微电网负荷预测和能量优化管理的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 负荷特性分析的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 短期负荷预测的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 能量优化管理的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 微电网的负荷特性分析 | 第17-29页 |
| 2.1 负荷特性分析基础 | 第17-19页 |
| 2.1.1 负荷特性分析方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 负荷特性分析指标 | 第18-19页 |
| 2.2 负荷特性的定性分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 电力负荷的分解 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基础负荷分量的特性 | 第20页 |
| 2.2.3 波动负荷分量的特性 | 第20-21页 |
| 2.3 负荷特性的定量分析 | 第21-27页 |
| 2.3.1 灰色关联度分析法的概述 | 第21-22页 |
| 2.3.2 负荷特性定量分析流程 | 第22-25页 |
| 2.3.3 算例与分析 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于信息交互的负荷预测 | 第29-49页 |
| 3.1 初步预测模型的设计 | 第29-36页 |
| 3.1.1 RBF神经网络的数学基础 | 第30-31页 |
| 3.1.2 QPSO优化算法的数学基础 | 第31-32页 |
| 3.1.3 QPSO-RBF数学模型的改进 | 第32-34页 |
| 3.1.4 初步预测模型的设计流程 | 第34-36页 |
| 3.2 信息交互模型的设计 | 第36-40页 |
| 3.2.1 初拟订单推送单元 | 第36-37页 |
| 3.2.2 修正订单提交单元 | 第37页 |
| 3.2.3 电量订单评价单元 | 第37-39页 |
| 3.2.4 数据统计分析单元 | 第39-40页 |
| 3.3 协调预测模型的设计 | 第40-42页 |
| 3.3.1 基于方差的优选组合方法 | 第40-41页 |
| 3.3.2 协调预测模型的设计流程 | 第41-42页 |
| 3.4 算例与分析 | 第42-47页 |
| 3.4.1 初步预测模型算例分析 | 第42-44页 |
| 3.4.2 信息交互模型算例分析 | 第44-46页 |
| 3.4.3 协调预测模型算例分析 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 独立微电网的日前优化 | 第49-65页 |
| 4.1 需求响应方式 | 第49-50页 |
| 4.2 可控型DG开关优化规则 | 第50-52页 |
| 4.3 基于负荷控制的优化模型 | 第52-54页 |
| 4.3.1 负荷转移方式 | 第52-53页 |
| 4.3.2 负荷控制模型 | 第53-54页 |
| 4.4 基于储能控制的优化模型 | 第54-59页 |
| 4.4.1 执行区间划分 | 第55-56页 |
| 4.4.2 储能控制模型 | 第56-57页 |
| 4.4.3 模型求解流程 | 第57-59页 |
| 4.5 日前优化的整体设计流程图 | 第59-60页 |
| 4.6 算例分析 | 第60-64页 |
| 4.6.1 仿真系统 | 第60-62页 |
| 4.6.2 仿真分析 | 第62-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 独立微电网的实时调度 | 第65-77页 |
| 5.1 预测误差对实时调度的影响分析 | 第65-67页 |
| 5.2 基于储能优化的实时调度策略 | 第67-70页 |
| 5.3 负荷优化分配模型的设计 | 第70-71页 |
| 5.3.1 目标函数 | 第70-71页 |
| 5.3.2 约束条件 | 第71页 |
| 5.4 算例分析 | 第71-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第6章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 本文总结 | 第77-78页 |
| 6.2 未来展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第87页 |
