| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 电力系统联合调度概述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 电力调度方法综述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 电力调度研究趋势 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 水火发电系统特性分析 | 第13-23页 |
| 2.1 水电机组工作特性分析 | 第13-17页 |
| 2.1.1 水电机组出力特性分析 | 第13-15页 |
| 2.1.2 水电机组水库特性分析 | 第15-16页 |
| 2.1.3 弃水量、尾水水位与发电引用水流量之间的特性关系 | 第16页 |
| 2.1.4 弃水量、尾水水位与水头之间的特性关系 | 第16-17页 |
| 2.1.5 下游用水对上游水库蓄水量的约束 | 第17页 |
| 2.2 梯级水电站系统运行特性 | 第17-20页 |
| 2.2.1 梯级水电站之间的水力关联和约束 | 第18-19页 |
| 2.2.2 梯级水电站发电特性分析 | 第19-20页 |
| 2.3 火电机组运行特性 | 第20-22页 |
| 2.3.1 火电机组煤耗特性 | 第21页 |
| 2.3.2 火电机组气体排放特性 | 第21-22页 |
| 2.3.3 火电机组烟尘排放特性 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 多目标优化粒子群算法及改进 | 第23-31页 |
| 3.1 多目标优化问题 | 第23-25页 |
| 3.1.1 多目标优化问题及其相关概念 | 第23-24页 |
| 3.1.2 多目标优化问题的传统解法及其局限 | 第24页 |
| 3.1.3 多目标优化问题约束条件的处理方法 | 第24-25页 |
| 3.2 粒子群优化算法 | 第25-28页 |
| 3.2.1 原始粒子群算法 | 第25-27页 |
| 3.2.2 标准粒子群算法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 多目标粒子群算法 | 第28页 |
| 3.3 基于多智能体系统的粒子群优化算法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 多智能体邻域环境及定义 | 第28-29页 |
| 3.3.2 智能体的行动策略 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 水火发电系统联合调度策略应用 | 第31-42页 |
| 4.1 水火发电联合多目标优化调度数学模型 | 第31-35页 |
| 4.1.1 调度模型的目标和准则 | 第31-35页 |
| 4.1.2 多目标优化调度模型的求解 | 第35页 |
| 4.2 实例计算和分析 | 第35-41页 |
| 4.2.1 优化调度模型参数 | 第35-37页 |
| 4.2.2 优化调度策略分析 | 第37-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 结论与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 作者简介 | 第49页 |