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基于虚拟种群遗传算法的电网无功优化 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-7页 | ABSTRACT | 第7-10页 | 1. 绪论 | 第10-19页 | 1.1 电力系统无功优化问题综述 | 第10-18页 | 1.1.1 问题的提出及由来 | 第10-12页 | 1.1.2 无功优化的内容及意义 | 第12-13页 | 1.1.3 无功优化问题的分类及其研究范畴 | 第13-14页 | 1.1.4 无功优化方法综述 | 第14-18页 | 1.1.4.1 常规无功优化方法 | 第14-17页 | 1.1.4.2 无功优化的智能计算方法 | 第17-18页 | 1.2 本文所做的工作 | 第18-19页 | 2. 遗传算法简介 | 第19-33页 | 2.1 遗传算法的产生及其特点 | 第19-21页 | 2.2 遗传算法的工作原理内容及探讨 | 第21-24页 | 2.2.1 复制算子 | 第21-22页 | 2.2.2 交叉算子 | 第22-24页 | 2.2.3 变异算子 | 第24页 | 2.3 遗传算法在电力系统中的应用 | 第24-27页 | 2.4 改进型遗传算法的研究现状 | 第27-32页 | 2.4.1 几种典型的遗传算法的改进 | 第27-29页 | 2.4.2 几种遗传算法的高级实现技术 | 第29-32页 | 2.4.2.1 小生境遗传算法 | 第29页 | 2.4.2.2 混合遗传算法 | 第29-30页 | 2.4.2.3 并行遗传算法 | 第30-32页 | 2.5 遗传算法的发展研究趋势 | 第32-33页 | 3. 基于虚拟种群遗传算法的电力系统无功优化 | 第33-41页 | 3.1 无功优化的数学模型的建立 | 第33-34页 | 3.1.1 目标函数 | 第33页 | 3.1.2 系统潮流约束方程 | 第33-34页 | 3.1.3 系统不等式约束条件 | 第34页 | 3.2 遗传算法的完整改进方案 | 第34-39页 | 3.2.1 虚拟种群遗传算法 | 第34-37页 | 3.2.1.1 代数法 | 第35-36页 | 3.2.1.2 解析法 | 第36-37页 | 3.2.2 常规遗传算法改进方案 | 第37-38页 | 3.2.1.1 编码方案 | 第37页 | 3.2.1.2 迭代过程 | 第37-38页 | 3.2.3 浮点数遗传算法改进方案 | 第38-39页 | 3.3 仿真程序简介 | 第39-41页 | 4. 仿真程序的建立及结果分析 | 第41-58页 | 4.1 仿真模型的建立及仿真程序的实现 | 第41-47页 | 4.2 案例仿真结果 | 第47-54页 | 4.3 仿真结果分析 | 第54-58页 | 4.3.1 二进制编码遗传算法仿真结果分析 | 第54-55页 | 4.3.2 浮点数遗传算法仿真结果分析 | 第55-56页 | 4.3.3 二进制算法与浮点数算法仿真结果比较 | 第56-58页 | 5. 总结与展望 | 第58-59页 | 附录 Ⅰ | 第59-63页 | 附录 Ⅱ | 第63-71页 | 参考文献 | 第71-75页 | 致谢 | 第75-76页 | 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76-77页 | 学位论文评阅及答辩情况表 | 第77页 |
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