| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及问题提出 | 第10-14页 |
| 1.2.1 含电动汽车的微电网 | 第10-12页 |
| 1.2.2 电动汽车充放电方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 研究问题的提出 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 含电动汽车充放电设施的光伏微网 | 第16-27页 |
| 2.1 含电动汽车的光伏微网结构 | 第16-17页 |
| 2.2 光伏发电系统建模 | 第17-23页 |
| 2.2.1 光伏电池数学模型 | 第17-21页 |
| 2.2.2 光伏电池仿真模型 | 第21-23页 |
| 2.3 动力电池建模 | 第23-25页 |
| 2.3.1 动力电池数学模型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 动力电池仿真模型 | 第24-25页 |
| 2.4 主动运行需求分析 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 不确定条件下的主动运行决策方法 | 第27-37页 |
| 3.1 不确定因素的蒙特卡洛模拟 | 第27-30页 |
| 3.1.1 蒙特卡洛方法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 概率模型的建立 | 第28-30页 |
| 3.2 电动汽车充放电主动运行决策方法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 马尔科夫决策过程 | 第30-32页 |
| 3.2.2 微网态势感知和态势利导 | 第32-33页 |
| 3.2.3 决策方法的基本步骤 | 第33-34页 |
| 3.3 主动运行MDP模型 | 第34-36页 |
| 3.3.1 状态建模 | 第34页 |
| 3.3.2 行为建模 | 第34-35页 |
| 3.3.3 状态转移概率矩阵建模 | 第35页 |
| 3.3.4 收益矩阵建模 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于多代理的电动汽车充放电协调控制方法 | 第37-49页 |
| 4.1 基于IEC61850的光伏微网信息模型 | 第37-40页 |
| 4.1.1 微网通信结构 | 第37-38页 |
| 4.1.2 微网信息模型 | 第38-40页 |
| 4.2 基于多代理的光伏微网功能模型 | 第40-43页 |
| 4.2.1 基于MAS的光伏微网功能模型 | 第40-41页 |
| 4.2.2 MAS和IEC61850的映射关系 | 第41-43页 |
| 4.3 基于多代理的电动汽车充放电协调控制 | 第43-48页 |
| 4.3.1 光伏微网多代理结构 | 第43-44页 |
| 4.3.2 协调控制的目标及约束条件 | 第44页 |
| 4.3.3 代理职能及协调控制流程 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 光伏微网电动汽车充放电主动运行决策过程仿真实验 | 第49-62页 |
| 5.1 概率分布拟合实验 | 第49-52页 |
| 5.1.1 随机变量的概率分布 | 第49-51页 |
| 5.1.2 概率分布拟合 | 第51-52页 |
| 5.2 电动汽车充放电主动运行决策实验 | 第52-55页 |
| 5.2.1 建立数值矩阵 | 第52-53页 |
| 5.2.2 模型求解分析 | 第53-55页 |
| 5.3 光伏微网多代理系统通信仿真实验 | 第55-61页 |
| 5.3.1 实验平台设计 | 第55-56页 |
| 5.3.2 通信仿真实验 | 第56-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第69页 |