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 |