含多种分布式电源的微电网运行研究
摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-13页 |
1.1 研究背景 | 第8-9页 |
1.2 研究现状 | 第9-12页 |
1.3 研究意义 | 第12页 |
1.4 论文研究主要内容及创新点 | 第12-13页 |
第二章 校园微电网构成及各分布式电源分析 | 第13-34页 |
2.1 校园微电网的构成 | 第13-15页 |
2.2 太阳能及光伏发电技术 | 第15-21页 |
2.2.1 太阳能的基本特征 | 第15-17页 |
2.2.2 光伏发电原理 | 第17页 |
2.2.3 光伏电池特性 | 第17-19页 |
2.2.4 校园微电网光伏发电系统 | 第19-21页 |
2.3 风资源及风力发电技术 | 第21-31页 |
2.3.1 风的特性和风能 | 第22-23页 |
2.3.2 风力发电机 | 第23-26页 |
2.3.3 风机的功率特性及其功率控制 | 第26-30页 |
2.3.4 校园微电网风力发电系统 | 第30-31页 |
2.4 储能装置 | 第31-33页 |
2.4.1 物理储能 | 第31-32页 |
2.4.2 电磁储能 | 第32-33页 |
2.5 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 微电网综合优化运行分析 | 第34-61页 |
3.1 微电网负荷分类 | 第34页 |
3.2 微电网评价指标 | 第34-37页 |
3.2.1 经济性 | 第35-36页 |
3.2.2 可靠性 | 第36-37页 |
3.3 微电网综合优化 | 第37-38页 |
3.4 微电网运行策略 | 第38-40页 |
3.4.1 运行策略流程 | 第38-39页 |
3.4.2 运行策略步骤 | 第39-40页 |
3.5 微电网配置优化模型 | 第40-43页 |
3.5.1 优化变量 | 第40-41页 |
3.5.2 目标函数 | 第41-42页 |
3.5.3 约束条件 | 第42-43页 |
3.6 基于日负荷曲线分解的改进粒子群算法 | 第43-49页 |
3.6.1 日负荷曲线分解模型的建立 | 第44-46页 |
3.6.2 粒子群算法 | 第46-47页 |
3.6.3 改进粒子群算法 | 第47-49页 |
3.7 案例分析及仿真验证 | 第49-59页 |
3.8 本章小结 | 第59-61页 |
第四章 微电网黑启动运行策略及仿真验证 | 第61-68页 |
4.1 微电网控制方式 | 第61-62页 |
4.2 微电网黑启动运行分析 | 第62-64页 |
4.2.1 黑启动的一般要求 | 第62-63页 |
4.2.2 启动电源、参考电源的选取 | 第63页 |
4.2.3 分布式电源的控制方式 | 第63页 |
4.2.4 黑启动运行方式 | 第63-64页 |
4.3 微电网黑启动策略 | 第64页 |
4.4 微电网黑启动运行仿真验证 | 第64-67页 |
4.5 本章小结 | 第67-68页 |
第五章 结论与展望 | 第68-69页 |
5.1 结论 | 第68页 |
5.2 展望 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-71页 |
在读期间公开发表的论文 | 第71-72页 |
在读期间所参加的科研项目 | 第72-73页 |
致谢 | 第73页 |