计及需求响应和电力市场作用的主动配电系统负荷预测研究
| 中文摘要 | 第12-13页 |
| ABSTRACT | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 主动配电系统及其运营体系研究 | 第21-33页 |
| 2.1 需求侧响应资源与需求响应 | 第21-23页 |
| 2.1.1 广义需求响应资源 | 第21-22页 |
| 2.1.2 主动聚合响应 | 第22-23页 |
| 2.2 售电市场 | 第23-26页 |
| 2.2.1 售电市场的构成 | 第23-24页 |
| 2.2.2 售电市场的运营模式 | 第24-25页 |
| 2.2.3 售电市场的电价机制特征 | 第25-26页 |
| 2.3 主动配电系统 | 第26-28页 |
| 2.3.1 主动配电系统的结构特征 | 第26-27页 |
| 2.3.2 主动配电系统的功能要求 | 第27页 |
| 2.3.3 主动配电系统的运行特性 | 第27-28页 |
| 2.4 主动配电系统的运营分析 | 第28-31页 |
| 2.4.1 主动配电系统的运营机制 | 第28-30页 |
| 2.4.2 主动配电系统的运营流程 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 主动配电系统的负荷及影响因素分析 | 第33-47页 |
| 3.1 主动配电系统负荷特性分析 | 第33-38页 |
| 3.1.1 传统配电系统负荷特性 | 第33-36页 |
| 3.1.2 聚合代理负荷特性 | 第36-37页 |
| 3.1.3 主动配电系统负荷特性 | 第37-38页 |
| 3.2 传统配电系统负荷影响因素分析 | 第38-41页 |
| 3.2.1 气象因素和季节的影响 | 第38-40页 |
| 3.2.2 日类型的影响 | 第40-41页 |
| 3.3 主动需求响应模式的影响分析 | 第41-44页 |
| 3.3.1 智能家居 | 第41-42页 |
| 3.3.2 智能小区 | 第42页 |
| 3.3.3 智能微网 | 第42页 |
| 3.3.4 虚拟电厂 | 第42-44页 |
| 3.3.5 区域聚合代理 | 第44页 |
| 3.4 售电市场电价与响应信号的影响分析 | 第44-45页 |
| 3.4.1 分时电价的影响 | 第44页 |
| 3.4.2 实时电价的影响 | 第44页 |
| 3.4.3 响应信号的影响 | 第44-45页 |
| 3.5 各影响因素的分类 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 计及动态电价响应的主动配电网短期负荷预测 | 第47-62页 |
| 4.1 负荷预测概述 | 第47-48页 |
| 4.2 计及动态电价的短期负荷预测思路分析 | 第48-49页 |
| 4.3 电价响应负荷的弹性矩阵预测模型 | 第49-50页 |
| 4.4 遗传算法与改进 | 第50-54页 |
| 4.4.1 遗传算法 | 第50-52页 |
| 4.4.2 基于多种群精英流动的改进遗传算法 | 第52-54页 |
| 4.5 电价响应弹性矩阵的改进遗传算法优化 | 第54页 |
| 4.6 计及电价响应的负荷预测方法 | 第54-55页 |
| 4.7 算例分析 | 第55-61页 |
| 4.7.1 算例 | 第55-57页 |
| 4.7.2 预测结果分析 | 第57-59页 |
| 4.7.3 寻优解空间大小的影响分析 | 第59-60页 |
| 4.7.4 相似日与预测日的相关性影响分析 | 第60页 |
| 4.7.5 相似日天数影响分析 | 第60-61页 |
| 4.8 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 计及需求响应的主动配电网短期负荷预测 | 第62-82页 |
| 5.1 计及需求响应的负荷预测思路及流程 | 第62-64页 |
| 5.2 计及多样化需求响应的负荷预测理论与方法 | 第64-71页 |
| 5.2.1 负荷的响应信号预分解 | 第64页 |
| 5.2.2 负荷的小波分解 | 第64-65页 |
| 5.2.3 基础负荷的时间序列预测模型 | 第65-66页 |
| 5.2.4 需求响应负荷的支持向量回归模型 | 第66-69页 |
| 5.2.5 计及需求响应的负荷组合预测方法 | 第69-71页 |
| 5.3 算例分析 | 第71-81页 |
| 5.3.1 响应负荷的仿真模拟 | 第71-72页 |
| 5.3.2 算例 | 第72-74页 |
| 5.3.3 传统预测方法预测 | 第74-75页 |
| 5.3.4 所提预测方法预测 | 第75-80页 |
| 5.3.5 所提预测方法与传统预测方法对比 | 第80-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 结论与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 结论 | 第82页 |
| 6.2 展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 个人简况及联系方式 | 第91-92页 |
