群搜索优化算法在中压配电网规划中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文的选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 传统规划方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 人工智能优化算法 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 小结 | 第14-15页 |
| 2 配电网潮流算法 | 第15-23页 |
| 2.1 配电网潮流计算模型 | 第15页 |
| 2.2 现有潮流计算方法分析 | 第15-18页 |
| 2.2.1 牛顿类算法 | 第16页 |
| 2.2.2 母线类算法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 支路类算法 | 第17-18页 |
| 2.3 改进前推回代法 | 第18-22页 |
| 2.4 小结 | 第22-23页 |
| 3 群搜索优化算法及其改进 | 第23-37页 |
| 3.1 群搜索优化算法 | 第23-27页 |
| 3.1.1 算法的物理意义 | 第23-24页 |
| 3.1.2 算法描述 | 第24-26页 |
| 3.1.3 算法流程 | 第26页 |
| 3.1.4 算法的优缺点 | 第26-27页 |
| 3.2 人工鱼群算法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第27-29页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第29-30页 |
| 3.3 改进GSO算法 | 第30-36页 |
| 3.3.1 算法的描述与流程 | 第30-31页 |
| 3.3.2 实验与仿真分析 | 第31-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-37页 |
| 4 基于改进GSO算法的配电网规划 | 第37-52页 |
| 4.1 配电网规划的数学模型 | 第37-38页 |
| 4.1.1 目标函数 | 第37页 |
| 4.1.2 约束条件 | 第37-38页 |
| 4.1.3 适应度函数 | 第38页 |
| 4.2 编码方式 | 第38-39页 |
| 4.3 基于改进GSO算法的配电网规划流程 | 第39-42页 |
| 4.4 配电网规划仿真分析 | 第42-51页 |
| 4.5 小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录A 算例2参数 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59页 |
