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基于小生境技术改进遗传算法在供电网规划中的应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·引言第9-10页
   ·电网规划问题研究所面临的时代背景第10-12页
     ·电网结构与电网规划第10-11页
     ·我国电网的发展现状及其展望第11-12页
   ·电网规划方法的研究概况第12-16页
     ·负荷预测第12-13页
     ·电网扩展规划优化第13-16页
   ·本文的主要工作第16-17页
第二章 遗传算法及其在电网扩展规划中的应用第17-24页
   ·遗传算法的发展及其优点第17-18页
   ·遗传算法的基本实现技术第18-22页
     ·染色体编码第18-19页
     ·适应度函数第19页
     ·选择算子第19-20页
     ·交叉算子第20页
     ·变异算子第20页
     ·遗传算法对约束条件的处理方法第20-21页
       ·搜索空间限定法第20-21页
       ·可行解变换法第21页
       ·罚函数法第21页
     ·遗传算法的实现第21-22页
   ·遗传算法在电网扩展规划中的应用第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 基于遗传算法进行电网扩展规划的数学建模第24-35页
   ·影响电网扩展规划的因素第24页
   ·电网扩展规划的潮流模拟第24-26页
   ·电网规划的确定性可靠性分析第26-29页
     ·过负荷与供电可靠性原则第26-27页
     ·直流潮流法故障分析第27-29页
     ·阻抗矩阵法故障分析第29页
   ·电网规划的经济性分析第29-32页
     ·经济分析的基本概念和资金折算方法第29-32页
       ·基本概念第29-30页
       ·资金的折算方法第30-32页
     ·经济性比较的基本方法第32页
       ·最小现值法第32页
       ·等年值法第32页
   ·综合数学模型第32-34页
     ·目标函数第33页
     ·约束条件第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章 应用小生境技术改进遗传算法进行电网扩展规划第35-53页
   ·概述第35页
   ·传统遗传算法的不足第35-36页
     ·未成熟收敛第35-36页
     ·获取目标问题最优解和一批次优解的问题第36页
   ·小生境技术的引入和小生境遗传算法第36-37页
   ·基于适应度函数值共享的小生境技术改进遗传算法第37-43页
     ·算法设计的技术结构第37-42页
       ·染色体编码第37-38页
       ·适应度函数第38页
       ·孤岛问题第38页
       ·群体进化的搜索空间和种群多样性第38-40页
       ·基于适应度函数值共享的小生境实现第40-41页
       ·遗传操作算子的设计第41-42页
     ·算法实现整体流程图第42-43页
   ·算法性能验证及分析第43-48页
     ·标准测试算例第43页
     ·算法性能测试要求及相关参数设置第43页
     ·算法性能对比分析第43-47页
       ·种群多样度第43-44页
       ·适应度函数值共享对个体选择概率的影响第44页
       ·适应度函数值共享对小生境选择概率的影响第44-45页
       ·适应度函数值域对个体选择性的影响第45页
       ·共享因子τ、最大个体共享度变化以及群体品性的改善第45-46页
       ·全局收敛性能和收敛速度第46-47页
     ·Garver-6 节点系统规划结果第47-48页
       ·不计N-1 事故检验的规划结果第47页
       ·计及N-1 事故检验的规划结果第47-48页
   ·我国中部某地区220kV 系统水平年规划实例第48-52页
     ·220kV 系统规划目标及技术要求第49页
     ·220kV 系统规划网络基础数据第49页
     ·220kV 系统水平年规划结果第49-52页
   ·本章小结第52-53页
第五章 结论与工作展望第53-54页
   ·结论第53页
   ·论文存在的不足及展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-58页
附录A Garver-6 节点系统水平年规划数据第58-59页
附录B 某地区规划水平年网络规划数据第59-61页
攻读硕士学位期间发表的论文第61页

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