考虑脆弱性的含源配电网重构方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 配电网重构研究动态及其分析 | 第14-21页 |
| 1.2.1 传统配电网重构 | 第14-18页 |
| 1.2.2 含DG的配电网重构 | 第18-20页 |
| 1.2.3 配电网重构的发展方向 | 第20-21页 |
| 1.3 电力系统脆弱性 | 第21页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第21-23页 |
| 第2章 含分布式电源的配电网潮流计算 | 第23-42页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 分布式电源 | 第23-24页 |
| 2.2.1 分布式电源概述 | 第23页 |
| 2.2.2 分布式电源类型 | 第23-24页 |
| 2.3 分布式电源的处理 | 第24-25页 |
| 2.4 分布式电源对配电网的影响 | 第25-27页 |
| 2.4.1 DG对配电网网损的影响 | 第25页 |
| 2.4.2 DG对配电网电压分布的影响 | 第25-26页 |
| 2.4.3 DG对配电网可靠性的影响 | 第26-27页 |
| 2.5 有源配电网潮流计算方法 | 第27-33页 |
| 2.5.1 传统的潮流计算方法 | 第28-31页 |
| 2.5.2 含DG的配电网潮流计算模型 | 第31-33页 |
| 2.6 算例分析 | 第33-41页 |
| 2.7 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 配电网重构理论基础 | 第42-52页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 图论基础知识 | 第42-46页 |
| 3.2.1 图的概念 | 第42-43页 |
| 3.2.2 连通图和树 | 第43-44页 |
| 3.2.3 图的矩阵表示 | 第44-45页 |
| 3.2.4 图的搜索 | 第45-46页 |
| 3.3 配电网重构数学模型 | 第46-49页 |
| 3.3.1 目标函数 | 第46-48页 |
| 3.3.2 约束条件 | 第48-49页 |
| 3.4 配电网网络结构简化 | 第49-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于量子粒子群-相关向量机的配电网重构 | 第52-63页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 QPSO-RVM算法 | 第52-56页 |
| 4.2.1 相关向量机基本原理 | 第52-54页 |
| 4.2.2 量子粒子群算法简介 | 第54-55页 |
| 4.2.3 QPSO-RVM优化流程 | 第55-56页 |
| 4.3 基于QPSO-RVM的配电网重构模型 | 第56-57页 |
| 4.3.1 重构目标函数 | 第56页 |
| 4.3.2 训练数据构造及处理 | 第56-57页 |
| 4.4 算例分析 | 第57-62页 |
| 4.4.1 算例一 | 第57-60页 |
| 4.4.2 算例二 | 第60-61页 |
| 4.4.3 算例结果分析 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 考虑脆弱性的含源配电网重构 | 第63-78页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 配电网脆弱性指标建立 | 第63-66页 |
| 5.2.1 配电网脆弱性 | 第63-64页 |
| 5.2.2 风险分析理论 | 第64-66页 |
| 5.2.3 指标归一处理 | 第66页 |
| 5.3 重构目标函数归一处理 | 第66-67页 |
| 5.4 遗传算法的改进 | 第67-70页 |
| 5.4.1 编码策略 | 第67-68页 |
| 5.4.2 初始种群的生成 | 第68页 |
| 5.4.3 基因操作 | 第68-70页 |
| 5.5 算法流程 | 第70-71页 |
| 5.6 算例分析 | 第71-77页 |
| 5.7 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 附录 A（攻读学位期间发表的学术论文） | 第87-88页 |
| 附录 B（攻读学位期间参加的科研工作） | 第88页 |
