PSO算法在电力系统无功优化和经济负荷分配中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·电力系统优化的研究现状 | 第12-15页 |
| ·常规优化方法 | 第12-14页 |
| ·人工智能优化方法 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 粒子群算法 | 第16-25页 |
| ·粒子群算法 | 第16-19页 |
| ·粒子群算法的原理和模型 | 第16-17页 |
| ·惯性权重和学习因子 | 第17-18页 |
| ·粒子群算法的参数设置 | 第18-19页 |
| ·粒子群算法的优点 | 第19页 |
| ·两种改进的粒子群算法 | 第19-20页 |
| ·粒子群算法流程 | 第20-21页 |
| ·粒子群优化算法在电力系统中的应用 | 第21-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于粒子群算法的无功优化 | 第25-45页 |
| ·无功优化的数学模型 | 第25-28页 |
| ·目标选择 | 第25-26页 |
| ·目标函数 | 第26-27页 |
| ·约束条件 | 第27-28页 |
| ·目标函数的转换 | 第28页 |
| ·无功优化问题的粒子群算法实现 | 第28-30页 |
| ·模型实现步骤 | 第28-29页 |
| ·算法参数选取 | 第29-30页 |
| ·粒子群优化算法求解无功优化的过程 | 第30-31页 |
| ·算例分析 | 第31-43页 |
| ·试验条件 | 第31-32页 |
| ·IEEE30节点系统 | 第32-33页 |
| ·IEEE30节点系统计算结果 | 第33-39页 |
| ·IEEE118节点系统 | 第39-40页 |
| ·IEEE118节点系统计算结果 | 第40-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于粒子群算法的经济负荷分配 | 第45-70页 |
| ·电力系统经济负荷分配模型 | 第45-48页 |
| ·目标选择 | 第45-46页 |
| ·目标函数 | 第46-47页 |
| ·约束条件 | 第47-48页 |
| ·经济负荷分配问题的粒子群算法实现 | 第48-49页 |
| ·模型实现步骤 | 第48-49页 |
| ·算法参数选取 | 第49页 |
| ·粒子群算法求解经济负荷分配的步骤 | 第49-51页 |
| ·算例分析 | 第51-69页 |
| ·算例一 | 第51-53页 |
| ·算例二 | 第53-58页 |
| ·算例三 | 第58-64页 |
| ·算例四 | 第64-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
