章 含风电机组的电力系统潮流计算第18-28页
   ·电力系统潮流计算方法第18-22页
   ·含风电机组的电力系统第22-23页
     ·风力发电机的分类第22-23页
   ·风力发电机在潮流计算中的处理方法第23-26页
     ·异步电机在潮流计算中的处理方法第23-24页
     ·馈异步电机在潮流计算中的模型第24-26页
     ·异步机组成的风电场的电力系统潮流计算第26页
   ·小结第26-28页
第3章 混合群体细菌趋药性优化算法第28-37页
   ·引言第28页
   ·粒子群优化算法原理第28-31页
     ·粒子群算法基本原理第28-29页
     ·粒子群算法流程第29-31页
   ·细菌群体趋药性(BCC)算法第31-34页
     ·BC算法原理第31-33页
     ·细菌群体信息交互过程第33-34页
   ·合粒子群群体细菌趋药性优化算法(MPSOBCC)第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第4章 基于混合细菌趋药性的电力系统无功优化第37-45页
   ·无功优化模型第37-38页
     ·目标函数第37页
     ·无功优化约束条件第37-38页
   ·IEEE30节点系统模型第38-39页
   ·基于混合细菌趋药性算法的无功优化数学模型第39-41页
   ·仿真结果分析第41-44页
   ·小结第44-45页
第5章 含风电场的电力系统无功优化算例分析第45-55页
   ·风电机组输出功率的多场景分析第45-46页
     ·风电机组的功率输出模型第45-46页
   ·含风电场的电力系统无功优化数学模型第46-48页
     ·目标函数第46-47页
     ·约束条件第47-48页
   ·基于MPSOBCC算法编码第48-49页
   ·算例分析第49-53页
   ·小结第53-55页
结论与展望第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录第62页

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