基于GAAA算法的最优潮流问题研究
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·电力系统最优潮流 | 第7-9页 |
| ·最优潮流研究背景及发展现状 | 第7-8页 |
| ·最优潮流的研究意义和应用 | 第8-9页 |
| ·课题研究目的 | 第9-10页 |
| ·本文主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 最优潮流模型及算法 | 第12-22页 |
| ·最优潮流计算问题概述 | 第12页 |
| ·最优潮流数学模型 | 第12-15页 |
| ·最优潮流的变量 | 第12-13页 |
| ·最优潮流的目标函数 | 第13-14页 |
| ·最优潮流约束条件 | 第14-15页 |
| ·最优潮流算法研究 | 第15-20页 |
| ·传统数值法 | 第15-18页 |
| ·人工智能方法 | 第18-19页 |
| ·传统数值法和人工智能法的比较 | 第19-20页 |
| ·实际应用对最优潮流算法的要求 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 遗传算法、蚂蚁算法和GAAA 算法 | 第22-39页 |
| ·遗传算法 | 第22-27页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的实现 | 第23-26页 |
| ·遗传算法的算例分析 | 第26-27页 |
| ·蚂蚁算法 | 第27-34页 |
| ·蚂蚁算法的发展 | 第27页 |
| ·蚂蚁算法模型的基本原理 | 第27-28页 |
| ·蚂蚁算法模型及其改进 | 第28-33页 |
| ·蚂蚁算法算例分析 | 第33-34页 |
| ·遗传算法和蚂蚁算法相结合的GAAA 算法 | 第34-37页 |
| ·GAAA 算法的基本模型及其改进 | 第34-36页 |
| ·GAAA 算法算例分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于GAAA 算法的最优潮流计算 | 第39-49页 |
| ·最优潮流数学模型 | 第39-40页 |
| ·遗传算法的最优潮流 | 第40-42页 |
| ·遗传算法的在电力系统中的发展和应用 | 第40页 |
| ·遗传算法的最优潮流计算 | 第40-42页 |
| ·蚂蚁算法的最优潮流计算 | 第42-45页 |
| ·蚂蚁算法在电力系统中的应用 | 第42页 |
| ·采用蚂蚁算法计算最优潮流 | 第42-45页 |
| ·基于改进的GAAA 算法的最优潮流计算 | 第45-46页 |
| ·算例分析和讨论 | 第46-47页 |
| ·章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 结论和展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 在学校期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第55页 |
