| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 微电网经济调度的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 考虑新能源功率不确定性的调度方法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.3 新能源功率波动性的应对策略研究现状 | 第16页 |
| 1.2.4 求解算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.5 风光荷功率预测误差研究现状 | 第17页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 机会约束理论及不确定性变量建模 | 第19-25页 |
| 2.1 机会约束理论 | 第19页 |
| 2.2 机会约束解决方法 | 第19-20页 |
| 2.2.1 解析法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 随机抽样模拟法 | 第20页 |
| 2.2.3 序列运算法 | 第20页 |
| 2.3 序列运算理论 | 第20-24页 |
| 2.3.1 功率预测误差不确定性建模 | 第20-22页 |
| 2.3.2 风光荷联合误差概率序列 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 并网微网日前经济调度 | 第25-42页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 并网微网日前调度模型 | 第25-32页 |
| 3.2.1 微燃机调度模型 | 第25-27页 |
| 3.2.2 蓄电池模型 | 第27-29页 |
| 3.2.3 与大电网交换功率模型 | 第29页 |
| 3.2.4 机会约束条件 | 第29-31页 |
| 3.2.5 目标函数 | 第31-32页 |
| 3.3 并网微网模型求解策略 | 第32-35页 |
| 3.3.1 趋向性粒子位置更新 | 第32页 |
| 3.3.2 随机变异性粒子位置更新 | 第32页 |
| 3.3.3 改进GA-PSO算法 | 第32-33页 |
| 3.3.4 算法流程图 | 第33页 |
| 3.3.5 专家经验修正优化解 | 第33-35页 |
| 3.4 并网微网日前调度算例 | 第35-37页 |
| 3.4.1 并网微网结构 | 第35页 |
| 3.4.2 并网微网基础数据 | 第35-37页 |
| 3.5 结果分析 | 第37-41页 |
| 3.5.1 不考虑功率预测不确定性的日前调度 | 第37-39页 |
| 3.5.2 考虑功率预测不确定性的日前调度 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 孤立微网日前经济调度 | 第42-60页 |
| 4.1 孤立微网日前调度模型 | 第42-43页 |
| 4.1.1 负荷模型 | 第42-43页 |
| 4.1.2 目标函数和约束条件 | 第43页 |
| 4.2 孤立微网日前调度模型求解策略 | 第43-49页 |
| 4.2.1 改进GA-PSO算法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 算法流程图 | 第45-47页 |
| 4.2.3 专家逻辑修正优化解 | 第47-49页 |
| 4.3 孤立微网日前调度算例 | 第49-50页 |
| 4.3.1 孤立微网结构 | 第49页 |
| 4.3.2 孤立微网基础数据 | 第49-50页 |
| 4.4 孤立微网日前调度结果分析 | 第50-59页 |
| 4.4.1 不考虑功率预测不确定性的日前调度 | 第50-54页 |
| 4.4.2 考虑功率预测不确定性的日前调度 | 第54-56页 |
| 4.4.3 不同优化算法比较 | 第56页 |
| 4.4.4 预测误差与置信度α对调度结果的影响 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 孤立微网日内短期滚动调度 | 第60-66页 |
| 5.1 引言 | 第60-61页 |
| 5.2 孤立微网日内调度数学模型 | 第61-62页 |
| 5.2.1 蓄电池调度模型 | 第61页 |
| 5.2.2 微燃机调度模型 | 第61页 |
| 5.2.3 负荷调度模型 | 第61页 |
| 5.2.4 目标函数 | 第61-62页 |
| 5.3 孤立微网日内调度模型求解策略 | 第62-64页 |
| 5.4 孤立微网日内调度结果分析 | 第64-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录A | 第72-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |