基于智能算法的主动配电网自愈及调度优化研究

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摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 研究课题背景及意义第11-13页
        1.1.1 不可再生能源面临的问题第11页
        1.1.2 可再生能源的发展现状第11-12页
        1.1.3 配电网现状第12页
        1.1.4 智能算法在配电网中的应用第12-13页
    1.2 课题研究现状第13-14页
    1.3 课题研究内容第14-16页
第2章 计及DG与STATCOM的主动配电网自愈优化第16-31页
    2.1 引言第16页
    2.2 ADN自愈建模第16-17页
    2.3 配电网的经典潮流计算法第17-18页
    2.4 ADN新潮流算法第18-20页
        2.4.1 含DG的潮流计算第18-19页
        2.4.2 含STATCOM的潮流计算第19-20页
    2.5 GA的改进及在ADN自愈中的应用第20-29页
        2.5.1 编码的改进第21-22页
        2.5.2 初始化操作的改进第22-23页
        2.5.3 选择操作第23-24页
        2.5.4 交叉操作的改进第24页
        2.5.5 变异操作的改进第24-25页
        2.5.6 采用云模型改进交叉率与变异率第25-29页
    2.6 本章小结第29-31页
第3章 计及ICPR可靠性的基于Q学习算法的多目标有功调度第31-41页
    3.1 引言第31页
    3.2 经济/排放量调度第31-33页
        3.2.1 变量第31-32页
        3.2.2 多目标函数第32-33页
        3.2.3 约束第33页
    3.3 Q学习算法在EED中的应用第33-34页
        3.3.1 路径值第34页
        3.3.2 动作选择第34页
        3.3.3 Pareto回报与Q值更新第34页
    3.4. 基于模糊的解析算法第34-35页
    3.5. 仿真第35-39页
    3.6. 本章小结第39-41页
第4章 基于FA的主动配电网调度优化研究第41-50页
    4.1 引言第41-42页
    4.2 ADN建模第42-43页
        4.2.1 WG建模第42页
        4.2.2 ESS建模第42-43页
        4.2.3 目标函数第43页
    4.3 FA在ADN调度中的应用第43-45页
    4.4 算例分析第45-49页
    4.5 本章小结第49-50页
结论第50-52页
参考文献第52-56页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第56-57页
致谢第57-58页
作者简介第58页
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