| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 配电网重构的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 采用数学优化算法的配电网重构 | 第12页 |
| 1.2.2 采用启发式算法的配电网重构 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于人工智能算法的配电网重构 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 配电网重构的数学模型 | 第17-22页 |
| 2.1 静态重构的数学模型 | 第17-20页 |
| 2.1.1 以降低网络损耗为目标的重构模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 以均衡负荷为目标的重构模型 | 第18页 |
| 2.1.3 以提高电压稳定性为目标的重构模型 | 第18-20页 |
| 2.2 动态重构的数学模型 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 配电网拓扑分析及潮流计算 | 第22-34页 |
| 3.1 图论基础 | 第22-25页 |
| 3.1.1 图的基本概念 | 第22-23页 |
| 3.1.2 图结构存储方法 | 第23-25页 |
| 3.2 配电网的拓扑分析 | 第25-29页 |
| 3.2.1 配电网的接线介绍 | 第25-26页 |
| 3.2.2 拓扑分析法 | 第26-29页 |
| 3.3 配电网潮流计算 | 第29-33页 |
| 3.3.1 配电网潮流计算的概述 | 第29页 |
| 3.3.2 前推回代法 | 第29-31页 |
| 3.3.3 分层计算的前推回代法 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 混合算法的研究 | 第34-42页 |
| 4.1 粒子群优化算法 | 第35-37页 |
| 4.1.1 粒子群优化算法的简介 | 第35页 |
| 4.1.2 基本粒子群优化算法 | 第35-36页 |
| 4.1.3 基本粒子群优化算法流程 | 第36页 |
| 4.1.4 二进制编码的粒子群优化算法 | 第36-37页 |
| 4.2 模拟退火算法 | 第37-39页 |
| 4.2.1 热力学退火过程 | 第37页 |
| 4.2.2 模拟退火算法 | 第37-38页 |
| 4.2.3 模拟退火算法的步骤和流程图 | 第38-39页 |
| 4.3 基于粒子群优化算法和模拟退火算法(PSOSA)的混合算法 | 第39-41页 |
| 4.3.1 PSOSA混合算法的构造出发点 | 第39-40页 |
| 4.3.2 PSOSA混合算法 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 混合算法在配电网重构中的应用 | 第42-48页 |
| 5.1 配电网简化及编码 | 第42-44页 |
| 5.1.1 粒子维数过大的影响 | 第42页 |
| 5.1.2 配电网络的简化 | 第42-43页 |
| 5.1.3 粒子的编码 | 第43-44页 |
| 5.2 混合算法在配电网重构中的应用 | 第44-46页 |
| 5.3 粒子的初始化 | 第46-47页 |
| 5.4 总的流程图 | 第47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 算例分析 | 第48-55页 |
| 6.1 IEEE33节点系统重构 | 第48-51页 |
| 6.2 PG&E69节点系统重构 | 第51-54页 |
| 6.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-66页 |
| 附录1 IEEE33节点系统参数 | 第61-63页 |
| 附录2 PG&69节点参数 | 第63-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第66页 |