基于改进粒子群算法的混合能源微网多目标运行规划
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 论文的主要内容和组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 智能微电网模型 | 第21-30页 |
| 2.1 微电网各类混合能源特性及模型 | 第21-26页 |
| 2.1.1 光伏发电模型 | 第21-22页 |
| 2.1.2 风力发电模型 | 第22-23页 |
| 2.1.3 微型燃气轮机发电模型 | 第23-25页 |
| 2.1.4 燃料电池发电模型 | 第25-26页 |
| 2.1.5 储能装置模型 | 第26页 |
| 2.2 微电网单目标优化模型 | 第26-28页 |
| 2.2.1 目标函数 | 第27页 |
| 2.2.2 电力设备的功率范围 | 第27-28页 |
| 2.2.3 电池容量 | 第28页 |
| 2.2.4 电力供需平衡 | 第28页 |
| 2.3 微电网多目标优化模型 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于改进粒子群算法的微网单目标优化 | 第30-44页 |
| 3.1 标准粒子群算法 | 第31-34页 |
| 3.2 改进的粒子群算法 | 第34-36页 |
| 3.2.1 单纯形调优法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 惯性权重 | 第35-36页 |
| 3.3 仿真结果 | 第36-43页 |
| 3.3.1 算法流程 | 第36-37页 |
| 3.3.2 模型参数 | 第37-38页 |
| 3.3.3 结果及分析 | 第38-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于Pareto概念的微电网多目标优化 | 第44-53页 |
| 4.1 多目标优化算法 | 第44-48页 |
| 4.1.1 多目标优化定义 | 第44页 |
| 4.1.2 Pareto最优 | 第44-46页 |
| 4.1.3 传统多目标优化算法 | 第46-47页 |
| 4.1.4 多目标进化算法 | 第47-48页 |
| 4.2 改进的多目标粒子群算法 | 第48-50页 |
| 4.2.1 Pareto最优外部集 | 第48-49页 |
| 4.2.2 局部最优值及全局最优值的选取 | 第49页 |
| 4.2.3 单纯形调优法更新粒子 | 第49-50页 |
| 4.3 仿真结果 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结束语 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第59页 |
