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虚拟发电厂的优化调度模型及求解

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究现状第11-15页
        1.2.1 分布式电源第11-12页
        1.2.2 虚拟发电厂理论研究现状第12-13页
        1.2.3 虚拟发电厂的工程实践现状第13-15页
    1.3 论文组织架构第15-16页
第二章 虚拟发电厂优化模型第16-22页
    2.1 VPP的组成单元第16-19页
        2.1.1 常规机组第16页
        2.1.2 风力发电单元第16-17页
        2.1.3 光伏发电单元第17-18页
        2.1.4 负荷第18页
        2.1.5 其他组成单元第18-19页
    2.2 VPP的组成架构第19-20页
    2.3 VPP优化模型第20-22页
第三章 可控机组的优化变量约简第22-28页
    3.1 优化变量约简的概念第22-23页
    3.2 调度成本外特性算法第23-25页
        3.2.1 基于优化问题求解的算法第23页
        3.2.2 基于边际成本的快速算法第23-25页
    3.3 算例第25-27页
        3.3.1 基于优化问题求解第25-26页
        3.3.2 基于边际成本的求解算法第26-27页
    3.4 本章小结第27-28页
第四章 分布式电源的随机变量约简第28-46页
    4.1 随机变量约简的概念第28-30页
    4.2 不确定性能源的相关性第30-31页
    4.3 随机变量的聚类第31-33页
        4.3.1 聚类分析的概念第31页
        4.3.2 基于相似度运作的聚类算法第31-32页
        4.3.3 K-means聚类算法第32-33页
    4.4 基于相关矩阵的坐标表示第33-36页
        4.4.1 特征抽取的概念第33-34页
        4.4.2 多维尺度分析第34-36页
    4.5 出力预测模型第36-40页
        4.5.1 基于BP神经网络的出力预测第36-37页
        4.5.2 基于三次指数平滑的出力预测第37-38页
        4.5.3 基于方差的区间估计第38-40页
        4.5.4 模型预测误差的相关性第40页
    4.6 处理流程及算例分析第40-45页
        4.6.1 随机变量的约简第41-42页
        4.6.2 约简变量的预测模型第42-43页
        4.6.3 方差估计与相关分析第43-45页
        4.6.4 变量约简对预测误差的影响第45页
    4.7 本章小结第45-46页
第五章 基于量子遗传算法的优化求解第46-58页
    5.1 遗传算法与量子计算简介第46-47页
    5.2 遗传算法第47-49页
    5.3 量子遗传算法第49-52页
        5.3.1 量子编码第50页
        5.3.2 染色体的测量第50-51页
        5.3.3 种群演化第51-52页
    5.4 解的编解码策略第52-56页
        5.4.1 基本遗传算法的编码第52-54页
        5.4.2 问题的转化第54页
        5.4.3 解码策略第54-56页
    5.5 QGA解优化问题的算例第56-57页
    5.6 本章小结第57-58页
第六章 虚拟发电厂优化算例及分析第58-68页
    6.1 优化流程与算例设定第58-59页
    6.2 不确定性分布式电源出力预测第59-60页
    6.3 可控机组的优化调度第60-63页
        6.3.1 约简变量调度成本计算第61-62页
        6.3.2 调度中心决策第62-63页
        6.3.3 出力目标的再分配第63页
    6.4 连续时间段的优化问题求解第63-65页
        6.4.1 虚拟发电厂的优化调度第64-65页
        6.4.2 分布式电源的优化调度第65页
    6.5 本章小结第65-68页
第七章 总结与展望第68-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-76页
作者简介第76页

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