| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 不平衡治理研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 智能算法在三相不平衡治理中研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 三相负荷不平衡治理装置系统研究 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 装置系统组成及工作原理 | 第16-17页 |
| 2.3 三相不平衡治理装置关键问题分析 | 第17-19页 |
| 2.3.1 负荷最优换相问题分析 | 第17-18页 |
| 2.3.2 换相开关安装位置和数量问题分析 | 第18页 |
| 2.3.3 换相开关结构和切换策略问题分析 | 第18-19页 |
| 2.3.4 负荷电流有效检测问题分析 | 第19页 |
| 2.4 换相开关结构与控制策略设计 | 第19-25页 |
| 2.5 改进电流有效值的计算 | 第25-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于改进粒子群算法的负荷优化调节 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 三相负荷不平衡度的计算方法 | 第29-30页 |
| 3.3 优化目标函数的建立 | 第30-32页 |
| 3.3.1 基于电流不平衡度的优化目标函数建立 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于动作开关数目的优化目标函数建立 | 第31-32页 |
| 3.4 面向负荷优化调节的改进粒子群算法 | 第32-37页 |
| 3.4.1 标准粒子群算法 | 第32-33页 |
| 3.4.2 改进粒子群算法 | 第33-37页 |
| 3.5 算例分析验证 | 第37-41页 |
| 3.5.1 电流不平衡度最小算例分析验证 | 第37-40页 |
| 3.5.2 开关动作次数最少算例分析验证 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于改进遗传算法换相开关优化配置 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 换相开关安装位置和数量对负荷不平衡治理影响分析 | 第42-43页 |
| 4.2.1 换相开关安装数量对负荷不平衡治理影响分析 | 第42-43页 |
| 4.2.2 换相开关安装位置对负荷不平衡治理影响分析 | 第43页 |
| 4.3 换相开关优化配置建模型 | 第43-45页 |
| 4.4 遗传算法及其改进 | 第45-47页 |
| 4.4.1 标准遗传算法 | 第45-46页 |
| 4.4.2 改进的遗传算法 | 第46-47页 |
| 4.5 基于改进遗传算法的开关优化配置流程 | 第47-48页 |
| 4.6 算例分析 | 第48-51页 |
| 4.6.1 开关优化配置算例分析 | 第48-49页 |
| 4.6.2 优化配置后对开关上负荷波动治理情况 | 第49-50页 |
| 4.6.3 优化配置后对开关外负荷波动治理情况 | 第50-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验平台设计与结果分析 | 第52-61页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 装置硬件电路设计 | 第52-55页 |
| 5.2.1 电流电压采样电路 | 第53-54页 |
| 5.2.2 电源和基准源电路 | 第54页 |
| 5.2.3 通信电路 | 第54-55页 |
| 5.3 装置软件设计 | 第55-58页 |
| 5.3.1 主站系统软件设计 | 第56-57页 |
| 5.3.2 从站系统软件设计 | 第57-58页 |
| 5.4 系统实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
