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梯级水电站群联合优化调度及其决策方法

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
1 绪论第11-26页
   ·引言第11-12页
   ·选题的背景和研究的目标第12-13页
   ·水电站(水库)群联合调度发展综述第13-19页
   ·水电站(水库)多目标决策研究概况第19-23页
   ·本文主要研究内容及结构安排第23-26页
2 基于混合粒子群算法的水火电系统短期优化调度第26-50页
   ·引言第26页
   ·基本群体智能计算方法第26-30页
   ·基于SFLA和PSO的混合粒子群算法第30-39页
   ·SPSO算法在水火电系统短期优化调度中的应用第39-49页
   ·本章小结第49-50页
3 混合粒子群算法向多目标优化问题的拓展第50-69页
   ·引言第50页
   ·多目标优化基本概念第50-52页
   ·多目标混合粒子群算法的实现第52-58页
   ·算法性能测试与分析第58-67页
   ·本章小结第67-69页
4 基于MOSPSO算法的三峡梯级联合多目标优化调度第69-88页
   ·引言第69页
   ·三峡梯级联合调度基本问题描述第69-71页
   ·三峡梯级多目标发电调度第71-79页
   ·三峡梯级多目标防洪调度第79-87页
   ·本章小结第87-88页
5 基于改进熵权和Vague集的三峡梯级多目标决策第88-112页
   ·引言第88页
   ·VAGUE集多目标决策方法第88-93页
   ·熵权法确定客观权重及其改进第93-97页
   ·基于改进熵权的VAGUE集多目标决策第97-100页
   ·三峡梯级多目标发电调度决策分析第100-105页
   ·三峡梯级多目标防洪风险决策分析第105-111页
   ·本章小结第111-112页
6 总结与展望第112-115页
   ·全文总结第112-113页
   ·工作展望第113-115页
参考文献第115-127页
致谢第127-128页
附录1:攻读博士期间所发表的论文第128-130页
附录2:攻读博士期间完成和参与的科研项目第130页

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