面向最大供电能力提升的配电网预防控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 配电网供电能力评估研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 配电网运行控制分类及其研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 DG接入配电网运行研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 含分布式电源的最大供电能力计算 | 第16-27页 |
| 2.1 分布式电源的时序特性 | 第16-18页 |
| 2.2 最大供电能力的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2.1 数学模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 最大供电能力的影响因素 | 第19页 |
| 2.3 最大供电能力计算方法 | 第19-21页 |
| 2.4 分布式电源的处理 | 第21页 |
| 2.5 算例分析 | 第21-26页 |
| 2.5.1 配电网整体和局部最大供电能力计算分析 | 第22-23页 |
| 2.5.2 含分布式电源的配电网最大供电能力评估 | 第23-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于混合粒子群算法的预防重构 | 第27-43页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 配电网重构基本原理和方法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 传统数学方法 | 第28页 |
| 3.2.2 启发式方法 | 第28-29页 |
| 3.2.3 人工智能算法 | 第29-30页 |
| 3.2.4 混合算法 | 第30页 |
| 3.3 基于混合粒子群算法的配电网预防重构 | 第30-39页 |
| 3.3.1 数学模型 | 第30-31页 |
| 3.3.2 网络简化和重构必要条件 | 第31-33页 |
| 3.3.3 混合粒子群算法 | 第33-39页 |
| 3.4 算例分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 考虑储能的多时段配电网预防控制策略 | 第43-53页 |
| 4.1 概述 | 第43-44页 |
| 4.2 配电网预防控制系统架构 | 第44页 |
| 4.3 基于最大供电能力的预防控制模型 | 第44-47页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第44-45页 |
| 4.3.2 储能充放电模型 | 第45页 |
| 4.3.3 目标函数 | 第45-46页 |
| 4.3.4 约束条件 | 第46-47页 |
| 4.4 多时段预防控制策略 | 第47-48页 |
| 4.5 算例分析 | 第48-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论和展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 攻读学位期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
| 附录B 相关参数数据 | 第62页 |
