| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 微网能量优化管理方法的研究现状及发展趋势 | 第13-16页 |
| 1.2.1 典型微网结构 | 第13-14页 |
| 1.2.2 微网的调度策略 | 第14页 |
| 1.2.3 微网调度优化模型 | 第14-15页 |
| 1.2.4 微网优化模型求解算法 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 考虑需求侧管理的光伏微网多目标优化调度研究 | 第18-39页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 需求侧管理 | 第18-21页 |
| 2.2.1 需求侧管理概述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 需求侧负荷管理模型 | 第19-21页 |
| 2.3 光伏微网多目标优化调度研究 | 第21-26页 |
| 2.3.1 光伏微网运行状态分析 | 第21页 |
| 2.3.2 不含电动汽车充电的优化调度模型 | 第21-23页 |
| 2.3.3 含电动汽车充电的优化调度模型 | 第23-25页 |
| 2.3.4 主要约束条件 | 第25-26页 |
| 2.4 基于NSGA-Ⅱ的求解方法 | 第26-28页 |
| 2.5 仿真分析 | 第28-37页 |
| 2.5.1 基础数据 | 第28-30页 |
| 2.5.2 不含EV充电情况下结果分析 | 第30-34页 |
| 2.5.3 含EV充电情况下结果分析 | 第34-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 考虑预测误差的光伏微网随机优化调度研究 | 第39-47页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 机会约束规划理论 | 第39-40页 |
| 3.3 光伏微网运行中不确定因素的模拟 | 第40页 |
| 3.4 光伏微网随机优化调度模型 | 第40-43页 |
| 3.4.1 目标函数 | 第40-41页 |
| 3.4.2 约束条件 | 第41-42页 |
| 3.4.3 基于蒙特卡洛模拟与遗传算法相结合的求解方法 | 第42-43页 |
| 3.5 仿真分析 | 第43-46页 |
| 3.5.1 基础数据 | 第43-44页 |
| 3.5.2 结果分析 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 多时间尺度的光伏微网优化调度研究 | 第47-59页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 多时间尺度光伏微网优化调度模型 | 第47-54页 |
| 4.2.1 日前调度 | 第47-48页 |
| 4.2.2 实时调度 | 第48-52页 |
| 4.2.3 多时间尺度调度模型的求解方法 | 第52-54页 |
| 4.3 仿真分析 | 第54-58页 |
| 4.3.1 基础数据 | 第54-55页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 结论和展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59-60页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |