电力系统有功优化算法研究比较

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电力系统有功优化是电力系统运行管理中最核心的工作之一。在现代的电力系统中效率更好、经济性更好的调度策略显得尤为关键。文章对有功优化算法进行了深入的研究探讨。文章对有功优化的发展进行了分析,提出了潮流计算和有功网损微增率的计算方法,并用算例对其进行了验证。在此基础之上对经典法有功优化进行了介绍,并建立了有功优化模型,同时对其计算公式进行了详细的推导。本文还研究了改进遗传算法在电力系统有功优化当中的应用,介绍了遗传算法以及禁忌搜索算法的基本原理和基本参数的设置,提出了一种用禁忌搜索算法改进遗传算法的交叉算子和变异算子的混合遗传算法,并将该算法应用到电力系统有功优化中。文章最后通过IEEE-14节点、IEEE-30节点算例对经典法和改进遗传算法进行了可行性验证和比较,发现改进后的遗传算法应用到电力系统有功优化中是可行的。
摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 引言第7-15页
    1.1 论文背景及研究意义第7-8页
    1.2 国内外研究综述第8-13页
        1.2.1 国内外典型发电调度模式第8-10页
        1.2.2 发电调度优化方法第10-13页
    1.3 本文的主要工作第13-15页
第二章 电力系统潮流计算第15-35页
    2.1 引言第15-16页
    2.2 导纳矩阵的形成第16-17页
        2.2.1 线路支路第16-17页
        2.2.2 变压器支路第17页
    2.3 交流潮流模型及算法第17-28页
        2.3.1 直角坐标高斯-赛德尔法第19-21页
        2.3.2 直角坐标牛顿-拉夫逊法第21-25页
        2.3.3 极坐标牛顿-拉夫逊法第25-26页
        2.3.4 P-Q分解法第26-28页
    2.4 直流潮流模型及算法第28-31页
    2.5 算例验证第31-34页
    2.6 本章小结第34-35页
第三章 经典法有功优化第35-49页
    3.1 引言第35-36页
    3.2 经典法有功优化模型第36-37页
    3.3 有功网损微增率算法第37-46页
        3.3.1 网损微增率计算方法概述第37-38页
        3.3.2 直角坐标导纳矩阵法第38-40页
        3.3.3 极坐标导纳矩阵法第40-42页
        3.3.4 雅克比矩阵法第42-46页
    3.4 经典法有功优化算法第46-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第四章 改进遗传算法有功优化第49-66页
    4.1 遗传算法第49-57页
        4.1.1 概述第49-50页
        4.1.2 遗传算法的基本操作及流程第50-56页
        4.1.3 遗传算法的基本特点第56-57页
    4.2 禁忌搜索算法第57-60页
        4.2.1 禁忌搜索算法的基本思想及关键参数第57-58页
        4.2.2 禁忌搜索算法的基本工作流程第58-60页
    4.3 遗传算法的改进第60-62页
        4.3.1 交叉算子和变异算子的改进第60-61页
        4.3.2 改进遗传算法(GATS)的基本步骤第61-62页
    4.4 改进遗传算法在有功优化中的应用第62-65页
        4.4.1 建立优化模型第62页
        4.4.2 参数设置第62-63页
        4.4.3 改进遗传算法有功优化基本步骤第63-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第五章 算例分析第66-77页
    5.1 IEEE-14节点系统第66-69页
    5.2 IEEE-30节点系统第69-74页
    5.3 小结第74-77页
第六章 结论与展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
附录第83-84页
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