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微电网中数据融合的算法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 论文主要工作及内容安排第11-13页
        1.3.1 论文主要研究内容第11-12页
        1.3.2 论文结构第12-13页
第二章 基于信息物理系统(CPS)的风光互补微电网模型设计第13-28页
    2.1 CPS概述第13-19页
        2.1.1 CPS定义第13-14页
        2.1.2 CPS系统特点第14-15页
        2.1.3 CPS与其他系统的区别第15-16页
        2.1.4 CPS理论体系结构第16-19页
    2.2 微电网与CPS的结合点第19-20页
        2.2.1 CIM与微电网网络化控制系统第19页
        2.2.2 大数据带来的影响及解决措施第19-20页
    2.3 基于CPS的微电网分层结构第20-23页
    2.4 基于CPS的微电网风光互补发电系统第23-27页
        2.4.1 分布式风力发电CPS建模第23-24页
        2.4.2 分布式光伏发电CPS建模第24-26页
        2.4.3 分布式风光互补CPS建模第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 数据融合技术研究第28-37页
    3.1 数据融合的定义第28-30页
        3.1.1 数据融合的概念第28页
        3.1.2 数据融合的作用第28-29页
        3.1.3 数据融合处理方式第29-30页
    3.2 数据融合的分类第30-36页
        3.2.1 应用层数据融合第30页
        3.2.2 网络层数据融合第30-36页
    3.3 数据融合的挑战和发展趋势第36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章 基于压缩感知(CS)的微电网数据融合算法研究第37-66页
    4.1 压缩感知研究背景第37-38页
    4.2 压缩感知理论框架第38-40页
    4.3 风速信号模型第40-42页
        4.3.1 风速信号模型的发展状况第40-41页
        4.3.2 风速信号模型的确定和仿真第41-42页
    4.4 风速信号压缩感知的稀疏基研究第42-52页
        4.4.1 DFT第43-45页
        4.4.2 DCT第45-47页
        4.4.3 DWT第47-50页
        4.4.4 稀疏基选定第50-52页
    4.5 风速压缩感知的测量矩阵研究第52-55页
        4.5.1 测量矩阵需要满足的条件第52-53页
        4.5.2 几种常见测量矩阵的比较第53-55页
    4.6 风速压缩感知的重构算法研究第55-57页
    4.7 一种基于SVD-SPHR算法的压缩感知测量矩阵第57-65页
        4.7.1 SVD-SPHR测量矩阵的构造方案第57-59页
        4.7.2 SVD-SPHR测量矩阵的性能分析第59-62页
        4.7.3 SVD-SPHR测量矩阵的性能仿真第62-65页
    4.8 本章小结第65-66页
第五章 基于改进粒子群算法的微电网数据融合方案第66-76页
    5.1 风/光/储实时经济调控模型第66-68页
        5.1.1 风光发电成本分析第67页
        5.1.2 储能电池成本分析第67-68页
        5.1.3 目标函数第68页
    5.2 改进的0/1惩罚离散粒子群算法第68-72页
        5.2.1 问题描述第68-69页
        5.2.2 两种改进算法的模型第69-70页
        5.2.3 DPSO-Ⅱ算法步骤第70-71页
        5.2.4 仿真验证第71-72页
    5.3 基于DPSO-Ⅱ的风/光/储实时派遣策略第72-75页
        5.3.1 风光实时发电功率的计算第72-74页
        5.3.2 24小时风/光/储实时派遣策略及成本分析第74-75页
    5.4 本章小结第75-76页
第六章 总结第76-77页
    6.1 总结第76页
    6.2 下一步可以改进的地方第76-77页
参考文献第77-85页
致谢第85-86页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第86页

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