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基于磷虾群算法的主动配电网动态重构

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-25页
    1.1 课题研究背景和意义第13-14页
    1.2 主动配电网概述第14-17页
        1.2.1 主动配电网定义第15页
        1.2.2 主动配电网与传统配电网的区别第15-17页
    1.3 国内外研究现状第17-23页
        1.3.1 主动配电网的发展动态第17-19页
        1.3.2 静态重构第19-20页
        1.3.3 动态重构第20-23页
    1.4 本文工作第23-25页
第2章 分布式能源及其对配电网的影响第25-34页
    2.1 引言第25页
    2.2 分布式能源概述第25-26页
    2.3 常见分布式能源的数学模型第26-30页
        2.3.1 光伏发电数学模型第26-27页
        2.3.2 风力发电数学模型第27-28页
        2.3.3 燃料电池数学模型第28-29页
        2.3.4 可入网电动汽车数学模型第29-30页
    2.4 含分布式电源的潮流计算方法第30-33页
        2.4.1 前推回代潮流计算法第30-32页
        2.4.2 基于回路分析的潮流计算法第32-33页
        2.4.3 隐式Zbus潮流法第33页
    2.5 本章小结第33-34页
第3章 基于磷虾群算法的主动配电网静态重构第34-49页
    3.1 引言第34页
    3.2 磷虾群算法概述第34-35页
    3.3 应用磷虾群算法的静态重构方法第35-44页
        3.3.1 考虑网络抗毁性的配电网重构模型第35-36页
        3.3.2 入网分布式电源负荷处理方法第36-38页
        3.3.3 配电网重构对象处理方法第38-41页
        3.3.4 主动配电网静态重构方案第41-44页
    3.4 算例分析第44-48页
        3.4.1 传统配电网重构第44-46页
        3.4.2 主动配电网无故障静态重构第46-47页
        3.4.3 主动配电网故障重构第47-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第4章 基于CLARANS聚类算法的负荷时段划分第49-60页
    4.1 引言第49页
    4.2 基于蒙特卡洛法的日负荷状态模拟第49-53页
        4.2.1 光伏发电随机概率模型第49-50页
        4.2.2 风力发电随机概率模型第50页
        4.2.3 可入网电动汽车随机概率模型第50-51页
        4.2.4 主动配电网日负荷状态模拟第51-53页
    4.3 基于CLARANS算法负荷时段划分方法第53-56页
        4.3.1 CLARANS算法概述第53页
        4.3.2 灰色关联分析法计算结点代价第53-55页
        4.3.3 主动配电网负荷状态时段划分流程第55-56页
    4.4 算例分析第56-58页
    4.5 本章小结第58-60页
第5章 基于改进磷虾群算法的主动配电网动态重构第60-79页
    5.1 引言第60页
    5.2 主动配电网动态重构模型第60-63页
        5.2.1 目标函数第60-61页
        5.2.2 约束条件第61-63页
    5.3 主动配电网随机潮流计算方法第63-64页
    5.4 磷虾群算法改进策略第64-67页
        5.4.1 反向学习初始化第64页
        5.4.2 精英保留机制第64-65页
        5.4.3 高精度局部寻优第65-66页
        5.4.4 自适应“扰动”第66页
        5.4.5 混沌Logistic映射策略第66-67页
    5.5 主动配电网动态重构流程第67-70页
    5.6 算例分析第70-78页
        5.6.1 不考虑电动汽车负荷调控第70-76页
        5.6.2 考虑电动汽车负荷智能调控第76-78页
    5.7 本章小结第78-79页
总结与展望第79-82页
    1. 本文主要工作第79-80页
    2. 后续研究展望第80-82页
参考文献第82-90页
致谢第90-91页
附录A (攻读学位期间发表的学术论文)第91-92页
附录B (攻读学位期间参加的科研工作)第92-93页
附录C (仿真测试相关数据)第93-96页

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