| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第10-13页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第13-14页 |
| 1.2 微电网电源优化配置研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 并网型微电网优化配置研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 独立型微电网优化配置研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 2 微电网电源及负荷模型 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 风力发电系统模型 | 第18-19页 |
| 2.3 光伏发电系统模型 | 第19-20页 |
| 2.4 蓄电池模型 | 第20-23页 |
| 2.4.1 蓄电池参数及约束条件 | 第20-21页 |
| 2.4.2 雨流计数法 | 第21-22页 |
| 2.4.3 蓄电池寿命模型 | 第22-23页 |
| 2.5 电动汽车模型 | 第23-25页 |
| 2.5.1 电动汽车充放电约束条件 | 第23-24页 |
| 2.5.2 电动汽车负荷模拟 | 第24-25页 |
| 2.6 时序负荷模型 | 第25-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 含电动汽车换电站的并网型风光储微电网优化配置 | 第28-50页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 含电动汽车换电站的微电网运行策略 | 第28-31页 |
| 3.2.1 微电网并网运行策略 | 第29-30页 |
| 3.2.2 微电网独立运行策略 | 第30-31页 |
| 3.3 换电站模型 | 第31-32页 |
| 3.3.1 换电站能量管理约束 | 第32页 |
| 3.3.2 换电站负荷生成 | 第32页 |
| 3.4 并网型微电网可靠性模型 | 第32-36页 |
| 3.4.1 元件可靠性模型 | 第33页 |
| 3.4.2 可靠性指标 | 第33-34页 |
| 3.4.3 基于馈线路径的微电网故障判别 | 第34-36页 |
| 3.4.4 可靠性评估步骤 | 第36页 |
| 3.5 细菌觅食算法及其改进 | 第36-41页 |
| 3.5.1 细菌觅食算法简介 | 第36-38页 |
| 3.5.2 小生境简介 | 第38页 |
| 3.5.3 小生境细菌觅食算法 | 第38-39页 |
| 3.5.4 NBFA算法求解流程 | 第39-41页 |
| 3.6 含电动汽车换电站的微电网优化配置建模 | 第41-43页 |
| 3.6.1 目标函数 | 第41页 |
| 3.6.2 运行约束条件 | 第41-42页 |
| 3.6.3 优化配置流程 | 第42-43页 |
| 3.7 算例分析 | 第43-49页 |
| 3.7.1 算例数据 | 第43-46页 |
| 3.7.2 算例结果分析 | 第46-49页 |
| 3.8 结论 | 第49-50页 |
| 4 考虑电动汽车和风光资源不确定性的独立型微电网优化配置 | 第50-63页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 EV能量管理策略及负荷生成 | 第50-53页 |
| 4.2.1 EV有序充电策略 | 第51页 |
| 4.2.2 EV有序充放电策略 | 第51-52页 |
| 4.2.3 EV负荷生成 | 第52-53页 |
| 4.3 风光场景生成和缩减技术 | 第53-56页 |
| 4.3.1 拉丁超立方采样 | 第53-54页 |
| 4.3.2 K均值聚类 | 第54-55页 |
| 4.3.3 典型风光场景生成流程 | 第55-56页 |
| 4.4 含EV和风光场景的微电网优化配置建模 | 第56-58页 |
| 4.4.1 目标函数 | 第56页 |
| 4.4.2 运行约束条件 | 第56-57页 |
| 4.4.3 优化配置流程 | 第57-58页 |
| 4.5 算例分析 | 第58-62页 |
| 4.5.1 系统参数 | 第58-60页 |
| 4.5.2 算例结果分析 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |