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智能电网需求响应方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 智能电网需求响应的研究背景第10-12页
        1.1.1 国际上电力需求响应实施情况第11-12页
        1.1.2 我国电力需求响应的试点工作第12页
    1.2 需求响应的研究意义第12-13页
    1.3 需求响应的技术研究现状第13-15页
        1.3.1 需求响应建模研究现状第13-14页
        1.3.2 需求响应实现研究现状第14-15页
    1.4 本文的研究内容及章节安排第15-16页
        1.4.1 本文的主要研究内容第15页
        1.4.2 本文的章节安排第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第2章 需求响应的基础设施第17-32页
    2.1 智能电网的模型与特征第17-19页
    2.2 需求响应的使能技术第19-24页
        2.2.1 需求响应的计量与控制基础设施第19-20页
        2.2.2 需求响应的通信基础设施第20-23页
        2.2.3 需求响应的通信协议第23-24页
    2.3 需求响应的实现方法第24-28页
        2.3.1 需求响应的类型第24-26页
        2.3.2 各类用户的需求响应特点第26-28页
    2.4 需求响应的效益与挑战第28-31页
        2.4.1 需求响应提升电网整合间歇性发电能力第28-29页
        2.4.2 电力系统的效益第29-30页
        2.4.3 市场及其参与者的效益第30-31页
        2.4.4 需求响应的挑战第31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 用户分类的需求响应方法设计第32-43页
    3.1 需求响应参数的定义第32-33页
    3.2 需求响应过程及其数学模型第33-36页
        3.2.1 负载因子小的用户的需求响应模型第34-35页
        3.2.2 负载因子大的用户的需求响应模型第35-36页
    3.3 需求响应的仿真结果及分析第36-42页
        3.3.1 负载因子的改善第36-39页
        3.3.2 平均需求的变化第39-40页
        3.3.3 峰值需求的变化第40-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第4章 选择用户需求响应方法第43-60页
    4.1 选择用户需求响应的设计思想第43-44页
    4.2 选择用户需求响应的流程第44-45页
    4.3 选择用户需求响应的数学建模第45-46页
        4.3.1 最小化参与用户数的数学模型第45页
        4.3.2 最小化参与用户电费支出的数学模型第45-46页
    4.4 用户的选择方法第46-52页
        4.4.1 基于多目标加权准则的用户选择算法第46-48页
        4.4.2 基于二进制粒子群算法的选择方法第48-51页
        4.4.3 基于排序的二进制粒子群算法的用户选择方法第51-52页
    4.5 数值仿真结果及分析第52-58页
        4.5.1 三种用户选择算法的性能比较第52-54页
        4.5.2 基于排序的二进制粒子群算法的需求响应仿真第54-58页
    4.6 本章总结第58-60页
第5章 代价最小化需求响应方法第60-73页
    5.1 电力用户行为描述和问题建模第60-63页
        5.1.1 用户行为描述第60-62页
        5.1.2 系统建模第62-63页
        5.1.3 底层问题求解第63页
        5.1.4 顶层问题求解第63页
    5.2 底层问题求解及算法设计第63-66页
        5.2.1 算法模型第64-65页
        5.2.2 算法流程第65-66页
    5.3 顶层问题求解及算法设计第66-69页
        5.3.1 吉布斯采样简介第66页
        5.3.2 算法设计第66-67页
        5.3.3 变温过程第67-68页
        5.3.4 算法流程第68-69页
    5.4 需求响应的仿真结果第69-72页
    5.5 本章小结第72-73页
第6章 结束语第73-75页
    6.1 本文完成的研究工作及主要结果第73-74页
    6.2 需要进一步研究的问题第74-75页
参考文献第75-80页
致谢第80-81页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第81页

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