计及柔性负荷的多时间尺度主动配电网优化调度研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 主动配电网研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 柔性负荷潜力研究现状 | 第15页 |
| 1.4 柔性负荷参与调度研究现状 | 第15-18页 |
| 1.5 可再生分布式电源调度研究现状 | 第18-19页 |
| 1.6 本文的研究内容 | 第19-22页 |
| 2 主动配电网“源-荷”特性分析 | 第22-36页 |
| 2.1 主动配电网的“源”特性 | 第22-25页 |
| 2.1.1 风力发电单元 | 第22-24页 |
| 2.1.2 光伏发电单元 | 第24页 |
| 2.1.3 微型燃气轮机单元 | 第24-25页 |
| 2.2 主动配电网的“荷”特性分析 | 第25-32页 |
| 2.2.1 储能单元 | 第25-26页 |
| 2.2.2 电动汽车充电站 | 第26-27页 |
| 2.2.3 工业高载能用户 | 第27-30页 |
| 2.2.4 商业大用户 | 第30-31页 |
| 2.2.5 居民负荷 | 第31-32页 |
| 2.3 总体调度策略分析 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 计及柔性负荷的调度分析 | 第36-54页 |
| 3.1 计及柔性负荷的主动配电网调度模型 | 第36-42页 |
| 3.1.1 目标函数 | 第36-39页 |
| 3.1.2 约束条件 | 第39-42页 |
| 3.2 粒子群算法 | 第42-45页 |
| 3.2.1 粒子群算法原理 | 第42-43页 |
| 3.2.2 初始化编码 | 第43-44页 |
| 3.2.3 约束的处理 | 第44-45页 |
| 3.3 算例分析 | 第45-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 4 多时间尺度的调度分析 | 第54-80页 |
| 4.1 多时间尺度的调度策略 | 第54-56页 |
| 4.2 多尺度调度模型 | 第56-60页 |
| 4.2.1 日前调度模型 | 第56-57页 |
| 4.2.2 日内调度模型 | 第57-59页 |
| 4.2.3 实时调度模型 | 第59-60页 |
| 4.3 多目标粒子群优化算法 | 第60-64页 |
| 4.3.1 多目标粒子群算法的原理 | 第60-64页 |
| 4.3.2 决策的机制 | 第64页 |
| 4.4 多时间尺度调度流程 | 第64-66页 |
| 4.5 算例分析 | 第66-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-80页 |
| 5 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 作者简历 | 第86-90页 |
| 学位论文数据集 | 第90页 |
