含电动汽车的微电网电压调节方法研究
致谢 | 第7-8页 |
摘要 | 第8-9页 |
Abstract | 第9页 |
第一章 绪论 | 第16-24页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第16-17页 |
1.2 微网电压调节研究现状 | 第17-21页 |
1.2.1 电压调节集中控制方法 | 第18-19页 |
1.2.2 电压调节分布式控制方法 | 第19-21页 |
1.3 电动汽车参与微网电压调节研究现状 | 第21-22页 |
1.4 Gossip算法的研究和应用现状 | 第22页 |
1.5 论文主要研究内容 | 第22-24页 |
第二章 微网的结构与模型 | 第24-35页 |
2.1 微网系统的组成和结构 | 第24页 |
2.2 微网中节点电压与功率的关系 | 第24-26页 |
2.3 微网电压调节可以利用的资源 | 第26-30页 |
2.3.1 光伏发电系统功率模型 | 第26-27页 |
2.3.2 风力发电系统功率模型 | 第27-28页 |
2.3.3 负荷模型 | 第28页 |
2.3.4 燃气轮机模型 | 第28-29页 |
2.3.5 蓄电池模型 | 第29-30页 |
2.3.6 电动汽车模型 | 第30页 |
2.4 电动汽车的可调度容量 | 第30-33页 |
2.4.1 可充电容量 | 第31-32页 |
2.4.2 可放电容量 | 第32-33页 |
2.5 单台电动汽车充放电计划的制定 | 第33-34页 |
2.6 含电动汽车的微网电压调节总体步骤 | 第34页 |
2.7 本章小结 | 第34-35页 |
第三章 微网电压调节的分布式控制方法 | 第35-46页 |
3.1 微网电压调节数学模型 | 第35-38页 |
3.1.1 目标函数与优化变量 | 第35页 |
3.1.2 约束条件 | 第35-36页 |
3.1.3 模型的求解 | 第36-38页 |
3.2 Gossip算法 | 第38-40页 |
3.2.1 Gossip算法的基本思想 | 第38-39页 |
3.2.2 Gossip求平均值算法 | 第39页 |
3.2.3 Gossip求和算法 | 第39-40页 |
3.3 基于Gossip算法的分布式电压调节方法 | 第40-42页 |
3.4 集中控制方法 | 第42-45页 |
3.4.1 上层控制 | 第43页 |
3.4.2 下层控制 | 第43-44页 |
3.4.3 优化模型和求解算法 | 第44-45页 |
3.5 本章小结 | 第45-46页 |
第四章 微网并网运行电压调节算例分析 | 第46-64页 |
4.1 算例系统的组成和参数 | 第46-48页 |
4.2 权矩阵的计算 | 第48页 |
4.3 有关计算条件的设置 | 第48-51页 |
4.4 算例 1: 任意时刻电压调节过程 | 第51-56页 |
4.4.1 分布式控制迭代计算过程 | 第51-53页 |
4.4.2 集中控制迭代计算过程 | 第53-54页 |
4.4.3 每台电动汽车充放电功率的分配 | 第54-56页 |
4.5 算例 2:全天的计算 | 第56-62页 |
4.5.1 电压调节效果 | 第56-58页 |
4.5.2 计算时间 | 第58页 |
4.5.3 各微电源的功率 | 第58-62页 |
4.6 两种控制方法的对比 | 第62-63页 |
4.7 本章小结 | 第63-64页 |
第五章 微网孤岛运行电压调节算例分析 | 第64-79页 |
5.1 算例系统的组成和参数 | 第64-65页 |
5.2 计算条件的设置 | 第65-67页 |
5.3 算例 1:特定时刻的计算 | 第67-70页 |
5.3.1 分布式控制迭代计算过程 | 第67-68页 |
5.3.2 集中控制迭代计算过程 | 第68-69页 |
5.3.3 每台电动汽车充放电功率的分配 | 第69-70页 |
5.4 算例 2:全天的计算 | 第70-78页 |
5.4.1 两种方法电压调节效果的对比 | 第71-72页 |
5.4.2 计算时间 | 第72-73页 |
5.4.3 各微电源的功率 | 第73-78页 |
5.4.4 两种控制方法的对比 | 第78页 |
5.5 本章小结 | 第78-79页 |
第六章 总结与展望 | 第79-80页 |
6.1 本文工作总结 | 第79页 |
6.2 后续工作展望 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-85页 |
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第85-86页 |