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工业用户的电力需方智能响应研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-20页
    1.1 选题背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-18页
        1.2.1 需求侧管理与需方响应第13-14页
        1.2.2 需方响应实施及研究现状第14-16页
        1.2.3 多智能体理论研究现状第16-18页
    1.3 本文主要研究工作第18-20页
2 工业用电的需方响应概述第20-36页
    2.1 需方响应的分类及实施第20-26页
        2.1.1 基于价格的需方响应第21-22页
        2.1.2 基于激励的需方响应第22-24页
        2.1.3 需方响应的实施模式第24-26页
    2.2 典型行业负荷特点及需方响应分析第26-30页
        2.2.1 钢铁行业第26-27页
        2.2.2 机械制造行业第27-28页
        2.2.3 有色金属行业第28-30页
    2.3 工业用户需方响应综合分析第30-35页
        2.3.1 工业用户类型第30-31页
        2.3.2 工业用户负荷分类第31-32页
        2.3.3 负荷适应性第32页
        2.3.4 用户响应方式第32-33页
        2.3.5 响应负荷分类第33-35页
    2.4 本章小结第35-36页
3 需方智能响应的智能理论基础第36-46页
    3.1 需方响应与智能电网第36-40页
        3.1.1 智能电网对需方响应的意义第36-37页
        3.1.2 智能电网对需方响应的支持技术第37-38页
        3.1.3 高级量测体系第38-40页
    3.2 人工智能理论概述第40-41页
        3.2.1 人工智能理论基本概念第40页
        3.2.2 人工智能的主要研究领域第40-41页
    3.3 多智能体理论概述第41-45页
        3.3.1 智能体的概念和基本特性第41-42页
        3.3.2 智能体的基本结构模型第42-44页
        3.3.3 智能体的规则和通信第44页
        3.3.4 多智能体系统及特点第44-45页
    3.4 本章小结第45-46页
4 价格型需方智能响应模型设计第46-74页
    4.1 价格型响应的模型分析第46-52页
        4.1.1 分时电价响应模型第46-49页
        4.1.2 改进型分时电价响应模型第49-50页
        4.1.3 工业用户的参数确定第50-52页
    4.2 价格型响应多智能体系统设计第52-61页
        4.2.1 多智能体系统结构第52-54页
        4.2.2 供电智能体模型设计第54-59页
        4.2.3 用户智能体模型设计第59-60页
        4.2.4 监控智能体模型设计第60-61页
    4.3 算例分析第61-72页
        4.3.1 情景一第62-65页
        4.3.2 情景二第65-68页
        4.3.3 情景三第68-72页
    4.4 本章小结第72-74页
5 激励型需方智能响应模型设计第74-98页
    5.1 激励型响应的成本收益分析第74-79页
        5.1.1 可中断负荷的成本分析第74-75页
        5.1.2 需求侧竞价的成本分析第75-77页
        5.1.3 可中断负荷效益分析第77-78页
        5.1.4 供电侧成本效益分析第78-79页
    5.2 激励型响应多智能体系统设计第79-86页
        5.2.1 用户智能体用电计划调整模块第79-82页
        5.2.2 用户智能体报价模块第82-83页
        5.2.3 供电侧智能体模块第83-84页
        5.2.4 需求侧竞价多智能体系统结构第84-86页
    5.3 可中断负荷参与系统阻塞管理第86-90页
        5.3.1 可中断负荷的交易机制及时段第86-87页
        5.3.2 阻塞管理多智能体系统结构第87-88页
        5.3.3 调度智能体模型设计第88-90页
    5.4 算例分析第90-97页
        5.4.1 用电调整算例第90-92页
        5.4.2 需求竞价算例第92-95页
        5.4.3 阻塞管理算例第95-97页
    5.5 本章小结第97-98页
6 结论与展望第98-100页
    6.1 研究成果与结论第98-99页
    6.2 后续工作与展望第99-100页
参考文献第100-104页
附录A第104-105页
附录B第105-106页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第106-110页
学位论文数据集第110页

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