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基于微粒群算法的电力系统无功优化研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-17页
   ·前言第8页
   ·无功优化问题的分类第8-9页
   ·无功优化方法综述第9-14页
     ·常规无功优化方法第9-12页
     ·无功优化的人工智能方法第12-14页
   ·电力市场下的无功优化问题第14-15页
   ·无功优化研究的关键问题第15-16页
   ·本文的主要研究内容及方法第16-17页
第二章 电力系统无功优化的数学模型第17-28页
   ·牛顿-拉夫逊法潮流计算第17-25页
     ·牛顿-拉夫逊迭代法第17-18页
     ·电力网络方程式第18-21页
     ·功率方程和变量、节点的分类第21-23页
     ·牛顿-拉夫逊法潮流计算的修正方程式第23-24页
     ·牛顿-拉夫逊法潮流计算流程第24-25页
   ·无功优化的数学模型第25-27页
     ·功率方程约束第25-26页
     ·变量约束第26页
     ·无功优化目标函数第26-27页
     ·罚因子的选取第27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 微粒群算法及其在电力系统中的应用第28-39页
   ·PSO算法的数学描述第28-29页
   ·PSO算法流程第29-30页
   ·PSO算法参数分析第30-32页
   ·PSO算法改进思路第32-33页
   ·PSO算法的特点第33-34页
   ·PSO算法在电力系统中的应用第34-38页
     ·电网扩展规划第34-35页
     ·发电机组检修计划第35页
     ·机组优化组合第35页
     ·谐波分析与电容器配置第35-36页
     ·最优潮流计算与无功优化控制第36页
     ·优化设计第36-37页
     ·配电网状态估计第37页
     ·参数辩识第37-38页
     ·负荷经济分配第38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 电力系统无功优化的微粒群算法第39-51页
   ·动态改变惯性权重的改进微粒群(MPSO)算法第39页
   ·保证全局收敛的随机微粒群(SPSO)算法第39-40页
   ·引入模拟退火思想的退火随机微粒群(SASPSO)算法第40-44页
     ·模拟退火(SA)算法第40-43页
     ·退火随机微粒群(SASPSO)算法第43-44页
   ·基于微粒群算法的电力系统无功优化第44-50页
     ·微粒位置的表示第44页
     ·离散变量的处理第44页
     ·算例分析第44-50页
   ·本章小结第50-51页
第五章 结论与展望第51-53页
   ·本文的主要结论第51页
   ·有待研究的问题第51-53页
参考文献第53-58页
致谢第58-59页
攻读硕士学位期间参加科研及完成论文情况第59页

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