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基于人工蜂群算法的最优潮流相关技术研究

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基于人工蜂群算法的最优潮流相关技术研究
论文目录
 
中文摘要第1-8页
ABSTRACT第8-14页
1 引言第14-28页
  1.1 课题的背景及意义第14-16页
  1.2 国内外研究现状第16-26页
    1.2.1 最优潮流研究现状第16-19页
    1.2.2 最优潮流算法研究现状第19-23页
    1.2.3 人工蜂群算法研究现状第23-26页
  1.3 本文的主要工作及章节安排第26-28页
2 人工蜂群算法第28-42页
  2.1 人工蜂群算法的寻优机理第28-33页
    2.1.1 人工蜂群算法的生物学背景第28-29页
    2.1.2 人工蜂群算法的基本模型第29-32页
    2.1.3 人工蜂群算法的寻优步骤第32-33页
  2.2 人工蜂群算法的特点分析第33页
  2.3 人工蜂群算法的收敛性证明第33-36页
    2.3.1 人工蜂群算法的Markov链模型第33-35页
    2.3.2 人工蜂群算法的收敛性证明第35-36页
  2.4 人工蜂群算法的寻优性能仿真计算分析第36-41页
    2.4.1 基准测试函数的选择第36-38页
    2.4.2 仿真计算结果及分析第38-41页
  2.5 本章小结第41-42页
3 基于混沌差分人工蜂群算法的模糊多目标最优潮流第42-74页
  3.1 最优潮流的数学模型第42-45页
    3.1.1 最优潮流的目标函数第42-43页
    3.1.2 最优潮流的约束条件第43-45页
  3.2 模糊多目标最优潮流的数学模型第45-46页
  3.3 基于人工蜂群算法的最优潮流第46-51页
    3.3.1 ABC算法求解OPF问题时关键环节处理第46-48页
    3.3.2 基于人工蜂群算法的单目标最优潮流第48-50页
    3.3.3 基于人工蜂群算法的模糊多目标最优潮流第50-51页
  3.4 基于混沌差分人工蜂群算法的模糊多目标最优潮流第51-55页
    3.4.1 混沌差分人工蜂群算法第52-53页
    3.4.2 基于混沌差分人工蜂群算法的模糊多目标最优潮流计算流程第53-55页
  3.5 算例计算与分析第55-72页
    3.5.1 混沌差分人工蜂群算法的收敛特性分析第56-60页
    3.5.2 IEEE30节点测试系统的仿真计算与分析第60-68页
    3.5.3 IEEE57节点测试系统的仿真计算与分析第68-72页
  3.6 本章小结第72-74页
4 基于多目标人工蜂群算法的最优潮流第74-108页
  4.1 多目标优化问题的相关描述第74-75页
  4.2 多目标最优潮流的数学模型第75-76页
  4.3 多目标最优潮流计算的基本框架第76-77页
  4.4 多目标人工蜂群算法的研究第77-85页
    4.4.1 快速非支配排序法第78-79页
    4.4.2 拥挤距离第79页
    4.4.3 多目标人工蜂群算法的研究第79-83页
    4.4.4 多目标人工蜂群算法的寻优步骤第83-85页
  4.5 基于多目标人工蜂群算法的最优潮流第85-87页
    4.5.1 K均值聚类分析第85-86页
    4.5.2 模糊集理论方法第86-87页
    4.5.3 基于多目标人工蜂群算法的最优潮流计算流程第87页
  4.6 算例计算与分析第87-107页
    4.6.1 IEEE30节点测试系统仿真计算及分析第88-103页
    4.6.2 IEEE57节点测试系统仿真计算及分析第103-107页
  4.7 本章小结第107-108页
5 考虑风电接入及负荷随机变化的概率最优潮流第108-132页
  5.1 风力发电及负荷的概率模型第108-110页
    5.1.1 风力发电的概率模型第108-110页
    5.1.2 负荷的概率模型第110页
  5.2 概率最优潮流的数学模型第110-113页
    5.2.1 概率最优潮流的目标函数第111页
    5.2.2 概率最优潮流的约束条件第111-113页
  5.3 基于拉丁超立方采样的概率潮流计算第113-116页
    5.3.1 基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟法第114-115页
    5.3.2 基于拉丁超立方采样的概率潮流计算步骤第115-116页
  5.4 基于改进人工蜂群算法的模糊多目标概率最优潮流第116-125页
    5.4.1 模糊多目标概率最优潮流的数学模型第116页
    5.4.2 基于改进人工蜂群算法的模糊多目标概率最优潮流计算流程第116-117页
    5.4.3 算例计算与分析第117-125页
  5.5 基于多目标人工蜂群算法的概率最优潮流第125-130页
    5.5.1 基于多目标人工蜂群算法的概率最优潮流计算流程第125-126页
    5.5.2 算例计算与分析第126-130页
  5.6 本章小结第130-132页
6 结论与展望第132-134页
  6.1 结论第132-133页
  6.2 展望第133-134页
参考文献第134-144页
作者简历第144-148页
学位论文数据集第148页

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