改进型粒子群优化算法在电力系统无功优化中的应用



改进型粒子群优化算法在电力系统无功优化中的应用

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改进型粒子群优化算法在电力系统无功优化中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章绪论	第7-15页
1.1 引言	第7页
1.2 智能优化算法的研究现状	第7-11页
1.2.1 遗传算法	第7-8页
1.2.2 模拟退火算法	第8页
1.2.3 人工神经网络	第8-9页
1.2.4 群智能算法	第9-11页
1.3 电力系统中的优化问题	第11-13页
1.3.1 最优潮流	第12页
1.3.2 电力系统优化问题的研究现状	第12-13页
1.4 本文的主要研究内容	第13-15页
第二章粒子群优化算法研究	第15-25页
2.1 引言	第15页
2.2 基本粒子群算法原理	第15-18页
2.2.1 算法流程	第16-17页
2.2.2 算法参数	第17-18页
2.3 基本粒子群算法的不足与改进	第18-22页
2.3.1 标准PSO算法	第18-19页
2.3.2 改进种群内部结构	第19-20页
2.3.3 异步模型	第20-21页
2.3.4 量子粒子群算法	第21页
2.3.5 保证收敛的PSO算法	第21页
2.3.6 PSO算法与其他算法的结合	第21-22页
2.4 粒子群算法与其它算法的比较	第22-24页
2.4.1 群智能算法间的比较	第22-23页
2.4.2 PSO算法与其他智能优化算法的比较	第23-24页
2.5 本章小结	第24-25页
第三章带可变惯性权重与变异操作的PSO算法	第25-34页
3.1 引言	第25页
3.2 可变惯性权重	第25-26页
3.3 种群变异	第26-28页
3.3.1 变异条件	第27-28页
3.3.2 变异方式	第28页
3.4 PSO-VM的流程	第28-29页
3.5 算法性能分析	第29-34页
3.5.1 变异率对于算法性能的影响	第30-31页
3.5.2 PSO-VM性能测试	第31-33页
3.5.3 测试结果分析	第33-34页
第四章基于PSO-VM算法的无功优化	第34-53页
4.1 引言	第34页
4.2 潮流计算方式选择	第34-42页
4.2.1 潮流计算数学模型	第36-38页
4.2.2 潮流计算方法	第38-42页
4.3 建立优化数学模型	第42-44页
4.3.1 变量约束	第42页
4.3.2 功率约束	第42-43页
4.3.3 目标函数	第43-44页
4.4 带罚函数的目标优化函数	第44-46页
4.4.1 优化目标函数	第44页
4.4.2 惩罚因子	第44-45页
4.4.3 利用改进PSO算法优化求解	第45-46页
4.5 算例分析	第46-51页
4.5.1 IEEE14节点系统	第47-49页
4.5.2 IEEE30节点系统	第49-51页
4.5.3 结果对比分析	第51页
4.6 本章小结	第51-53页
第五章总结与展望	第53-55页
5.1 本文总结	第53页
5.2 本文的不足与展望	第53-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-60页

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