考虑随机变量相关性的配电网重构
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 随机变量相关性研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 含DG、EV的配电网重构模型研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 配电网动态重构研究现状 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的主要工作内容 | 第20-22页 |
| 第二章 配电网重构基本原理 | 第22-39页 |
| 2.1 配电网重构模型 | 第22-24页 |
| 2.2 配电网潮流计算 | 第24-29页 |
| 2.2.1 配电网潮流算法概述 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于支路电流的分层前推回代潮流算法 | 第25-29页 |
| 2.3 配电网辐射状判据及其实现 | 第29-34页 |
| 2.3.1 配电网辐射状判据 | 第30-31页 |
| 2.3.2 配电网辐射状判据的实现 | 第31-34页 |
| 2.4 基于二进制粒子群算法的配电网重构优化方法 | 第34-38页 |
| 2.4.1 基本粒子群算法 | 第34-36页 |
| 2.4.2 二进制粒子群算法 | 第36-37页 |
| 2.4.3 配电网重构中粒子编码策略 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 随机变量相关性对概率潮流的影响 | 第39-59页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 DG、EV以及负荷的概率分布模型 | 第39-42页 |
| 3.2.1 风力发电概率模型 | 第39-41页 |
| 3.2.2 光伏发电概率模型 | 第41页 |
| 3.2.3 电动汽车充电负荷概率模型 | 第41-42页 |
| 3.2.4 负荷概率模型 | 第42页 |
| 3.3 考虑随机变量相关性的概率潮流模型 | 第42-50页 |
| 3.3.1 概率潮流简介 | 第42-44页 |
| 3.3.2 CLMCS概率潮流算法 | 第44-50页 |
| 3.4 随机变量相关性对概率潮流的影响 | 第50-58页 |
| 3.4.1 算例系统 | 第50-52页 |
| 3.4.2 随机变量相关性对配电网网损的影响 | 第52-54页 |
| 3.4.3 随机变量相关性对节点电压的影响 | 第54-56页 |
| 3.4.4 随机变量相关性对支路潮流的影响 | 第56-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 考虑随机变量相关性的配电网重构 | 第59-79页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 基于熵理论的负荷均衡模型 | 第59-63页 |
| 4.2.1 传统负荷均衡模型 | 第59-60页 |
| 4.2.2 信息熵 | 第60-62页 |
| 4.2.3 基于熵理论的负荷均衡模型 | 第62-63页 |
| 4.3 基于机会约束规划的配电网重构模型 | 第63-64页 |
| 4.4 算例 | 第64-70页 |
| 4.4.1 基于熵理论的负荷均衡模型验证 | 第64-66页 |
| 4.4.2 随机变量相关性对配电网重构的影响分析 | 第66-70页 |
| 4.5 配电网动态重构 | 第70-77页 |
| 4.5.1 配电网动态重构数学模型 | 第70-71页 |
| 4.5.2 配电网动态重构策略 | 第71-74页 |
| 4.5.3 算例 | 第74-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-79页 |
| 结论与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第86-87页 |
| 攻读硕士学位期间参见的科研工作 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附录 | 第90-91页 |
