本站原创摘要5-6
ABSTRACT6-10
第1章 绪论10-16
1.1 电网规划中电力负荷预测不足10-11
1.1.1 负荷预测不足10
1.1.2 电力负荷预测的特点10-11
1.1.3 电力负荷预测的策略步骤11
1.2 电网规划中的变电站选址不足11-13
1.2.1 最优站址不足11-12
1.2.2 变电站优化选址的作用12-13
1.3 智能算法在电网规划中运用的探讨近况13-15
1.4 本论文的主要探讨内容15-16
第2章 电力负荷预测16-30
2.1 灰色预测的论述和模型16-20
2.1.1 灰色预测的基本论述16
2.1.2 灰色建模历程16-17
2.1.3 灰色模型的求解历程17-20
2.2 遗传神经网络论述和模型20-29
2.2.1 神经网络的基本论述20-23
2.2.2 BP神经网络的基本结构和算法23-25
2.2.3 遗传神经网络基本结构和算法25-27
2.2.4 遗传神经网络模型的求解历程27-29
2.3 本章小结29-30
第3章 免疫粒子群算法探讨30-43
3.1 粒子群算法30-32
3.1.1 粒子群算法的基本原理30-31
3.1.2 基本粒子群算法的步骤和流程31-32
3.2 免疫算法32-38
3.2.1 免疫系统介绍32-34
3.2.2 免疫算法的提出34
3.2.3 免疫算法的原理34-36
3.2.4 免疫算法的基本步骤36-38
3.3 免疫粒子群算法38-42
3.3.1 免疫粒子群算法概述38-39
3.3.2 免疫粒子群算法的实现39-42
3.4 本章小结42-43
第4章 变电站选址的数学模型及算法实现43-55
4.1 变电站选址概述43-44
4.2 影响变电站实际选址的因素44-45
4.3 变电站数量及供电范围的确定45-47
4.3.1 变电容载比45
4.3.2 变电站数量的确定45-46
4.3.3 变电站供电范围的确定和优化46-47
4.4 变电站站址优化的数学模型和算法实现47-54
4.4.1 变电站选址的数学模型47-49
4.4.2 基于免疫粒子群算法的变电站选址策略49-54
4.5 本章小结54-55
第5章 变电站选址实例运用55-65
5.1 变电站设计的流程55-57
5.2 算法的GUI界面57-58
5.3 规划区域的概况58
5.4 变电站近况及有着不足58-59
5.4.1 近况58-59
5.4.2 有着的不足59
5.5 电力负荷预测及电力平衡59-61
5.5.1 负荷预测的结果59-60
5.5.2 电力平衡60-61
5.6 新增变电站选址优化61-64
5.7 本章小结64-65
第6章 结论与展望65-66