微电网多分布式电源的优化调度研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 微电网研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 微电网优化调度研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第15-18页 |
| 第2章 微型电源的数学模型 | 第18-28页 |
| 2.1 风力机组发电模型 | 第18-20页 |
| 2.2 光伏电池发电模型 | 第20-21页 |
| 2.3 微型燃气轮机发电模型 | 第21-23页 |
| 2.4 燃料电池发电模型 | 第23-25页 |
| 2.5 蓄电池发电模型 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 微电网优化调度模型 | 第28-38页 |
| 3.1 微电网运行策略研究 | 第28-29页 |
| 3.1.1 并网运行方式 | 第28-29页 |
| 3.1.2 孤岛运行方式 | 第29页 |
| 3.2 微电网优化调度多目标建模 | 第29-31页 |
| 3.2.1 目标函数一 系统运行成本 | 第29-30页 |
| 3.2.2 目标函数二 环境污染处理成本 | 第30-31页 |
| 3.2.3 目标函数三 停电损失 | 第31页 |
| 3.3 约束条件 | 第31-32页 |
| 3.4 多目标函数处理 | 第32-37页 |
| 3.4.1 层次分析法 | 第33页 |
| 3.4.2 加权法权重求解 | 第33-36页 |
| 3.4.3 多目标模型求解 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 微电网优化算法研究与改进 | 第38-54页 |
| 4.1 智能优化算法概述 | 第38-39页 |
| 4.2 粒子群算法 | 第39-45页 |
| 4.2.1 粒子群算法基本原理 | 第39-42页 |
| 4.2.2 粒子群算法实现流程 | 第42-44页 |
| 4.2.3 粒子群算法参数分析 | 第44-45页 |
| 4.3 人工蜂群算法 | 第45-51页 |
| 4.3.1 人工蜂群算法基本原理 | 第45-48页 |
| 4.3.2 人工蜂群算法实现流程 | 第48-50页 |
| 4.3.3 人工蜂群算法参数分析 | 第50-51页 |
| 4.4 引入人工蜂群算法的改进粒子群算法 | 第51-53页 |
| 4.4.1 改进粒子群算法基本原理 | 第51页 |
| 4.4.2 改进粒子群算法实现流程 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 仿真研究与分析 | 第54-68页 |
| 5.1 仿真参数设定 | 第54-56页 |
| 5.2 微电网不同运行策略算例分析 | 第56-67页 |
| 5.2.1 并网模式下算例分析 | 第56-63页 |
| 5.2.2 孤岛模式下算例分析 | 第63-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 工作总结 | 第68页 |
| 6.2 问题与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
