中文摘要 | 第3-5页 |
英文摘要 | 第5-7页 |
1 绪论 | 第10-26页 |
1.1 选题意义及研究背景 | 第10-11页 |
1.1.1 风力发电的发展 | 第10页 |
1.1.2 风电的特点及其给电力系统电压无功控制带来的挑战 | 第10-11页 |
1.2 主导节点和控制分区的决策方法研究现状 | 第11-18页 |
1.2.1 主导节点的选择 | 第12-14页 |
1.2.2 控制区域的划分 | 第14-17页 |
1.2.3 主导节点选择和控制区域划分的协调优化 | 第17-18页 |
1.3 无功优化的决策方法研究现状 | 第18-23页 |
1.3.1 确定性无功优化 | 第18-22页 |
1.3.2 不确定性无功优化 | 第22-23页 |
1.4 本文的主要研究内容 | 第23-26页 |
2 风电并网系统主导节点选择和无功控制分区的概率优化方法 | 第26-50页 |
2.1 引言 | 第26-27页 |
2.2 风电和负荷功率的长周期概率模型及其场景模拟法 | 第27-28页 |
2.3 考虑源荷随机性的主导节点选择优化方法 | 第28-33页 |
2.3.1 主导节点选择的多场景优化模型 | 第28-30页 |
2.3.2 主导节点选择的多场景免疫遗传算法 | 第30-33页 |
2.4 考虑负荷随机性的主导节点选择和无功控制分区的协调优化方法 | 第33-39页 |
2.4.1 主导节点选择和无功控制分区的协调优化模型 | 第34-35页 |
2.4.2 主导节点选择和无功控制分区的多目标免疫遗传算法 | 第35-39页 |
2.5 算例分析 | 第39-48页 |
2.5.1 主导节点选择优化的仿真分析 | 第39-42页 |
2.5.2 主导节点选择和无功控制分区协调优化的仿真分析 | 第42-44页 |
2.5.3 主导节点选择和无功控制分区协调优化的对比分析 | 第44-48页 |
2.6 本章小结 | 第48-50页 |
3 考虑离散设备AVC控制决策要求的随机静态无功优化方法 | 第50-80页 |
3.1 引言 | 第50页 |
3.2 风电和负荷功率的短周期概率模型 | 第50-51页 |
3.3 考虑离散设备AVC控制决策要求的随机静态无功优化模型 | 第51-54页 |
3.4 随机静态无功优化的点估计混合智能算法 | 第54-64页 |
3.4.1 随机源荷功率状态的点估计模拟 | 第55-58页 |
3.4.2 无功优化离散控制变量的并行免疫遗传操作 | 第58-59页 |
3.4.3 基于内点法与点估计的抗体适应度计算 | 第59-63页 |
3.4.4 点估计混合智能算法的流程步骤 | 第63-64页 |
3.5 算例分析 | 第64-78页 |
3.5.1 仿真系统说明 | 第64-66页 |
3.5.2 源荷不确定性对静态无功优化决策方案的影响分析 | 第66-77页 |
3.5.3 混合智能算法效果分析 | 第77-78页 |
3.6 本章小结 | 第78-80页 |
4 结合源荷功率时序曲线分段的随机动态无功优化方法 | 第80-102页 |
4.1 引言 | 第80页 |
4.2 风电及负荷功率的短周期概率模型 | 第80-81页 |
4.3 随机动态无功优化的模型 | 第81-82页 |
4.4 结合源荷功率时序曲线分段的随机动态无功优化的点估计混合智能算法 | 第82-85页 |
4.4.1 基于Fisher最优分割法的分段策略 | 第82-84页 |
4.4.2 随机动态无功优化的点估计混合智能算法 | 第84页 |
4.4.3 结合源荷功率时序曲线分段的随机动态无功优化方法的计算步骤 | 第84-85页 |
4.5 算例分析 | 第85-101页 |
4.5.1 基于实际负荷曲线及风电注入功率曲线的时段划分 | 第85-89页 |
4.5.2 结合源荷功率时序曲线分段的随机动态无功优化的仿真分析 | 第89-101页 |
4.6 本章小结 | 第101-102页 |
5 结论与展望 | 第102-104页 |
5.1 本文研究工作的总结 | 第102-103页 |
5.2 后续研究工作的展望 | 第103-104页 |
致谢 | 第104-106页 |
参考文献 | 第106-116页 |
附录 | 第116-133页 |
A. 作者在攻读学位期间的论文及专利 | 第116页 |
B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第116-117页 |
C. IEEE 14 节点系统数据 | 第117-118页 |
D. IEEE 39 节点系统数据 | 第118-122页 |
E. IEEE 118 节点系统数据 | 第122-133页 |