| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 冷热电联供型微电网模型分析 | 第18-25页 |
| 2.1 光伏发电系统模型 | 第18-19页 |
| 2.2 风力发电系统模型 | 第19-20页 |
| 2.3 微型燃气轮机系统模型 | 第20-21页 |
| 2.4 储能系统模型 | 第21-23页 |
| 2.5 空调模型 | 第23页 |
| 2.6 可平移负荷 | 第23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 多目标群智能优化算法 | 第25-35页 |
| 3.1 多目标函数模型 | 第25-26页 |
| 3.1.1 线性加权和法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 Pareto最优解 | 第26页 |
| 3.2 智能优化算法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 第二代非支配分层遗传算法（NSGA-II） | 第26-29页 |
| 3.2.2 粒子群算法 | 第29-31页 |
| 3.3 标准测试函数对比分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 微电网日前优化调度仿真 | 第35-54页 |
| 4.1 目标函数 | 第35-36页 |
| 4.2 约束方程 | 第36-38页 |
| 4.2.1 设备模型约束 | 第36-37页 |
| 4.2.2 系统运行约束 | 第37页 |
| 4.2.3 约束处理方法 | 第37-38页 |
| 4.3 基础数据 | 第38-39页 |
| 4.4 MOPSO算法的调度结果 | 第39-41页 |
| 4.5 优化算法的分析与改进 | 第41-42页 |
| 4.6 多目标优化算法性能分析 | 第42-44页 |
| 4.7 优化调度结果分析 | 第44-50页 |
| 4.7.1 夏季典型日优化调度结果分析 | 第44-48页 |
| 4.7.2 冬季典型日调度结果分析 | 第48-50页 |
| 4.8 不同优化调度模式下运行结果比较 | 第50-53页 |
| 4.8.1“以电定热”和“以热定电”方式运行的夏季典型日调度结果 | 第50-52页 |
| 4.8.2 分时电价下夏季典型日调度结果分析 | 第52-53页 |
| 4.9 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 计及可平移负荷的多目标微电网优化调度 | 第54-62页 |
| 5.1 可平移负荷建模 | 第54-55页 |
| 5.1.1 目标函数 | 第54-55页 |
| 5.1.2 约束条件 | 第55页 |
| 5.2 算法的实现 | 第55-57页 |
| 5.3 算例分析 | 第57-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第70页 |