基于遗传算法的水电站厂内经济运行模型研究

1 绪论 10-25
    1.1 选题背景和研究意义 10-12
    1.2 国内外研究概况和趋势 12-23
        1.2.1 水电站厂内经济运行数学模型研究现状 12-16
        1.2.2 水电站厂内经济运行优化方法评述 16-23
    1.3 本文研究的主要内容和方法 23-25
2 基于遗传算法的离散约束优化 25-42
    2.1 引言 25-26
    2.2 遗传算法简介 26-33
        2.2.1 遗传算法概要 26-28
        2.2.2 遗传算法的设计过程 28-33
    2.3 基于遗传算法的离散约束优化 33-37
        2.3.1 问题描述 33
        2.3.2 算法设计与实现 33-37
    2.4 函数测试 37-41
        2.4.1 测试函数简介 37-38
        2.4.2 测试结果 38-41
    2.5 结果分析 41
    2.6 小结 41-42
3 水电站厂内经济运行遗传算法模型的建立 42-48
    3.1 引言 42
    3.2 基于改进遗传算法的最优负荷分配模型 42-43
        3.2.1 数学模型 42
        3.2.2 模型求解 42-43
    3.3 基于启发式遗传算法的最优机组组合模型 43-47
        3.3.1 数学模型 43-44
        3.3.2 模型求解 44-47
    3.4 小结 47-48
4 遗传算法模型在丰满水电站的应用研究 48-70
    4.1 工程简介 48
    4.2 经济运行的基本资料 48-51
    4.3 机组特性曲线的计算与绘制 51-56
        4.3.1 机组段流量特性曲线的绘制 51-53
        4.3.2 机组出力限制线 53-54
        4.3.3 实时水头下动力特性 54-56
    4.4 电站机组组合特性 56-61
        4.4.1 机组组合特性 56-60
        4.4.2 实时水头下机组组合特性 60-61
    4.5 遗传算法模型在丰满水电站的应用分析 61-69
        4.5.1 GA模型有效性计算与分析 61-68
        4.5.2 运行状况评价与效益估算 68-69
    4.6 小结 69-70
5 总结与展望 70-74
    5.1 总结 70-72
        5.1.1 模型的建立 70-71
        5.1.2 模型的求解 71-72
        5.1.3 模型的应用 72
    5.2 展望 72-74
        5.2.1 开发实用高效的算法 72-73
        5.2.2 电力市场中的水电站厂内经济运行模型 73-74
参考文献 74-77
致谢 77-78
攻读硕士学位期间所参加的课题和发表的论文 78-80