| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第11-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和方法 | 第15-17页 |
| 1.3.1 主要内容和结构 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究的主要方法 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 中国电源的现状和未来发展趋势分析 | 第18-33页 |
| 2.1 中国电源构成及现状分析 | 第18-28页 |
| 2.1.1 火电的发展情况及特点 | 第19-21页 |
| 2.1.2 水电的开发现状及特点 | 第21-22页 |
| 2.1.3 核电的利用及特点 | 第22-23页 |
| 2.1.4 风电的发展状况和特点 | 第23-24页 |
| 2.1.5 太阳能发电的现状与特点 | 第24-27页 |
| 2.1.6 生物质能发电的发展状况及特点 | 第27-28页 |
| 2.2 中国电源未来发展趋势分析 | 第28-32页 |
| 2.2.1 中国电源构成发展趋势 | 第28-30页 |
| 2.2.2 分布式电源的发展 | 第30-31页 |
| 2.2.3 新能源电力投资的发展 | 第31-32页 |
| 2.3 本章小节 | 第32-33页 |
| 第3章 电源优化理论 | 第33-39页 |
| 3.1 电源优化指标体系 | 第33-36页 |
| 3.1.1 选取电源优化指标的原则 | 第33-34页 |
| 3.1.2 电源优化指标体系 | 第34-36页 |
| 3.2 电源优化模型 | 第36-38页 |
| 3.2.1 目标规划的概念及其标准型 | 第36-37页 |
| 3.2.2 蚁群算法(ACO)理论 | 第37-38页 |
| 3.3 本章小节 | 第38-39页 |
| 第4章 基于运行成本最小化和环境友好的电源优化分析 | 第39-49页 |
| 4.1 基于发电运行成本最小的电源优化的分析 | 第39-44页 |
| 4.1.1 目标函数的构造 | 第39页 |
| 4.1.2 约束条件 | 第39-40页 |
| 4.1.3 基于蚁群算法的模型求解 | 第40-42页 |
| 4.1.4 测算结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.2 基于环境友好的电源优化的分析 | 第44-48页 |
| 4.2.1 目标函数的构造 | 第44-46页 |
| 4.2.2 目标函数的求解 | 第46-47页 |
| 4.2.3 以环境原则优先2025年电源优化预测 | 第47页 |
| 4.2.4 灵敏度分析 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小节 | 第48-49页 |
| 第5章 研究成果与结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |