| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究的国内外现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 主动配电网研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 提高主动配电网对DG接纳能力研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本论文主要工作 | 第14-16页 |
| 2 DG并网及其位置对配电网运行的影响分析 | 第16-22页 |
| 2.1 分布式电源概述 | 第16页 |
| 2.2 常见分布式电源的数学模型 | 第16-17页 |
| 2.2.1 风力发电的数学模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 光伏发电的数学模型 | 第17页 |
| 2.3 DG并网及其并网位置对配电网运行的影响 | 第17-22页 |
| 3 提高DG接纳能力的配电网重构方法 | 第22-45页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 遗传算法概述 | 第22-26页 |
| 3.3 配电网拓扑结构分析及潮流计算方法 | 第26-30页 |
| 3.3.1 配电网拓扑结构分析 | 第27页 |
| 3.3.2 前推回代法潮流计算 | 第27-30页 |
| 3.4 提高DG接纳能力的配电网静态重构方法 | 第30-34页 |
| 3.4.1 配电网静态重构的数学模型 | 第30-31页 |
| 3.4.2 基于遗传算法的配电网静态重构流程图 | 第31-32页 |
| 3.4.3 算例分析 | 第32-34页 |
| 3.5 提高DG接纳能力的配电网动态重构方法 | 第34-44页 |
| 3.5.1 配电网动态重构的数学模型 | 第34-36页 |
| 3.5.2 动态重构对DG的处理方式 | 第36-38页 |
| 3.5.3 基于遗传算法的配电网动态重构流程图 | 第38-39页 |
| 3.5.4 算例分析 | 第39-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 提高DG接纳能力的分布式电源优化配置方法 | 第45-54页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 标准粒子群算法概述 | 第45-47页 |
| 4.3 混合粒子群算法概述 | 第47-49页 |
| 4.4 分布式电源优化配置的数学模型 | 第49-50页 |
| 4.4.1 目标函数 | 第49页 |
| 4.4.2 约束条件 | 第49-50页 |
| 4.5 基于混合粒子群算法的分布式电源优化配置 | 第50-51页 |
| 4.6 算例分析 | 第51-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 提高DG接纳能力的配网重构与DG选址双层优化策略 | 第54-60页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 双层优化策略的数学模型 | 第54-56页 |
| 5.2.1 目标函数 | 第55页 |
| 5.2.2 约束条件 | 第55-56页 |
| 5.3 配网重构与DG选址双层优化策略的实现过程 | 第56-57页 |
| 5.4 算例分析 | 第57-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |