基于混合蚁群算法的配电网故障区段定位研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本课题的主要工作和创新点 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本课题的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.3.2 本课题的创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 配电网故障定位原理及算法 | 第13-26页 |
| 2.1 配电网故障定位的概念及分类 | 第13页 |
| 2.2 短路故障定位方法及原理 | 第13-20页 |
| 2.2.1 就地控制型 | 第13-16页 |
| 2.2.2 分布式控制型 | 第16-18页 |
| 2.2.3 集中控制型 | 第18-20页 |
| 2.3 集中控制型故障定位算法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 直接算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 间接算法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 蚁群算法及免疫算法的理论和应用 | 第26-39页 |
| 3.1 蚁群算法概述 | 第26-29页 |
| 3.2 免疫算法概述 | 第29-31页 |
| 3.3 蚁群算法的不足之处 | 第31-32页 |
| 3.4 混合蚁群算法 | 第32-36页 |
| 3.4.1 免疫算法和蚁群算法混合 | 第32-35页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第35-36页 |
| 3.5 基于混合蚁群算法的算例分析 | 第36-38页 |
| 3.5.1 0-1背包问题 | 第36-37页 |
| 3.5.2 性能分析 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 混合蚁群算法在配电网故障定位中的应用 | 第39-57页 |
| 4.1 蚁群算法在配电网中的应用 | 第39-43页 |
| 4.1.1 评价函数的确定 | 第39-40页 |
| 4.1.2 局部信息素更新 | 第40页 |
| 4.1.3 引入扰动策略 | 第40-41页 |
| 4.1.4 全局信息素更新 | 第41页 |
| 4.1.5 算法参数设置 | 第41-43页 |
| 4.2 免疫算法在配电网故障定位中的应用 | 第43-46页 |
| 4.2.1 抗体编码 | 第43-44页 |
| 4.2.2 抗体评价 | 第44页 |
| 4.2.3 免疫操作 | 第44-46页 |
| 4.3 混合蚁群算法在故障定位问题中的改进 | 第46-52页 |
| 4.3.1 初始信息素的改进 | 第46-47页 |
| 4.3.2 自适应信息素挥发系数 | 第47页 |
| 4.3.3 改进的局部信息素公式 | 第47-48页 |
| 4.3.4 扰动策略 | 第48页 |
| 4.3.5 配电网区域划分方法 | 第48-52页 |
| 4.4 混合蚁群算法的故障定位实现 | 第52-56页 |
| 4.4.1 配电网网络参数编码 | 第52页 |
| 4.4.2 初始种群的形成 | 第52-53页 |
| 4.4.3 开关函数 | 第53页 |
| 4.4.4 评价函数的构造 | 第53-54页 |
| 4.4.5 基于混合蚁群算法的故障定位流程 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小节 | 第56-57页 |
| 第五章 混合蚁群算法在配电网故障定位中的仿真 | 第57-67页 |
| 5.1 简单辐射网故障定位 | 第57-61页 |
| 5.1.1 单点故障及多点故障仿真分析 | 第57-60页 |
| 5.1.2 信息畸变情况下的仿真分析 | 第60-61页 |
| 5.2 有源配电网故障定位 | 第61-64页 |
| 5.2.1 单点故障及多点故障仿真分析 | 第61-63页 |
| 5.2.2 信息畸变情况下的仿真分析 | 第63-64页 |
| 5.3 算法性能分析 | 第64-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 结论 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 在读期间公开发表论文 | 第72-73页 |
| 在读期间参加科研项目情况 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
