| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 电力系统负荷分配问题的背景和发展现状 | 第9-11页 |
| 1.3 粒子群算法的研究意义和现状 | 第11-15页 |
| 1.4 本篇论文的创新之处和研究方法 | 第15页 |
| 1.5 课题研究内容 | 第15-17页 |
| 2 电力系统负荷分配的数学模型 | 第17-24页 |
| 2.1 电力系统环境经济符合分配简介 | 第17-18页 |
| 2.2 电力系统环境经济负荷分配的数学模型的建立 | 第18-23页 |
| 2.2.1 发电成本的目标函数 | 第18-21页 |
| 2.2.2 环境成本目标函数 | 第21-22页 |
| 2.2.3 约束条件 | 第22-23页 |
| 2.2.4 电力系统环境经济负荷分配的数学模型 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 改进的粒子群优化算法 | 第24-37页 |
| 3.1 粒子群算法的起源 | 第24页 |
| 3.2 标准粒子群算法 | 第24-30页 |
| 3.2.1 基本粒子群算法的步骤和流程图 | 第26-27页 |
| 3.2.2 参数介绍 | 第27-29页 |
| 3.2.3 粒子群算法的优缺点 | 第29-30页 |
| 3.3 改进的粒子群算法 | 第30-32页 |
| 3.4 改进后的粒子群优化算法的仿真与比较 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 多目标粒子群优化算法 | 第37-46页 |
| 4.1 多目标优化的定义 | 第37-38页 |
| 4.1.1 多目标的数学描述 | 第37页 |
| 4.1.2 多目标最优解的评价标准 | 第37-38页 |
| 4.2 常规多目标优化算法 | 第38-40页 |
| 4.3 多目标粒子群算法 | 第40-43页 |
| 4.4 多目标粒子群算法的仿真 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于偏好的多目标粒子群算法的电力系统负荷分配 | 第46-62页 |
| 5.1 引言 | 第46-47页 |
| 5.2 基于混合引导的偏好多目标的粒子群优化算法 | 第47-52页 |
| 5.2.1 混合引导的思想 | 第48页 |
| 5.2.2 混合引导的公式 | 第48页 |
| 5.2.3 球体占优关系（gl-dominance） | 第48-49页 |
| 5.2.4 混合引导的运行过程 | 第49-50页 |
| 5.2.5 档案集、全局最优粒子以及占优关系的改进 | 第50-52页 |
| 5.3 算法流程 | 第52页 |
| 5.4 标准测试函数和仿真分析 | 第52-56页 |
| 5.4.1 主要参数变化的影响 | 第53-55页 |
| 5.4.2 算法收敛性和分布性 | 第55-56页 |
| 5.5 基于改进的MOPSO的电力系统负荷分配 | 第56-58页 |
| 5.5.1 电力系统环境经济负荷分配简介 | 第56-57页 |
| 5.5.2 改进的多目标粒子群电力系统负荷分配策略 | 第57-58页 |
| 5.6 仿真分析 | 第58-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
