| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 分布式发电技术研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 DG并网标准和发展概况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 各种分布式发电的特点及应用现状 | 第13-14页 |
| 1.3 配电网无功优化研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3.1 无功补偿装置 | 第14-15页 |
| 1.3.2 含分布式发电的配网无功优化研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.3 无功优化算法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第20-23页 |
| 2 分布式发电并网对配电网无功功率的影响 | 第23-41页 |
| 2.1 分布式发电的分类 | 第23-24页 |
| 2.2 DG配置对配网无功的影响 | 第24-28页 |
| 2.3 双馈感应风电机组出力特性对配网无功的影响 | 第28-36页 |
| 2.3.1 风力发电机的分类 | 第28-29页 |
| 2.3.2 双馈感应风力发电机组输出功率特性分析 | 第29-32页 |
| 2.3.3 基于自适应分段策略的波动性处理方法 | 第32-36页 |
| 2.4 小水电群出力特性对配网无功的影响 | 第36-38页 |
| 2.4.1 含径流式小水电群的配电网运行方式分类 | 第36页 |
| 2.4.2 小水电输出功率特性分析 | 第36-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-41页 |
| 3 基于信息共享策略的多目标无功优化粒子群算法 | 第41-55页 |
| 3.1 PSO算法的基本原理和相关改进 | 第41-42页 |
| 3.2 基于信息共享策略的多目标无功优化粒子群算法设计 | 第42-46页 |
| 3.2.1 信息共享策略 | 第42-43页 |
| 3.2.2 混沌变异策略 | 第43-44页 |
| 3.2.3 外部存档及档案集维护策略 | 第44-45页 |
| 3.2.4 基于临时种群的选择策略 | 第45页 |
| 3.2.5 随机变异 | 第45-46页 |
| 3.3 基于信息共享策略的多目标无功优化粒子群算法性能分析 | 第46-49页 |
| 3.3.1 MOPSO-IS算法收敛性分析 | 第46-48页 |
| 3.3.2 MOPSO-IS算法时间复杂度分析 | 第48-49页 |
| 3.4 基于信息共享策略的多目标无功优化粒子群算法性能测试 | 第49-53页 |
| 3.4.1 MOPSO-IS算法性能综合评价 | 第49-53页 |
| 3.4.2 部分参数对算法性能的影响 | 第53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 4 含风电及小水电群的配网多目标无功优化研究 | 第55-69页 |
| 4.1 含风电及小水电群的配网无功优化策略简述 | 第55-56页 |
| 4.2 含风电及小水电群的配网无功优化数学模型 | 第56-58页 |
| 4.3 基于MOPSO-IS算法的配电网无功优化流程 | 第58页 |
| 4.4 含风电及小水电群的配网多目标无功优化算例分析 | 第58-68页 |
| 4.4.1 IEEE33 节点系统的改进及参数设置 | 第58-62页 |
| 4.4.2 仿真结果及分析 | 第62-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 结论和展望 | 第69-73页 |
| 5.1 本文主要工作总结 | 第69-71页 |
| 5.2 本文主要创新点 | 第71页 |
| 5.3 本文的不足及后续工作 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 附录 | 第81页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第81页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第81页 |
