| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 主动配电网国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 主动配电网发展及研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 主动配电网调度模式研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 概率潮流研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 概率潮流概述 | 第13页 |
| 1.3.2 概率潮流发展及国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 主动配电网内部调度资源分析 | 第17-23页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 主动配电网的调度单元及其调度机制 | 第17-19页 |
| 2.2.1 分布式电源 | 第17-18页 |
| 2.2.2 虚拟微网 | 第18页 |
| 2.2.3 柔性负荷 | 第18-19页 |
| 2.3 供给侧随机出力的概率模型 | 第19-20页 |
| 2.3.1 风力发电的概率模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 光伏电池出力的概率模型 | 第20页 |
| 2.4 需求侧响应量的概率模型 | 第20-21页 |
| 2.4.1 价格型负荷响应量的概率模型 | 第20-21页 |
| 2.4.2 激励型负荷响应量的概率模型 | 第21页 |
| 2.5 虚拟微网交互功率的概率模型 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 主动配电网供需群体互动的概率潮流模型 | 第23-30页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 交流概率潮流模型 | 第23-25页 |
| 3.2.1 节点电压的线性化概率模型 | 第23-24页 |
| 3.2.2 支路功率的线性化概率模型 | 第24-25页 |
| 3.2.3 支路功率与节点注入功率关系的概率模型 | 第25页 |
| 3.3 半不变量与GARM-CHARLIER级数 | 第25-29页 |
| 3.3.1 半不变量概念 | 第25-26页 |
| 3.3.2 半不变量性质 | 第26-27页 |
| 3.3.3 Garm-Charlier级数展开 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 引力搜索-粒子群优化算法 | 第30-37页 |
| 4.1 引言 | 第30-31页 |
| 4.2 GSA算法 | 第31-33页 |
| 4.2.1 GSA算法原理 | 第31页 |
| 4.2.2 GSA算法模型与特点 | 第31-33页 |
| 4.3 PSO算法 | 第33-34页 |
| 4.3.1 PSO算法原理 | 第33页 |
| 4.3.2 PSO算法模型与特点 | 第33-34页 |
| 4.4 GSA-PSO优化算法 | 第34-36页 |
| 4.4.1 GSA-PSO优化算法原理 | 第34-35页 |
| 4.4.2 GSA-PSO算法模型与计算流程 | 第35-36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于概率潮流的主动配电网供需群体协同调度策略 | 第37-51页 |
| 5.1 引言 | 第37页 |
| 5.2 基于概率潮流的主动配电网供需群体协同调度模型 | 第37-41页 |
| 5.2.1 目标函数 | 第37-39页 |
| 5.2.2 约束条件 | 第39-41页 |
| 5.3 调度模型求解策略 | 第41-43页 |
| 5.4 算例分析 | 第43-49页 |
| 5.4.1 主动配电网基础数据 | 第43-45页 |
| 5.4.2 优化结果分析 | 第45-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51-52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |