| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 配电网风险评估研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 含分布式电源和电动汽车的配电网风险评估研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 含分布式电源的配电网风险评估研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 含电动汽车的配电网风险评估研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的研究内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 1.4.1 论文的研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 面向DG和EV的配电网风险评估 | 第20-56页 |
| 2.1 概述 | 第20-21页 |
| 2.2 系统元件概率模型 | 第21-27页 |
| 2.2.1 分布式电源概率模型 | 第21-24页 |
| 2.2.2 电动汽车概率模型 | 第24-27页 |
| 2.2.3 负荷概率模型 | 第27页 |
| 2.3 含DG和EV的配电网风险评估方法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 马尔科夫分析法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 决策树法 | 第28页 |
| 2.3.3 状态枚举法 | 第28-30页 |
| 2.3.4 蒙特卡罗 | 第30-31页 |
| 2.4 含DG和EV的配电网风险指标 | 第31-42页 |
| 2.4.1 传统电力系统运行风险指标 | 第31-35页 |
| 2.4.2 CVaR风险度量 | 第35-38页 |
| 2.4.3 基于CVaR风险度量的电力系统风险指标 | 第38-42页 |
| 2.5 算例分析 | 第42-54页 |
| 2.5.1 IEEE33节点系统的风险评估 | 第42-50页 |
| 2.5.2 IEEE69节点系统的风险评估 | 第50-53页 |
| 2.5.3 IEEE118节点系统的风险评估 | 第53-54页 |
| 2.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第三章 面向DG和EV的配电网风险预警 | 第56-71页 |
| 3.1 概述 | 第56页 |
| 3.2 风险分级方法 | 第56-64页 |
| 3.2.1 模糊C均值聚类模型 | 第56-58页 |
| 3.2.2 风险概率的模糊C均值聚类分级方法 | 第58页 |
| 3.2.3 风险后果的模糊分级方法 | 第58-62页 |
| 3.2.4 风险定级方法 | 第62-64页 |
| 3.3 配电系统风险预警 | 第64-69页 |
| 3.3.1 IEEE33配电系统风险预警 | 第64-68页 |
| 3.3.2 IEEE118配电系统风险预警 | 第68-69页 |
| 3.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第四章 面向DG和EV的配电网风险控制 | 第71-88页 |
| 4.1 含DG和EV配电网的风险控制策略 | 第71-75页 |
| 4.1.1 DG控制策略 | 第71-72页 |
| 4.1.2 电压风险控制策略 | 第72-73页 |
| 4.1.3 支路过负荷风险控制策略 | 第73-74页 |
| 4.1.4 网损风险控制策略 | 第74页 |
| 4.1.5 含DG和EV配电网的风险控制模型 | 第74-75页 |
| 4.2 风险控制模型的求解方法 | 第75-79页 |
| 4.2.1 粒子群算法 | 第75-76页 |
| 4.2.2 混沌算法 | 第76-77页 |
| 4.2.3 混沌粒子群优化算法 | 第77-79页 |
| 4.2.4 混沌粒子群优化算法求解流程图 | 第79页 |
| 4.3 算例分析 | 第79-87页 |
| 4.3.1 IEEE33配电系统风险控制 | 第79-84页 |
| 4.3.2 IEEE69配电系统风险控制 | 第84-87页 |
| 4.4 本章小结 | 第87-88页 |
| 结论与展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第96-97页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 附录 | 第100-103页 |