| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 分布式电源和需求侧响应研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 规划模型和求解算法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 分布式电源模型及影响 | 第15-21页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 分布式电源数学模型 | 第15-19页 |
| 2.2.1 风力发电数学模型 | 第15-17页 |
| 2.2.2 光伏发电数学模型 | 第17-19页 |
| 2.3 DG对配电网潮流分布及可靠供电的影响 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于负荷需求侧GP多目标优化 | 第21-32页 |
| 3.1 负荷需求侧响应分析 | 第21-23页 |
| 3.1.1 DSM经济手段 | 第21-22页 |
| 3.1.2 DSM技术手段 | 第22页 |
| 3.1.3 DSM行政手段 | 第22-23页 |
| 3.2 DSM技术支持 | 第23-24页 |
| 3.2.1 DSM技术措施 | 第23页 |
| 3.2.2 考虑DSM机制下DG并网 | 第23-24页 |
| 3.3 基于负荷需求侧广义电源多目标优化配置数学模型 | 第24-27页 |
| 3.3.1 GP优化配置数学模型 | 第24页 |
| 3.3.2 投资运行经济效益 | 第24-25页 |
| 3.3.3 电压偏差指标 | 第25-26页 |
| 3.3.4 污染气体排放指标 | 第26页 |
| 3.3.5 负荷需求管理成本 | 第26-27页 |
| 3.3.6 约束条件 | 第27页 |
| 3.4 基于混合智能粒子群算法的GP优化配置 | 第27-31页 |
| 3.4.1 基于混合智能粒子群算法优化计算 | 第27-29页 |
| 3.4.2 基于混合智能粒子群算法优化配置 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 算例分析 | 第32-41页 |
| 4.1 考虑投资效益与电压稳定性的GP优化配置 | 第33-35页 |
| 4.2 考虑投资运行效益与气体排放的GP优化配置 | 第35-37页 |
| 4.3 需求侧管理的GP多目标规划优化 | 第37-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 附录 | 第46-49页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果及发表的学术论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |