| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 施工用电配电网现状 | 第11-12页 |
| 1.1.2 无功优化在施工用电配电网运行中的意义 | 第12页 |
| 1.2 电力系统无功优化算法简介 | 第12-16页 |
| 1.2.1 经典数学法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 人工智能法 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-19页 |
| 第2章 无功优化数学模型 | 第19-35页 |
| 2.1 项目概况 | 第19-27页 |
| 2.1.1 项目简介 | 第19-21页 |
| 2.1.2 项目施工电用电容量 | 第21-25页 |
| 2.1.3 项目施工变的分布 | 第25-27页 |
| 2.2 无功优化规划模型的建立 | 第27-30页 |
| 2.2.1 无功优化数学模型的概述 | 第27页 |
| 2.2.2 无功优化数学模型的建立 | 第27-30页 |
| 2.3 施工用电配电网的潮流计算 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于遗传算法的无功优化问题 | 第35-55页 |
| 3.1 生物进化与遗传算法 | 第35-36页 |
| 3.2 遗传算法的基本原理 | 第36-38页 |
| 3.2.1 选择操作 | 第36-37页 |
| 3.2.2 交叉操作 | 第37页 |
| 3.2.3 变异操作 | 第37-38页 |
| 3.3 遗传算法的应用 | 第38-41页 |
| 3.3.1 遗传算法的原理流程 | 第38-39页 |
| 3.3.2 遗传算法的求解过程 | 第39-41页 |
| 3.4 用遗传算法在施工用电配电网的无功优化问题 | 第41-47页 |
| 3.4.1 遗传算法求解的基本步骤 | 第41-47页 |
| 3.4.2 自适应遗传算法应用到施工用电配电网的无功优化 | 第47页 |
| 3.5 实验仿真 | 第47-53页 |
| 3.5.1 参数设计 | 第47-51页 |
| 3.5.2 实验结果 | 第51-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于混合遗传算法的无功优化问题 | 第55-63页 |
| 4.1 混合遗传算法 | 第55-56页 |
| 4.1.1 经典算法与遗传算法的对比 | 第55页 |
| 4.1.2 混合遗传算法的种类 | 第55-56页 |
| 4.2 序列二次法的算法结构 | 第56-58页 |
| 4.3 序列二次法应用于施工用电配电网的无功优化 | 第58-59页 |
| 4.4 混合遗传算法应用到施工用电配电网的无功优化 | 第59-60页 |
| 4.5 实验仿真 | 第60-61页 |
| 4.5.1 参数设计 | 第60页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第60-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 施工用电无功补偿工程计算 | 第63-71页 |
| 5.1 项目施工用电临时变的设置 | 第63-64页 |
| 5.2 施工用电配电网的基本信息 | 第64-67页 |
| 5.2.1 配电网的结构 | 第64页 |
| 5.2.2 支路信息 | 第64-66页 |
| 5.2.3 潮流计算结果 | 第66-67页 |
| 5.3 无功补偿的结果 | 第67-68页 |
| 5.4 优化结果的分析 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |