| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 微电网研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 微电网国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 微电网关键技术研究 | 第13-18页 |
| 1.3.1 微电网能量管理技术 | 第13-16页 |
| 1.3.2 光伏发电功率预测技术 | 第16-17页 |
| 1.3.3 风力发电功率预测技术 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 孤岛型微电网能量管理的数学模型 | 第20-32页 |
| 2.1 孤岛型微电网能量管理的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2 分布式电源的能量管理模型 | 第21-28页 |
| 2.2.1 光伏电池 | 第21-23页 |
| 2.2.2 风电机组 | 第23-25页 |
| 2.2.3 微型燃气轮机 | 第25-26页 |
| 2.2.4 铅酸蓄电池组 | 第26-28页 |
| 2.3 孤岛型微电网的能量管理模型 | 第28-31页 |
| 2.3.1 经济成本的分析 | 第28-30页 |
| 2.3.2 孤岛型微电网能量管理的数学模型 | 第30页 |
| 2.3.3 约束条件 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于粒子群算法的孤岛型微电网能量管理模型的仿真分析 | 第32-43页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第32-36页 |
| 3.1.1 粒子群算法的概述 | 第32-33页 |
| 3.1.2 粒子群算法的改进 | 第33-34页 |
| 3.1.3 粒子群算法的流程 | 第34-36页 |
| 3.2 基于粒子群算法的控制策略分析 | 第36-38页 |
| 3.3 算例分析 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于遗传算法的孤岛型微电网能量管理模型的仿真分析 | 第43-52页 |
| 4.1 遗传算法 | 第43-46页 |
| 4.1.1 遗传算法的概述 | 第43-44页 |
| 4.1.2 遗传算法的改进 | 第44页 |
| 4.1.3 遗传算法的流程 | 第44-46页 |
| 4.2 基于遗传算法的控制策略分析 | 第46-48页 |
| 4.3 算例分析 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 孤岛型微电网能量管理平台的设计 | 第52-68页 |
| 5.1 孤岛型微电网能量管理平台的硬件设计 | 第52-54页 |
| 5.1.1 核心PLC | 第52-53页 |
| 5.1.2 其它重要设备 | 第53-54页 |
| 5.2 孤岛型微电网能量管理平台的通信设计 | 第54-57页 |
| 5.2.1 Ethernet通信 | 第54-55页 |
| 5.2.2 EtherCAT通信 | 第55-56页 |
| 5.2.3 Modbus通信 | 第56-57页 |
| 5.3 孤岛型微电网能量管理平台的软件设计 | 第57-65页 |
| 5.3.1 孤岛型微电网系统开机自检子程序 | 第58-59页 |
| 5.3.2 孤岛型微电网系统黑启动子程序 | 第59-60页 |
| 5.3.3 孤岛型微电网系统孤岛运行子程序 | 第60-64页 |
| 5.3.4 孤岛型微电网系统停机子程序 | 第64-65页 |
| 5.4 孤岛型微电网能量管理平台的实验结果 | 第65-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在学期间发表的论文及参与完成的项目 | 第75页 |