| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 主要符号表 | 第6-7页 |
| 第一章 智能优化理论的引入 | 第7-31页 |
| ·本文研究的学术背景和意义 | 第7-9页 |
| ·智能优化方法在发电机组启停机计划优化中的应用综述 | 第9-16页 |
| ·遗传算法 | 第9-10页 |
| ·模拟退火和禁忌搜索算法 | 第10-12页 |
| ·人工神经元网络和模糊优化方法 | 第12-14页 |
| ·市场条件下的启停机计划的混合优化方法 | 第14-16页 |
| ·混合遗传模拟退火算法研究 | 第16-31页 |
| ·遗传算法的主要特点 | 第16-25页 |
| ·模拟退火算法 | 第25-27页 |
| ·遗传算法与模拟退火算法的结合 | 第27-31页 |
| 第二章 基于混合遗传模拟退火算法的发电机组启停机计划优化 | 第31-62页 |
| ·发电机组启停机计划的优化问题 | 第31-36页 |
| ·发电机组启停机计划优化的数学模型 | 第36-38页 |
| ·基于HGSA 的启停机计划优化实施技术 | 第38-42页 |
| ·基于HGSA 的启停机计划优化的实例系统分析 | 第42-52页 |
| ·与其他方法优化结果的比较分析 | 第52-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第三章 市场条件下的发电机组启停机计划优化应考虑的问题 | 第62-84页 |
| ·无功支持服务补偿成本分析 | 第62-71页 |
| ·发电厂无功支持服务的直接成本分析 | 第63-67页 |
| ·无功支持服务的系统贡献成本分析 | 第67-71页 |
| ·备用容量支持服务成本分析 | 第71-77页 |
| ·厂内最佳备用容量及其分配 | 第71-74页 |
| ·发电厂热备用容量的优化分配 | 第74页 |
| ·发电厂热备用容量的成本分析 | 第74-77页 |
| ·其他辅助服务成本分析 | 第77-81页 |
| ·本章小结 | 第81-84页 |
| 第四章 市场条件下的发电机组启停机计划智能优化 | 第84-104页 |
| ·市场条件下的启停机计划优化 | 第85-87页 |
| ·问题的描述 | 第85页 |
| ·市场条件下启停机计划优化的数学模型 | 第85-87页 |
| ·市场条件下启停机计划智能优化的实例系统分析 | 第87-101页 |
| ·市场条件下基于遗传算法的启停机计划优化 | 第87-95页 |
| ·市场条件下基于HGSA 的启停机计划优化 | 第95-101页 |
| ·市场条件下启停机计划智能优化的评价 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 结论和展望 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 个人简历 | 第116-117页 |
| 在学期间发表的学术论文及参与的科研工作 | 第117-118页 |
