| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第16-31页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-22页 |
| 1.1.1 能源及环境背景 | 第16-17页 |
| 1.1.2 可再生能源应用发展趋势 | 第17-19页 |
| 1.1.3 电动汽车应用发展趋势 | 第19-20页 |
| 1.1.4 发展可再生能源对电网的机遇与挑战 | 第20页 |
| 1.1.5 发展电动汽车对电网的机遇与挑战 | 第20-21页 |
| 1.1.6 本文的研究目标及意义 | 第21-22页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第22-29页 |
| 1.2.1 智能用电集成系统能量管理研究概述 | 第22页 |
| 1.2.2 微电网能量管理研究现状 | 第22-24页 |
| 1.2.3 光伏换电站能量管理研究现状 | 第24-25页 |
| 1.2.4 光伏充电站能量管理研究现状 | 第25-27页 |
| 1.2.5 区域聚合系统能量管理研究现状 | 第27-29页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第29-31页 |
| 第2章 微电网中电动汽车与光伏系统协同增效方法 | 第31-49页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 商业楼宇微电网的典型架构 | 第32页 |
| 2.3 电动汽车的充电模型 | 第32-35页 |
| 2.3.1 电动汽车充电可行域模型 | 第32-34页 |
| 2.3.2 电动汽车分类 | 第34-35页 |
| 2.4 运行策略模型及关键信息通信 | 第35-38页 |
| 2.4.1 动态事件触发状态机 | 第35-37页 |
| 2.4.2 关键信息通信 | 第37-38页 |
| 2.5 协同增效功率分配策略 | 第38-40页 |
| 2.5.1 功率分配策略原则 | 第38页 |
| 2.5.2 策略实现流程 | 第38-40页 |
| 2.6 仿真算例分析 | 第40-48页 |
| 2.6.1 仿真参数设置 | 第40-41页 |
| 2.6.2 仿真算例设计及结果对比分析 | 第41-48页 |
| 2.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 考虑换电服务的光伏换电站实时充电策略 | 第49-68页 |
| 3.1 引言 | 第49页 |
| 3.2 PBSS的典型结构 | 第49-52页 |
| 3.3 PBSS的运行评价指标 | 第52-53页 |
| 3.4 PBSS充电策略 | 第53-57页 |
| 3.4.1 充电策略功能组成 | 第53-54页 |
| 3.4.2 换电服务模型 | 第54-55页 |
| 3.4.3 功率分配模型 | 第55-57页 |
| 3.5 算例分析 | 第57-61页 |
| 3.5.1 基础仿真数据 | 第57-60页 |
| 3.5.2 对比算例设计 | 第60-61页 |
| 3.6 仿真结果对比分析 | 第61-67页 |
| 3.6.1 评价指标对比分析 | 第61-62页 |
| 3.6.2 功率分配结果分析 | 第62-66页 |
| 3.6.3 储备时长效果分析 | 第66-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 光伏充电站参与电网辅助服务能量管理方法 | 第68-87页 |
| 4.1 引言 | 第68页 |
| 4.2 基于固态变压器的光伏充电站集成架构 | 第68-72页 |
| 4.2.1 基于SST的集成架构与传统架构对比分析 | 第68-71页 |
| 4.2.2 PECS参与电网辅助服务的信息交换 | 第71-72页 |
| 4.3 PECS能量管理策略 | 第72-75页 |
| 4.3.1 PECS调节能力和能量域计算模型 | 第72-74页 |
| 4.3.2 充/放电功率分配策略 | 第74-75页 |
| 4.4 仿真算例分析 | 第75-83页 |
| 4.4.1 基本参数 | 第75-76页 |
| 4.4.2 基本仿真算例设计 | 第76-81页 |
| 4.4.3 与现有充电站及相关策略对比分析 | 第81-83页 |
| 4.5 实验测试及结果分析 | 第83-86页 |
| 4.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 智能用电集成系统的自动需求响应方法 | 第87-113页 |
| 5.1 引言 | 第87-88页 |
| 5.2 智能用电集成系统的需求响应框架 | 第88页 |
| 5.3 智能用电集成系统自动需求响应策略 | 第88-99页 |
| 5.3.1 自动需求响应目标 | 第88-89页 |
| 5.3.2 实时电价历史数据特征分析 | 第89-90页 |
| 5.3.3 基于FCM聚类方法的实时电价历史数据分类 | 第90-92页 |
| 5.3.4 基于KM聚类方法的实时电价历史数据分类 | 第92-93页 |
| 5.3.5 动态电价生成模型 | 第93-94页 |
| 5.3.6 未来用电需求域 | 第94-99页 |
| 5.4 自动需求响应优化模型及求解方法 | 第99-105页 |
| 5.4.1 自动需求响应建模 | 第99-100页 |
| 5.4.2 自动需求响应模型求解方法 | 第100-105页 |
| 5.5 算例分析 | 第105-112页 |
| 5.5.1 基础仿真参数 | 第105页 |
| 5.5.2 仿真算例设计 | 第105-106页 |
| 5.5.3 仿真结果分析 | 第106-112页 |
| 5.6 本章小结 | 第112-113页 |
| 第6章 多智能用电集成聚合系统协同优化方法 | 第113-131页 |
| 6.1 引言 | 第113页 |
| 6.2 多智能用电集成系统聚合形式 | 第113-114页 |
| 6.3 系统收益模型 | 第114-116页 |
| 6.3.1 聚合商收益模型 | 第114-115页 |
| 6.3.2 子系统收益模型 | 第115-116页 |
| 6.4 分布式协同自动需求响应模型 | 第116-124页 |
| 6.4.1 聚合商的主要功能 | 第116页 |
| 6.4.2 分布式协同需求响应过程 | 第116-117页 |
| 6.4.3 聚合商内部定价机制 | 第117-119页 |
| 6.4.4 子系统自动需求响应基础 | 第119-120页 |
| 6.4.5 子系统初始定价响应过程 | 第120-122页 |
| 6.4.6 子系统循环定价响应过程 | 第122-124页 |
| 6.5 分布式协同自动需求响应实现过程 | 第124-125页 |
| 6.6 算例分析 | 第125-130页 |
| 6.6.1 基本参数 | 第125-126页 |
| 6.6.2 仿真结果分析 | 第126-130页 |
| 6.7 本章小结 | 第130-131页 |
| 第7章 结论与展望 | 第131-133页 |
| 7.1 结论 | 第131-132页 |
| 7.2 展望 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-143页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第143-145页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第145-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
| 作者简介 | 第147页 |
