| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 选题研究意义 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文研究的主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 基于化学反应算法的电力系统动态经济调度 | 第17-37页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 传统动态经济调度模型 | 第17-19页 |
| 2.3 化学反应优化算法介绍 | 第19-26页 |
| 2.3.1 算法基本原理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 分子属性介绍 | 第20-21页 |
| 2.3.3 四种初等反应 | 第21-24页 |
| 2.3.4 优化关系 | 第24-25页 |
| 2.3.5 算法的参数介绍 | 第25页 |
| 2.3.6 算法操作算子 | 第25-26页 |
| 2.4 基于自适应惩罚函数的约束条件优化 | 第26-28页 |
| 2.5 算法在动态经济调度模型中的实现流程 | 第28-29页 |
| 2.6 算例分析 | 第29-36页 |
| 2.6.1 含10台机组的系统仿真 | 第30-33页 |
| 2.6.2 含30台机组的系统仿真 | 第33-34页 |
| 2.6.3 含100台以上机组系统仿真 | 第34-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于改进化学反应算法的含风电场确定性动态经济调度 | 第37-52页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 计及风电的确定性动态经济调度模型 | 第37-39页 |
| 3.3 基于虚拟解理论的多目标函数优化 | 第39-40页 |
| 3.4 精英反向学习化学反应差分(EOLCRDE)优化算法 | 第40-43页 |
| 3.4.1 自适应差分算法 | 第41-42页 |
| 3.4.2 操作算子的改进 | 第42页 |
| 3.4.3 精英反向学习策略 | 第42-43页 |
| 3.5 EOLCRDE优化算法流程 | 第43-45页 |
| 3.6 算例分析 | 第45-51页 |
| 3.6.1 传统10机组仿真分析 | 第45-48页 |
| 3.6.2 含风电场的10机组系统仿真 | 第48-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于改进化学反应算法的含风电场随机性动态经济调度 | 第52-61页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 场景理论 | 第52-55页 |
| 4.2.1 拉丁超立方采样 | 第52-55页 |
| 4.2.2 场景压缩 | 第55页 |
| 4.3 含风电场的随机性动态经济调度模型 | 第55-57页 |
| 4.4 求解流程 | 第57页 |
| 4.5 算例仿真 | 第57-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 结论 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文情况 | 第70-71页 |
| 附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录 | 第71页 |
