智能电网条件下配网投资优化及综合效益评估研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 投资优化模型研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 投资效益评价研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 投资建设管理研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及创新点 | 第16-18页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文主要创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 智能电网条件下配电网投资规划理论基础 | 第18-26页 |
| 2.1 智能电网发展对配电网的影响 | 第18-21页 |
| 2.1.1 配电网基本概述 | 第18页 |
| 2.1.2 智能电网发展关键技术 | 第18-21页 |
| 2.2 数学规划优化理论概述 | 第21-23页 |
| 2.2.1 数学规划理论 | 第21-22页 |
| 2.2.2 数学优化理论 | 第22-23页 |
| 2.3 建设项目评价理论概述 | 第23-25页 |
| 2.3.1 技术经济评价方法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 建设项目评价方法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 配电网投资规划多目标优化模型 | 第26-33页 |
| 3.1 传统配电网规划模型 | 第26-27页 |
| 3.1.1 DG潮流模型 | 第26-27页 |
| 3.1.2 系统约束条件 | 第27页 |
| 3.2 配电网多目标规划模型 | 第27-29页 |
| 3.2.1 多目标函数 | 第27-28页 |
| 3.2.2 模型约束条件 | 第28-29页 |
| 3.3 模糊云进化粒子群算法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 云进化粒子群算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 模型求解方法 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 配电网投资规划分配动态决策模型 | 第33-39页 |
| 4.1 配电网投资决策主要内容 | 第33-35页 |
| 4.1.1 投资决策特点 | 第33页 |
| 4.1.2 投资决策思路 | 第33-34页 |
| 4.1.3 投资优化流程 | 第34-35页 |
| 4.2 配电网投资决策关键影响因素 | 第35-36页 |
| 4.2.1 配电网年最大预期收益 | 第35页 |
| 4.2.2 配电网年综合成本 | 第35页 |
| 4.2.3 年预期益本比 | 第35-36页 |
| 4.3 配电网投资决策优化模型 | 第36-38页 |
| 4.3.1 模型构建 | 第36页 |
| 4.3.3 模型求解 | 第36-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 配电网投资规划综合效益评价模型 | 第39-46页 |
| 5.1 投资效益评价指标体系构建 | 第39-40页 |
| 5.1.1 指标体系构建原则 | 第39页 |
| 5.1.2 评价指标体系构建 | 第39-40页 |
| 5.1.3 投资收益评价流程 | 第40页 |
| 5.2 投资效益灰色聚类三角评价模型 | 第40-45页 |
| 5.2.1 指标赋权方法 | 第41-42页 |
| 5.2.2 指标标准化处理 | 第42-43页 |
| 5.2.3 灰色聚类三角函数方法 | 第43-45页 |
| 5.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 配电网投资规划实例分析 | 第46-51页 |
| 6.1 基础数据 | 第46-48页 |
| 6.2 多目标规划结果 | 第48-49页 |
| 6.3 分配决策结果 | 第49-50页 |
| 6.4 效益评价结果 | 第50页 |
| 6.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第7章 研究成果与结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |
