| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 微电网发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 微电网优化配置研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文所做的工作 | 第15-18页 |
| 第二章 分布式电源及电动汽车接入微电网的研究 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 V2G技术及其对微电网的影响 | 第18-19页 |
| 2.3 分布式电源和电动汽车接入的控制 | 第19-25页 |
| 2.3.1 逆变器的控制 | 第19-23页 |
| 2.3.2 风力发电机组的控制 | 第23页 |
| 2.3.3 微型燃气轮机的控制 | 第23-24页 |
| 2.3.4 电动汽车的控制 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 考虑V2G影响的微电网电源优化配置建模 | 第26-34页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 微电网电源和电动汽车模型 | 第26-29页 |
| 3.2.1 风力发电机组输出功率模型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 光伏阵列输出功率模型 | 第27-28页 |
| 3.2.3 电动汽车模型 | 第28-29页 |
| 3.3 优化配置数学模型 | 第29-32页 |
| 3.3.1 机组投资成本 | 第29页 |
| 3.3.2 机组年维护成本 | 第29页 |
| 3.3.3 燃料成本 | 第29-30页 |
| 3.3.4 环境效益 | 第30页 |
| 3.3.5 优化配置建模 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 算法设计和仿真实验 | 第34-49页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 多目标优化算法设计 | 第34-43页 |
| 4.2.1 经典的多目标优化算法概述 | 第34-38页 |
| 4.2.2 进化算法的研究现状 | 第38-41页 |
| 4.2.3 基于Pareto的向量评价粒子群优化算法设计 | 第41-43页 |
| 4.3 仿真实验 | 第43-47页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第43-45页 |
| 4.3.2 仿真实验和结果分析 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 结论与展望 | 第49-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文及知识产权 | 第59-60页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间获奖情况 | 第60页 |