| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外风电发展概况 | 第14-17页 |
| 1.2.1 全球风电发展现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 中国风电发展概况 | 第15-17页 |
| 1.3 电网风电消纳能力评估研究现状 | 第17-22页 |
| 1.3.1 电网风电消纳能力的评估方法研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3.2 电网风电消纳能力的评估模型研究现状 | 第21-22页 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 | 第22-24页 |
| 第2章 不确定因素概率模型的建立 | 第24-37页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 负荷概率模型的建立 | 第24-25页 |
| 2.2.1 基于正态分布的负荷概率模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于加权高斯混合分布的负荷概率模型 | 第25页 |
| 2.3 风电概率模型的建立 | 第25-28页 |
| 2.3.1 基于威布尔分布的风速模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于加权高斯混合分布的风电功率模型 | 第27-28页 |
| 2.4 参数估计算法 | 第28-30页 |
| 2.4.1 EM算法 | 第28-29页 |
| 2.4.2 DAEM算法 | 第29-30页 |
| 2.5 算例分析 | 第30-36页 |
| 2.5.1 概率模型精度的评价指标 | 第30-31页 |
| 2.5.2 负荷功率概率模型精度分析 | 第31-34页 |
| 2.5.3 风电功率概率模型精度分析 | 第34-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于切片采样算法的电力系统概率潮流计算 | 第37-50页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 蒙特卡洛模拟法 | 第37-39页 |
| 3.2.1 蒙特卡洛模拟法的基础理论 | 第38页 |
| 3.2.2 蒙特卡洛模拟法的解题思路 | 第38-39页 |
| 3.3 马尔科夫链蒙特卡洛模拟法 | 第39-44页 |
| 3.3.1 马尔科夫链的基本理论 | 第39-40页 |
| 3.3.2 Metropolis-Hastings算法 | 第40-41页 |
| 3.3.3 Gibbs采样算法 | 第41-42页 |
| 3.3.4 切片采样算法 | 第42-44页 |
| 3.4 算例分析 | 第44-49页 |
| 3.4.1 算法的稳定性分析 | 第44-46页 |
| 3.4.2 算法的准确性验证 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 计及条件风险约束的风电消纳能力概率评估 | 第50-62页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 基于传统约束条件的风电消纳能力评估模型 | 第50-53页 |
| 4.2.1 评估模型 | 第50-52页 |
| 4.2.2 考虑评估误差的风电消纳量的约束 | 第52页 |
| 4.2.3 风电接纳能力的风险函数 | 第52-53页 |
| 4.3 基于条件风险约束的风电消纳评估模型 | 第53-55页 |
| 4.3.1 条件风险价值理论概述 | 第53-54页 |
| 4.3.2 风电接纳风险的CVa R值 | 第54页 |
| 4.3.3 风电消纳量的条件风险约束 | 第54-55页 |
| 4.4 风电消纳能力的概率评估策略 | 第55-57页 |
| 4.5 算例分析 | 第57-61页 |
| 4.5.1 风电接纳能力的风险分析 | 第57-59页 |
| 4.5.2 考虑条件风险约束的风电接纳能力的仿真分析 | 第59-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 发表的学术论文目录 | 第70页 |