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考虑分布式电源的配电网无功优化方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 分布式电源介绍第11-14页
        1.2.1 分布式电源主要形式第11-13页
        1.2.2 分布式发电技术发展现状第13-14页
    1.3 电力系统无功优化方法第14-16页
        1.3.1 传统算法第15页
        1.3.2 人工智能算法第15-16页
    1.4 本文主要工作第16-18页
第2章 考虑分布式电源波动性的发电模型建立及并网节点分析第18-36页
    2.1 计及电源波动性的分布式电源发电模型第18-27页
        2.1.1 计及太阳能波动特性的光伏系统发电模型第18-23页
        2.1.2 计及风力波动特性的风电系统发电模型第23-27页
    2.2 不同分布式电源接入模式的影响分析第27-30页
        2.2.1 传统PQ型节点分析第28页
        2.2.2 分布式电源并网后等效节点的分析第28-30页
    2.3 含分布式电源配电网潮流计算方法第30-35页
    2.4 本章小结第35-36页
第3章 基于电压稳定性及网损指标的分布式电源并网影响研究第36-58页
    3.1 电压稳定性指标的定义第36-37页
    3.2 针对复杂电力系统的电压稳定性指标改进第37-38页
    3.3 分布式电源并网的电压稳定性分析与仿真计算第38-45页
        3.3.1 不含DG的配电网电压稳定性分析及仿真计算第38-40页
        3.3.2 不同类型DG并网电压稳定性分析及仿真计算第40-45页
    3.4 考虑电压稳定性和网损的DG接入位置与容量分析第45-56页
        3.4.1 含DG配电网电压稳定性与系统网损影响因素的理论分析第45-48页
        3.4.2 DG接入位置和容量与电压稳定性关系的仿真研究第48-49页
        3.4.3 DG接入位置和容量与网损关系的仿真研究第49-56页
    3.5 本章小结第56-58页
第4章 基于多智能体粒子群算法的电网无功优化研究第58-76页
    4.1 粒子群算法第58-61页
        4.1.1 粒子群算法基本原理第58-60页
        4.1.2 粒子群算法流程第60-61页
    4.2 多智能体粒子群算法第61-66页
        4.2.1 智能体和多智能体系统的定义第61-63页
        4.2.2 多智能体粒子群算法中智能体各元素的定义第63-64页
        4.2.3 智能体的自学习操作分析第64-66页
    4.3 含DG的配电网无功优化数学模型的建立第66-67页
        4.3.1 计及电压稳定性的无功优化目标函数的建立第66页
        4.3.2 考虑分布式电源出力优化的约束条件建立第66-67页
    4.4 多智能体算法在含DG的配电网无功优化中的应用第67-69页
    4.5 考虑DG不同出力方式的配网无功优化仿真分析第69-74页
        4.5.1 考虑DG恒定出力的配电网无功优化仿真分析第70-73页
        4.5.2 考虑DG出力调整的配电网无功优化仿真分析第73-74页
    4.6 本章小结第74-76页
第5章 结论与展望第76-78页
    5.1 结论第76-77页
    5.2 展望第77-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-84页
攻读硕士学位期间所做的工作第84-86页
附录第86-88页

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