| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 电力系统机组组合概述 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.3.1 风电不确定性对机组组合的影响 | 第12-13页 |
| 1.3.2 含风电场的机组组合建模方法 | 第13-16页 |
| 1.3.3 含风电场的的机组组合求解方法 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 第二章 基于支持向量机的短期风速预测 | 第19-28页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 支持向量机的基本原理 | 第20-24页 |
| 2.2.1 SVM的分类算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 SVM的回归算法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 SVM的常用核函数 | 第24页 |
| 2.3 基于支持向量机的风速预测方法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 风速预测模型 | 第24-25页 |
| 2.3.2 风速数据预处理 | 第25页 |
| 2.3.3 风速预测评价标准 | 第25-26页 |
| 2.4 算例分析 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标机组组合优化问题求解策略 | 第28-40页 |
| 3.1 多目标优化问题概述 | 第28-30页 |
| 3.2 NSGA-II算法基本原理 | 第30-36页 |
| 3.2.1 NSGA-II算法基本求解过程 | 第30-33页 |
| 3.2.2 NSGA-II算法测试分析 | 第33-36页 |
| 3.3 基于双层优化的改进NSGA-Ⅱ算法求解策略 | 第36-38页 |
| 3.3.1 求解机组启停状态的NSGA-Ⅱ算法 | 第36-37页 |
| 3.3.3 求解机组负荷分配的NSGA-Ⅱ算法 | 第37-38页 |
| 3.3.4 基于最大满意度的模糊化决策 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 改进NSGA-Ⅱ算法在含风电场的低碳减排多目标动态机组组合优化问题中的应用 | 第40-51页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 考虑低碳环保的含风电场多目标机组组合模型 | 第40-45页 |
| 4.2.1 风力发电功率预测模型 | 第40-42页 |
| 4.2.2 考虑低碳减排的机组组合多目标函数 | 第42-43页 |
| 4.2.3 约束条件 | 第43-45页 |
| 4.3 算例仿真与分析 | 第45-49页 |
| 4.3.1 基本数据和参数 | 第45-47页 |
| 4.3.2 计算结果与分析 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文 | 第59页 |
