基于改进粒子群算法的分布式电源的选址定容
| 摘要 | 第2-3页 |
| abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 DG目标函数模型研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 DG和负荷模型研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.3 DG优化配置优化算法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本课题的研究内容、难点及创新点 | 第10-12页 |
| 1.3.1 课题的研究内容 | 第10页 |
| 1.3.2 课题的难点及创新点 | 第10-12页 |
| 第二章 分布式电源的分类及对配电网的影响 | 第12-21页 |
| 2.1 分布式电源的分类 | 第12-17页 |
| 2.1.1 光伏发电 | 第12-13页 |
| 2.1.2 风力发电 | 第13-15页 |
| 2.1.3 燃料电池 | 第15-16页 |
| 2.1.4 微型燃气轮机 | 第16-17页 |
| 2.2 分布式电源并网对配电网运行和保护的影响 | 第17-19页 |
| 2.2.1 对系统安全和可靠性的影响 | 第17页 |
| 2.2.2 对电能质量的影响 | 第17-18页 |
| 2.2.3 对继电保护的影响 | 第18页 |
| 2.2.4 对网络损耗的影响 | 第18-19页 |
| 2.3 分布式电源并网对配电网规划的影响 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 分布式电源选址和定容问题的研究 | 第21-28页 |
| 3.1 分布式电源选址方法分析 | 第21-23页 |
| 3.2 分布式电源定容分析 | 第23-25页 |
| 3.2.1 分布式电源投资年费用 | 第24页 |
| 3.2.2 燃料费用 | 第24-25页 |
| 3.2.3 网络损耗年费用 | 第25页 |
| 3.2.4 环境赔偿年费用 | 第25页 |
| 3.3 约束条件 | 第25-27页 |
| 3.4 总结 | 第27-28页 |
| 第四章 考虑时序特性的分布式电源的定容规划 | 第28-38页 |
| 4.1 分布式电源和负荷的时序特性 | 第28-31页 |
| 4.1.1 负荷时序特性 | 第28-29页 |
| 4.1.2 分布式电源时序性 | 第29-31页 |
| 4.2 考虑时序性的分布式电源定容模型 | 第31-32页 |
| 4.3 约束条件 | 第32页 |
| 4.4 求解算法 | 第32-37页 |
| 4.4.1 标准的粒子群算法 | 第32-34页 |
| 4.4.2 带惯性权重的粒子群算法 | 第34页 |
| 4.4.3 粒子群算法参数的选择 | 第34-35页 |
| 4.4.4 算法流程 | 第35-36页 |
| 4.4.5 编码方案 | 第36-37页 |
| 4.5 总结 | 第37-38页 |
| 第五章 算例分析 | 第38-47页 |
| 5.1 算例参数 | 第38-39页 |
| 5.2 选址分析 | 第39-41页 |
| 5.3 定容分析 | 第41-45页 |
| 5.3.1 考虑环境成本 | 第41-42页 |
| 5.3.2 考虑DG和负荷的时序性 | 第42-43页 |
| 5.3.3 考虑DG类型 | 第43-45页 |
| 5.4 风光互补性的研究 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 论文的工作总结 | 第47页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
