| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外风电并网情况发展现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外风电并网情况发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内风电并网情况发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 大规模风电并网系统的有功调度研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 风电并网系统调度策略及模式研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 风电并网系统调度建模及求解方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 大规模风电并网对系统有功调度的影响分析 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 风电不确定性分析及描述 | 第18-22页 |
| 2.2.1 风电输出功率日特性分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 风电功率预测误差特性分析 | 第19-20页 |
| 2.2.3 风电功率预测误差描述 | 第20-22页 |
| 2.3 风电不确定性对系统日内有功调度的影响 | 第22-27页 |
| 2.3.1 传统日内有功调度数学模型 | 第22-23页 |
| 2.3.2 风电接入对系统日内有功调度的影响分析 | 第23-27页 |
| 2.4 超短期有功调度策略整体框架 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于模型预测控制的场景概率优化方法 | 第29-37页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 模型预测控制 | 第29-31页 |
| 3.2.1 模型预测控制优化方法理论 | 第30页 |
| 3.2.2 模型预测控制优化方法流程 | 第30-31页 |
| 3.3 基于模型预测控制的场景概率优化 | 第31-33页 |
| 3.3.1 场景集生成 | 第31页 |
| 3.3.2 场景削减及概率计算 | 第31-32页 |
| 3.3.3 基于模型预测控制的场景概率优化模型 | 第32-33页 |
| 3.4 算例分析 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 风电并网的多时间尺度超短期调度策略研究 | 第37-52页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 多时间尺度超短期调度策略 | 第37-39页 |
| 4.3 超短期调度策略滚动优化层 | 第39-41页 |
| 4.3.1 快速启停机组压火运行办法 | 第39页 |
| 4.3.2 基于模型预测控制的场景概率滚动优化模型 | 第39-41页 |
| 4.4 超短期调度策略实时优化层 | 第41-43页 |
| 4.4.1 AGC裕度判据及可行性调整 | 第41-42页 |
| 4.4.2 可行性调整实时优化模型 | 第42-43页 |
| 4.5 算例分析 | 第43-50页 |
| 4.5.1 滚动优化层算例 | 第43-46页 |
| 4.5.2 实时优化层算例 | 第46-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |