| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-28页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第15-24页 |
| 1.2.1 鲁棒性潮流算法研究 | 第15-16页 |
| 1.2.2 数学类优化算法在最优潮流问题中的研究 | 第16-18页 |
| 1.2.3 智能优化算法在最优潮流问题中的研究 | 第18-20页 |
| 1.2.4 多目标优化算法在多目标最优潮流问题中的研究 | 第20-22页 |
| 1.2.5 考虑变量随机性、相关性的概率最优潮流问题的研究 | 第22-23页 |
| 1.2.6 考虑用户侧参与需求响应的优化调度问题的研究 | 第23-24页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与章节安排 | 第24-28页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第24-26页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第26-28页 |
| 第二章 鲁棒性LM算法在交直流潮流计算中的研究 | 第28-51页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 交直流潮流计算模型 | 第29-32页 |
| 2.2.1 统一迭代模型 | 第31页 |
| 2.2.2 交替迭代模型 | 第31-32页 |
| 2.3 鲁棒性LM算法 | 第32-34页 |
| 2.3.1 基于信赖域的LM算法 | 第32-33页 |
| 2.3.2 基于线搜索的LM算法 | 第33-34页 |
| 2.4 算例分析 | 第34-49页 |
| 2.4.1 “良态”系统测试 | 第34-37页 |
| 2.4.2 “重载”系统测试 | 第37-39页 |
| 2.4.3 “重直流传输功率”系统测试 | 第39-44页 |
| 2.4.4 “多条直流输电线路”系统测试 | 第44-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第三章 基于解耦法计算含风电交直流最优潮流 | 第51-65页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 含风电的交直流最优潮流模型及算法 | 第52-56页 |
| 3.2.1 基于统一优化的交直流最优潮流模型 | 第52-54页 |
| 3.2.2 跟踪中心轨迹内点法 | 第54-56页 |
| 3.3 交直流最优潮流的解耦优化模型 | 第56-57页 |
| 3.4 算例分析 | 第57-64页 |
| 3.4.1 风速对OPF结果的影响 | 第58-60页 |
| 3.4.2 风电场位置对OPF结果的影响 | 第60-62页 |
| 3.4.3 直流控制方式对OPF结果的影响 | 第62-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 自适应人类学习优化算法求解含风电的交直流最优潮流 | 第65-84页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 考虑“阀点”效应、“禁运区”、“碳税”的交直流最优潮流模型 | 第66-68页 |
| 4.2.1 最优潮流模型的目标函数 | 第66页 |
| 4.2.2 最优潮流模型的等式约束 | 第66-67页 |
| 4.2.3 最优潮流模型的不等式约束 | 第67-68页 |
| 4.3 自适应人类学习优化算法 | 第68-71页 |
| 4.3.1 随机学习 | 第69页 |
| 4.3.2 个体学习 | 第69-70页 |
| 4.3.3 社会学习 | 第70页 |
| 4.3.4 自适应调整策略 | 第70-71页 |
| 4.4 算例分析 | 第71-83页 |
| 4.4.1 修改的IEEE-30节点交直流混联测试系统 | 第71-78页 |
| 4.4.2 修改的IEEE-118节点交直流混联测试系统 | 第78-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 多目标自适应人类学习优化算法求解含风电交直流多目标最优潮流 | 第84-98页 |
| 5.1 引言 | 第84-85页 |
| 5.2 含风电的多目标交直流最优潮流模型 | 第85-87页 |
| 5.2.1 风电概率模型 | 第85页 |
| 5.2.2 多目标交直流最优潮流模型 | 第85-87页 |
| 5.3 多目标自适应人类学习优化算法 | 第87-90页 |
| 5.3.1 学习过程 | 第87-89页 |
| 5.3.2 更新机制 | 第89-90页 |
| 5.4 算例分析 | 第90-97页 |
| 5.4.1 AC/DC MOPF结果 | 第90-93页 |
| 5.4.2 帕累托前沿折中解的选取 | 第93-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 考虑随机变量不确定性、相关性的含风电交直流概率最优潮流计算 | 第98-116页 |
| 6.1 引言 | 第98-99页 |
| 6.2 核密度估计法 | 第99-101页 |
| 6.2.1 经验密度函数 | 第100页 |
| 6.2.2 核密度估计 | 第100-101页 |
| 6.3 Pair-Copula方法 | 第101-104页 |
| 6.3.1 多元分布的Sklar定理 | 第101页 |
| 6.3.2 Canonical藤结构的Pair-Copula方法 | 第101-103页 |
| 6.3.3 样本数据生成 | 第103-104页 |
| 6.4 含风电的交直流概率最优潮流模型 | 第104-106页 |
| 6.4.1 AC/DC POPF模型 | 第104-106页 |
| 6.4.2 蒙特卡罗模拟法 | 第106页 |
| 6.5 算例分析 | 第106-115页 |
| 6.5.1 风电场风速的分布曲线 | 第107-108页 |
| 6.5.2 Pair-Copula模型的构建 | 第108-109页 |
| 6.5.3 AC/DC POPF结果 | 第109-115页 |
| 6.6 本章小结 | 第115-116页 |
| 第七章 考虑需求响应的含风电交直流概率最优潮流计算 | 第116-128页 |
| 7.1 引言 | 第116页 |
| 7.2 以系统运行总费用为目标的AC/DC POPF模型 | 第116-118页 |
| 7.3 考虑基于节点电价参与需求响应的AC/DC POPF | 第118-119页 |
| 7.3.1 基于节点电价的需求响应模型 | 第118页 |
| 7.3.2 计算流程 | 第118-119页 |
| 7.4 算例分析 | 第119-126页 |
| 7.4.1 需求响应容量为负荷的±5% | 第119-123页 |
| 7.4.2 需求响应容量为负荷的±10% | 第123-126页 |
| 7.5 本章小结 | 第126-128页 |
| 第八章 全文总结 | 第128-131页 |
| 8.1 主要结论 | 第128-129页 |
| 8.2 研究展望 | 第129-131页 |
| 附录 测试系统数据 | 第131-141页 |
| 参考文献 | 第141-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |
| 攻读博士学位期间已发表或已投稿的论文 | 第154-156页 |
| 攻读博士学位期间参加的重要学术活动及获奖情况 | 第156-158页 |
