| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·选题背景及意义 | 第7页 |
| ·智能算法研究概况 | 第7-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9页 |
| ·本文的内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 电力系统介绍 | 第11-15页 |
| ·发电机组介绍 | 第11-12页 |
| ·热力机组模型 | 第11页 |
| ·水力机组模型 | 第11-12页 |
| ·电力系统电网介绍 | 第12-13页 |
| ·网络有功功率平衡方程 | 第12-13页 |
| ·网络无功功率平衡方程 | 第13页 |
| ·电力系统优化运行问题分类 | 第13页 |
| ·最优潮流法 | 第13-15页 |
| 第三章 智能算法介绍 | 第15-25页 |
| ·遗传算法 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第15-16页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第16-17页 |
| ·粒子群优化算法 | 第17-22页 |
| ·粒子群优化算法的基本概念 | 第18-19页 |
| ·粒子群优化算法的基本流程 | 第19-20页 |
| ·几种改进的粒子群优化算法 | 第20-22页 |
| ·具有量子行为的粒子群算法 | 第22-25页 |
| ·具有量子行为的粒子群算法的基本概念 | 第22页 |
| ·具有量子行为的粒子群算法的基本流程 | 第22-24页 |
| ·几种改进的具有量子行为的粒子群算法 | 第24-25页 |
| 第四章 量子粒子群算法在电力系统优化运行中的应用 | 第25-35页 |
| ·量子粒子群算法解决电力系统优化运行问题的过程 | 第25-28页 |
| ·目标函数 | 第25页 |
| ·网络损耗 | 第25页 |
| ·等式约束 | 第25-26页 |
| ·不等约束 | 第26-27页 |
| ·具体流程 | 第27页 |
| ·其它说明 | 第27-28页 |
| ·算例测试 | 第28-34页 |
| ·6-Unit 系统 | 第28-29页 |
| ·15-Unit 系统 | 第29-32页 |
| ·40-Unit 系统 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第五章 结合POWELL 算法的量子粒子群算法在电力系统优化运行中的应用 | 第35-44页 |
| ·直接搜索法 | 第35-39页 |
| ·POWELL 算法 | 第35-38页 |
| ·其它直接搜索算法 | 第38-39页 |
| ·结合POWELL 算法的QPSO 算法的电力系统实例分析 | 第39-43页 |
| ·使用POWELL 算法优化粒子初始值 | 第40-42页 |
| ·使用POWELL 算法优化粒子局部最优值 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·工作总结 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第51页 |