基于蚁群克隆遗传算法的配电网重构研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究的现实意义 | 第10-11页 |
| ·配电网重构的概念 | 第10页 |
| ·配电网重构研究的意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状及其发展趋势 | 第11-14页 |
| ·传统方法 | 第12页 |
| ·人工智能优化方法 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 蚁群克隆遗传算法 | 第16-26页 |
| ·克隆遗传算法 | 第16-18页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第16-17页 |
| ·克隆遗传算法的基本原理 | 第17页 |
| ·克隆遗传算子 | 第17-18页 |
| ·克隆遗传算法特点 | 第18页 |
| ·蚁群算法 | 第18-22页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第18-19页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第19-21页 |
| ·蚁群算法的参数分析 | 第21-22页 |
| ·蚁群算法的特点及改进 | 第22页 |
| ·蚁群克隆遗传算法 | 第22-25页 |
| ·蚁群克隆遗传算法的基本原理 | 第22-23页 |
| ·构建蚁群克隆遗传算法的原因 | 第23-24页 |
| ·蚁群克隆遗传算法的操作步骤 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于降低网损的配电网重构 | 第26-53页 |
| ·总体结构框图 | 第26-27页 |
| ·配电网络结构 | 第27-33页 |
| ·拓扑结构 | 第27-28页 |
| ·结构简化 | 第28-29页 |
| ·拓扑分析 | 第29-33页 |
| ·网络结构原始信息的表示 | 第29-31页 |
| ·拓扑识别 | 第31-33页 |
| ·潮流计算 | 第33-36页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·潮流计算模型 | 第34-35页 |
| ·算法流程 | 第35-36页 |
| ·ACCGA计算模块 | 第36-42页 |
| ·编码 | 第36-38页 |
| ·初始种群 | 第38页 |
| ·适应度函数 | 第38页 |
| ·克隆遗传算子 | 第38-40页 |
| ·初始信息素的生成及更新 | 第40-41页 |
| ·ACCGA变异概率选择 | 第41-42页 |
| ·结束条件 | 第42页 |
| ·排除不可行解模块 | 第42-46页 |
| ·双环网 | 第43页 |
| ·三环网 | 第43-44页 |
| ·排除不可行解 | 第44-46页 |
| ·算例分析 | 第46-52页 |
| ·算例1 | 第47-49页 |
| ·算例2 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于提高系统可靠性的配电网重构 | 第53-64页 |
| ·配电系统可靠性 | 第53-54页 |
| ·可靠性定义 | 第53-54页 |
| ·国内外研究 | 第54页 |
| ·可靠性指标 | 第54-56页 |
| ·负荷点的可靠性指标 | 第54-55页 |
| ·系统的可靠性指标 | 第55-56页 |
| ·以提高系统可靠性为目标的配电网重构 | 第56-61页 |
| ·数学模型 | 第56-57页 |
| ·可靠性计算 | 第57-59页 |
| ·算法流程 | 第59-61页 |
| ·算例分析 | 第61-63页 |
| ·算例1 | 第61-62页 |
| ·算例2 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 配电网重构的硬件设计 | 第64-69页 |
| ·系统设计 | 第64页 |
| ·下位机模块设计 | 第64-66页 |
| ·上位机模块设计 | 第66-68页 |
| ·配电网络实现模块 | 第66页 |
| ·操作界面 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录 | 第76-85页 |
| 附录A IEEE标准33节点单电源配电系统 | 第76-78页 |
| 附录B IEEE标准69节点单电源配电系统 | 第78-81页 |
| 附录C IEEE配电网可靠性测试系统 | 第81-84页 |
| 附录D 下位机数据采集模块电路 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第86页 |
