摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4页 |
1 绪论 | 第8-13页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
1.2 分布式光伏准入容量研究现状 | 第9-12页 |
1.2.1 基于准入容量概念的接入容量计算方法 | 第9-11页 |
1.2.2 基于渗透率概念的接入容量计算方法 | 第11页 |
1.2.3 基于置信容量概念的接入容量计算方法 | 第11-12页 |
1.3 课题研究的内容 | 第12-13页 |
2 配电网分布式光伏准入容量问题建模 | 第13-24页 |
2.1 含分布式光伏配电网的电路模型 | 第13-15页 |
2.1.1 分布式光伏并网点模型 | 第13-14页 |
2.1.2 含分布式光伏配电网的电路模型 | 第14-15页 |
2.2 配电网的拓扑模型及其矩阵形式 | 第15-16页 |
2.3 点间矩阵的提出及应用 | 第16-18页 |
2.4 电压降落约束的矩阵描述 | 第18-23页 |
2.4.1 电压降落方程与潮流方程等价的证明 | 第18-20页 |
2.4.2 网架关系矩阵 | 第20-21页 |
2.4.3 电气量矩阵 | 第21-22页 |
2.4.4 电压降落的矩阵 | 第22-23页 |
2.5 准入容量计算最优化模型 | 第23页 |
2.6 本章小结 | 第23-24页 |
3 分布式光伏有功功率变化对电压降落的影响 | 第24-32页 |
3.1 从电压降落灵敏度分析功率变化对电压的影响 | 第24-25页 |
3.2 从电压降落的功率灵敏度角度分析功率对电压的影响 | 第25-26页 |
3.3 有功功率波动对末端电压向量的影响 | 第26-30页 |
3.4 等值注入功率最大时潮流状态分析 | 第30页 |
3.5 本章小结 | 第30-32页 |
4 准入容量计算方法筛选与流程设计 | 第32-39页 |
4.1 最优化方法的筛选 | 第32页 |
4.2 遗传算法概述 | 第32-36页 |
4.2.1 初始化种群 | 第32-33页 |
4.2.2 生成下一代 | 第33-34页 |
4.2.3 筛选下一代 | 第34-36页 |
4.2.4 算法终止判据 | 第36页 |
4.3 完整算法流程 | 第36-38页 |
4.4 本章小结 | 第38-39页 |
5 准入容量计算方案的应用与结果的仿真验证 | 第39-55页 |
5.1 IEEE11和IEEE33节点配电网原始数据分析 | 第39-41页 |
5.2 分布式光伏准入容量计算 | 第41-50页 |
5.2.1 IEEE11节点的情景一 | 第41-42页 |
5.2.2 IEEE11节点的情景二 | 第42-43页 |
5.2.3 IEEE11节点的情景三 | 第43-44页 |
5.2.4 IEEE33节点的情景一 | 第44-46页 |
5.2.5 IEEE33节点的情景二 | 第46-48页 |
5.2.6 IEEE33节点的情景三 | 第48-50页 |
5.3 数据分析及准入容量之和最大的一般性接入原则 | 第50-52页 |
5.4 潮流力矩法对一般性原则的证明 | 第52-54页 |
5.5 小结 | 第54-55页 |
6 总结与展望 | 第55-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-60页 |
附录A 点间矩阵与关联矩阵、降阶关联矩阵的联系 | 第60-62页 |