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基于改进细菌觅食算法的微电网优化调度研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究的背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 微电网研究现状第12-14页
        1.2.2 智能优化算法研究现状第14-15页
        1.2.3 微电网优化调度研究现状第15-16页
    1.3 本文的研究内容第16-18页
第二章 微电网优化调度的数学模型第18-29页
    2.1 分布式电源的数学模型第18-26页
        2.1.1 光伏发电系统的数学模型第18-19页
        2.1.2 风力发电系统的数学模型第19-20页
        2.1.3 微型燃气轮机的数学模型第20-22页
        2.1.4 燃料电池的数学模型第22-24页
        2.1.5 柴油机的数学模型第24-25页
        2.1.6 蓄电池的数学模型第25-26页
    2.2 微电网优化调度的数学模型第26-28页
        2.2.1 目标函数第26-27页
        2.2.2 约束条件第27-28页
    2.3 本章小结第28-29页
第三章 微电网优化调度算法研究第29-41页
    3.1 细菌觅食算法第29-32页
        3.1.1 基本理论第29-30页
        3.1.2 算法流程第30-32页
    3.2 粒子群算法第32-34页
        3.2.1 基本理论第32-34页
        3.2.2 算法流程第34页
    3.3 遗传算法第34-36页
        3.3.1 基本理论第34-36页
        3.3.2 算法流程第36页
    3.4 BPSO-GA算法第36-40页
        3.4.1 基本理论第36-39页
        3.4.2 算法流程第39-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 不同微源组合下微电网的优化调度仿真研究第41-53页
    4.1 基础数据第41-45页
        4.1.1 电负荷数据第42页
        4.1.2 冷、热负荷数据第42-43页
        4.1.3 微燃机固定出力曲线第43页
        4.1.4 温度、风速和光照强度曲线第43-44页
        4.1.5 各微源参数与电价数据第44-45页
    4.2 不同微源组合下的优化调度研究第45-50页
        4.2.1 BPSO-GA算法参数设置第45-46页
        4.2.2 微源组合一第46-47页
        4.2.3 微源组合二第47-48页
        4.2.4 微源组合三第48页
        4.2.5 微源组合四第48-49页
        4.2.6 微源组合五第49-50页
    4.3 优化结果分析第50-51页
    4.4 算法比较第51-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第五章 不同气候条件和电价方式下微电网的优化调度仿真研究第53-66页
    5.1 电价数据第53页
    5.2 夏季典型日不同电价方式下微电网优化调度研究第53-57页
        5.2.1 分时电价下的优化调度第54-55页
        5.2.2 固定电价下的优化调度第55页
        5.2.3 实时电价下的优化调度第55-56页
        5.2.4 夏季不同电价方式下的结果分析第56-57页
    5.3 冬季不同电价方式下微电网优化调度研究第57-61页
        5.3.1 分时电价下的优化调度第58页
        5.3.2 固定电价下的优化调度第58-59页
        5.3.3 实时电价下的优化调度第59-60页
        5.3.4 冬季不同电价方式下的结果分析第60-61页
    5.4 春秋季不同电价方式下微电网优化调度研究第61-64页
        5.4.1 分时电价下的优化调度第61-62页
        5.4.2 固定电价下的优化调度第62页
        5.4.3 实时电价下的优化调度第62-63页
        5.4.4 春秋季不同电价方式下的结果分析第63-64页
    5.5 算法比较第64-65页
    5.6 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 总结第66-67页
    6.2 展望第67-68页
参考文献第68-73页
致谢第73-74页
攻读学位期间发表论文情况第74页

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