含风、光、火电站电力系统动态经济调度方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 电力系统动态经济调度现状 | 第11-14页 |
| 1.3.2 风电和光伏发电并网经济调度现状 | 第14页 |
| 1.4 本文主要结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 风力和光伏发电特性及功率预测方法研究 | 第16-28页 |
| 2.1 风力发电系统特性 | 第16-18页 |
| 2.2 光伏发电系统特性 | 第18-21页 |
| 2.3 功率预测方法研究 | 第21-27页 |
| 2.3.1 功率预测方法分类 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于BP神经网络的预测方法研究 | 第22-24页 |
| 2.3.3 基于GABP神经网络预测方法研究 | 第24-26页 |
| 2.3.4 仿真实例 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 风力和光伏发电系统并网动态经济调度模型 | 第28-36页 |
| 3.1 风电和光伏发电并网对电力系统的影响 | 第28-30页 |
| 3.1.1 风电并网对系统的影响 | 第28-29页 |
| 3.1.2 光伏并网对电力系统的影响 | 第29-30页 |
| 3.2 动态经济调度数学模型 | 第30-34页 |
| 3.2.1 火电机组出力经济成本函数 | 第30-31页 |
| 3.2.2 风电场和光伏电站的出力经济成本函数 | 第31-32页 |
| 3.2.3 系统目标函数 | 第32页 |
| 3.2.4 系统的约束条件 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于粒子群算法的调度方案求解与分析 | 第36-50页 |
| 4.1 粒子群算法 | 第36-41页 |
| 4.1.1 粒子群算法原理 | 第36-38页 |
| 4.1.2 粒子群算法改进 | 第38-39页 |
| 4.1.3 优先顺序法 | 第39-41页 |
| 4.2 算法编码及流程 | 第41-42页 |
| 4.3 算例仿真分析 | 第42-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-50页 |
| 第5章 混合储能装置优化动态经济调度方案 | 第50-60页 |
| 5.1 波动功率分析及储能系统选取 | 第51-53页 |
| 5.1.1 波动功率分析 | 第51页 |
| 5.1.2 储能装置的选取 | 第51-53页 |
| 5.2 储能系统模型设计 | 第53-55页 |
| 5.2.1 储能装置基本结构及原理 | 第53-54页 |
| 5.2.2 储能系统运行方式 | 第54-55页 |
| 5.3 实例仿真分析 | 第55-58页 |
| 5.3.1 储能系统平抑功率仿真 | 第55-57页 |
| 5.3.2 基于储能系统的电力系统动态调度仿真 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
