智能电网中基于粒子群算法的可中断负荷研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外在相关领域的研究成果综述 | 第9-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-15页 |
| ·主要思路 | 第13-14页 |
| ·本文内容 | 第14-15页 |
| 第2章 智能电网 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·智能电网的主要特征 | 第15-16页 |
| ·智能电网互动性分析 | 第16-22页 |
| ·智能电网的技术特点 | 第17-19页 |
| ·分布式电源 | 第19-21页 |
| ·可中断负荷 | 第21-22页 |
| ·智能电网调度计划体系构架及关键技术 | 第22-28页 |
| ·智能电网调度计划的内容 | 第23-25页 |
| ·智能电网调度计划的体系架构 | 第25-26页 |
| ·智能电网调度计划的关键技术 | 第26页 |
| ·智能电网如何实施电力需求侧管理 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 需求侧资源管理 | 第29-38页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·需求侧管理 | 第29-32页 |
| ·电力资源综合管理 | 第29-30页 |
| ·需求侧资源 | 第30-31页 |
| ·需求侧管理内容 | 第31-32页 |
| ·面向智能电网的需求侧管理 | 第32-34页 |
| ·传统需求侧管理面临的障碍 | 第32页 |
| ·智能电网给需求侧管理带来的影响 | 第32-33页 |
| ·中国面向智能电网的需求侧管理的发展 | 第33-34页 |
| ·面向DSM的电力负荷管理 | 第34-35页 |
| ·电力负荷管理 | 第34页 |
| ·负荷管理的内容 | 第34-35页 |
| ·负荷管理与电网调度运行 | 第35页 |
| ·用户能量管理系统 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 粒子群优化算法基本理论 | 第38-47页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·粒子群优化算法 | 第38-41页 |
| ·二进制离散粒子群优化算法 | 第41页 |
| ·粒子群算法在电力系统中的应用综述 | 第41-44页 |
| ·粒子群算法用于负荷经济分配及调度 | 第42-43页 |
| ·粒子群算法用于机组优化组合问题 | 第43页 |
| ·粒子群算法用于最优潮流计算 | 第43-44页 |
| ·基于粒子群算法的最优潮流算例 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于二进制粒子群优化算法的需求侧资源调度 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·基于二进制粒子群算法的可中断负荷优化模型 | 第47-49页 |
| ·模型求解 | 第49-55页 |
| ·算例分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·本文所作的工作 | 第59-60页 |
| ·继续的工作设想 | 第60-61页 |
| 附录A IEEE30节点系统图及系统参数 | 第61-63页 |
| 附录B 算法流程图及程序 | 第63-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
