智能电网分布式能源优化调度与控制方法研究
摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第14-29页 |
1.1 研究背景和意义 | 第14-18页 |
1.1.1 智能电网 | 第14-15页 |
1.1.2 分布式能源 | 第15-16页 |
1.1.3 微电网 | 第16-17页 |
1.1.4 电动汽车 | 第17-18页 |
1.2 研究现状 | 第18-25页 |
1.2.1 微电网电能管理 | 第18-20页 |
1.2.2 电动汽车充电管理 | 第20-21页 |
1.2.3 能源优化管理的数学方法 | 第21-25页 |
1.3 论文的主要工作 | 第25-29页 |
1.3.1 研究思路 | 第25-26页 |
1.3.2 具体内容 | 第26-29页 |
第二章 用户利益驱动的微电网分布式电能调度方法 | 第29-45页 |
2.1 引言 | 第29页 |
2.2 系统模型 | 第29-32页 |
2.2.1 用户需求 | 第30-31页 |
2.2.2 用电成本 | 第31-32页 |
2.3 博弈方法 | 第32-37页 |
2.4 仿真实验与分析 | 第37-43页 |
2.4.1 仿真设定 | 第37-40页 |
2.4.2 收敛性能 | 第40页 |
2.4.3 调度性能 | 第40-43页 |
2.5 本章小结 | 第43-45页 |
第三章 系统成本优化的微电网集中式电能调度方法 | 第45-56页 |
3.1 引言 | 第45页 |
3.2 系统模型 | 第45-49页 |
3.2.1 系统状态 | 第46-48页 |
3.2.2 调度决策 | 第48页 |
3.2.3 系统代价 | 第48-49页 |
3.3 自适应调度方法 | 第49-52页 |
3.3.1 启发式动态规划 | 第50页 |
3.3.2 评价网络在线训练 | 第50-52页 |
3.4 仿真实验与分析 | 第52-54页 |
3.4.1 仿真设定 | 第52页 |
3.4.2 收敛性能 | 第52-53页 |
3.4.3 调度性能 | 第53-54页 |
3.5 本章小结 | 第54-56页 |
第四章 基于双层博弈的微电网系统电能交易机制 | 第56-71页 |
4.1 引言 | 第56页 |
4.2 系统模型 | 第56-57页 |
4.3 微电网内部的博弈模型 | 第57-61页 |
4.3.1 问题描述 | 第57-58页 |
4.3.2 非合作博弈 | 第58-61页 |
4.4 微电网之间的博弈模型 | 第61-67页 |
4.4.1 问题描述 | 第61-63页 |
4.4.2 Stackelberg博弈 | 第63-67页 |
4.5 仿真实验与分析 | 第67-70页 |
4.5.1 微电网内部调度性能 | 第67-69页 |
4.5.2 微电网之间交易性能 | 第69-70页 |
4.6 本章小结 | 第70-71页 |
第五章 电动汽车充电的集中式电价控制策略 | 第71-80页 |
5.1 引言 | 第71页 |
5.2 系统模型 | 第71-74页 |
5.2.1 电动汽车充电需求 | 第72-73页 |
5.2.2 代价函数 | 第73-74页 |
5.3 自适应电价控制方法 | 第74-76页 |
5.3.1 启发式动态规划 | 第74-75页 |
5.3.2 评价网络的在线训练 | 第75-76页 |
5.4 仿真实验与分析 | 第76-79页 |
5.4.1 仿真设定 | 第76-77页 |
5.4.2 收敛性能 | 第77页 |
5.4.3 电价控制性能 | 第77-79页 |
5.5 本章小结 | 第79-80页 |
第六章 电动汽车无线充电的能源管理机制 | 第80-97页 |
6.1 引言 | 第80页 |
6.2 无线充电负荷调节的储能系统控制 | 第80-87页 |
6.2.1 系统模型 | 第80-82页 |
6.2.2 自适应控制方法 | 第82-84页 |
6.2.3 仿真实验与分析 | 第84-87页 |
6.3 无线充电市场的双边拍卖机制 | 第87-96页 |
6.3.1 系统模型 | 第87-89页 |
6.3.2 双边拍卖机制 | 第89-92页 |
6.3.3 迭代双边拍卖算法 | 第92-93页 |
6.3.4 仿真实验与分析 | 第93-96页 |
6.4 本章小结 | 第96-97页 |
结论与展望 | 第97-101页 |
参考文献 | 第101-113页 |
攻读学位期间主要研究成果 | 第113-116页 |
致谢 | 第116页 |