| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 风力发电特性 | 第12-13页 |
| 1.2.2 智能电网脆弱性分析 | 第13-15页 |
| 1.2.3 影响因素评价方法 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及创新点 | 第16-18页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 智能电网脆弱性相关理论分析 | 第18-25页 |
| 2.1 智能电网脆弱性介绍 | 第18-22页 |
| 2.1.1 智能电网的研究与发展 | 第18-20页 |
| 2.1.2 脆弱性理论介绍 | 第20-21页 |
| 2.1.3 智能电网脆弱源 | 第21-22页 |
| 2.2 智能电网脆弱性影响研究方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 基本理论的概述 | 第22页 |
| 2.2.2 影响因素计算方法介绍 | 第22-23页 |
| 2.2.3 智能电网脆弱性影响评价方法的比较 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 含大规模风电的智能电网脆弱性影响因素分析 | 第25-38页 |
| 3.1 大规模风电接入智能电网的分析 | 第25-26页 |
| 3.1.1 风力发电特性 | 第25页 |
| 3.1.2 风力发电的并网模式 | 第25-26页 |
| 3.1.3 风力发电并网的运行与控制 | 第26页 |
| 3.2 风电并网对智能电网脆弱性的影响 | 第26-29页 |
| 3.2.1 短期影响 | 第26-28页 |
| 3.2.2 长期影响 | 第28-29页 |
| 3.3 影响因素分析 | 第29-37页 |
| 3.3.1 影响因素分析方法 | 第29-31页 |
| 3.3.2 智能电网脆弱性影响因素分析 | 第31-35页 |
| 3.3.3 含大规模风电的智能电网脆弱性影响因素分析 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 风电并网对智能电网脆弱性的影响度评价模型的构建 | 第38-49页 |
| 4.1 多层次影响度评价的研究方法 | 第38页 |
| 4.2 影响度分析模型构建 | 第38-47页 |
| 4.2.1 基于最大熵原理的影响因素权重确立 | 第39-44页 |
| 4.2.2 基于可信性理论的影响度评价模型构建 | 第44-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 实例计算分析 | 第49-65页 |
| 5.1 西北某地区电网概况 | 第49页 |
| 5.2 智能电网脆弱性影响因素分析 | 第49-60页 |
| 5.3 接入大规模风电的智能电网脆弱性影响因素分析 | 第60-62页 |
| 5.3.1 短期影响分析 | 第60-61页 |
| 5.3.2 长期影响分析 | 第61-62页 |
| 5.4 评价结果分析 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 研究成果和结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
