| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状综述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 智能电网及需求响应技术的发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 信息物理融合技术的发展 | 第11-12页 |
| 1.2.3 居民负荷控制研究发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要工作和内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 支撑居民电热水器优化控制的CPS架构设计 | 第15-23页 |
| 2.1 基于CPS的电力供需互动友好平台架构设计 | 第15-17页 |
| 2.2 支撑居民电热水器优化控制的分级互动架构设计 | 第17-21页 |
| 2.2.1 居民电热水器分级互动架构 | 第17-18页 |
| 2.2.2 居民用户电热水器CPS模型设计 | 第18-20页 |
| 2.2.3 居民用户电热水器CPS交瓦流程分析 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于云模型理论的电热水器优化控制策略 | 第23-35页 |
| 3.1 家用电热水器的控制模型 | 第23-24页 |
| 3.2 基于云模型理论的居民电热水器优化控制策略设计 | 第24-29页 |
| 3.2.1 云模型控制原理 | 第24-27页 |
| 3.2.2 家用电热水器的云模型控制策略 | 第27-29页 |
| 3.3 实验仿真与分析 | 第29-34页 |
| 3.3.1 仿真参数设置 | 第29页 |
| 3.3.2 仿真结果对比与分析 | 第29-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于BPSO算法的改进电热水器优化控制策略 | 第35-45页 |
| 4.1 计及需求响应的居民电热水器模型 | 第35-37页 |
| 4.2 基于BPSO的改进居民电热水器优化控制策略设计 | 第37-40页 |
| 4.2.1 二进制粒子群算法 | 第37-38页 |
| 4.2.2 电热水器的优化控制算法 | 第38-40页 |
| 4.3 实验仿真与分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 仿真参数设置 | 第40-41页 |
| 4.3.2 仿真结果对比与分析 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
