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基于GPSO算法的电力网络无功优化研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 电网无功补偿研究现状第12-13页
        1.2.2 无功优化算法研究现状第13-15页
    1.3 论文工作和结构安排第15-16页
第2章 电力网络的潮流计算与无功补偿第16-30页
    2.1 电力网络潮流运行方式第16-17页
        2.1.1 潮流运行方式选择第16-17页
        2.1.2 运行方式安排第17页
    2.2 电力网络潮流计算第17-22页
        2.2.1 潮流计算数学模型第17-18页
        2.2.2 牛顿-拉夫逊法第18-21页
        2.2.3 牛顿-拉夫逊法潮流计算步骤及流程第21-22页
    2.3 电力网络的无功损耗及补偿第22-26页
        2.3.1 电力网络的无功损耗第22-23页
        2.3.2 电力网络的无功补偿方式第23-24页
        2.3.3 电力网络的无功补偿装置第24-26页
    2.4 无功补偿装置并网分析第26-29页
        2.4.1 无功补偿装置并网后对系统的影响第27-28页
        2.4.2 无功补偿装置数量及容量选择第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第3章 粒子群算法在无功优化中的应用第30-43页
    3.1 粒子群(PSO)算法第30-33页
        3.1.1 PSO算法简介第30页
        3.1.2 PSO算法基本原理第30-32页
        3.1.3 PSO算法的流程第32-33页
    3.2 PSO算法电网重构流程第33-35页
        3.2.1 电力网络重构思想第33-34页
        3.2.2 PSO算法电网重构流程第34-35页
    3.3 电力网络算例分析第35-42页
        3.3.1 PSO算法14节点算例分析第35-37页
        3.3.2 PSO算法39节点算例分析第37-38页
        3.3.3 PSO算法某地区实际算例分析第38-40页
        3.3.4 PSO算法补偿设备合理并网效果分析第40-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第4章 遗传算法在无功优化中的应用第43-53页
    4.1 遗传(GA)算法第43-45页
        4.1.1 GA算法简介第43页
        4.1.2 GA算法基本原理第43-45页
    4.2 GA算法电网重构流程第45-46页
    4.3 电力网络算例分析第46-52页
        4.3.1 GA算法14节点算例分析第46-48页
        4.3.2 GA算法39节点算例分析第48-49页
        4.3.3 GA算法某地区实际算例分析第49-50页
        4.3.4 GA算法补偿设备合理并网效果分析第50-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第5章 改进粒子群算法在无功优化中的应用第53-68页
    5.1 基于遗传算法改进的粒子群(GPSO)算法第53-56页
        5.1.1 GPSO算法的原理第53-54页
        5.1.2 GPSO算法的流程第54-56页
    5.2 GPSO算法电力网络重构流程第56-57页
    5.3 电力网络算例分析第57-62页
        5.3.1 GPSO算法14节点算例分析第57-58页
        5.3.2 GPSO算法39节点算例分析第58-60页
        5.3.3 GPSO算法某地区实际算例分析第60-61页
        5.3.4 GPSO算法补偿设备合理并网效果分析第61-62页
    5.4 GPSO算法改进情况分析第62-67页
        5.4.1 14 节点算例仿真对比分析第62-64页
        5.4.2 39节点算例仿真对比分析第64-65页
        5.4.3 某地区实际算例仿真对比分析第65-67页
    5.5 本章小结第67-68页
第6章 全文总结第68-70页
    6.1 研究工作总结第68页
    6.2 进一步的工作建议第68-70页
参考文献第70-74页
作者简介及科研成果第74-75页
致谢第75页

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