基于分类概率多场景分析的分布式电源规划研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及问题展开分析 | 第9-11页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 问题展开 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究重点 | 第11-13页 |
| 第二章 分布式发电及分布式电源并网规划 | 第13-21页 |
| 2.1 分布式发电 | 第13-18页 |
| 2.1.1 分布式发电的定义及分类 | 第13页 |
| 2.1.2 常见分布式电源 | 第13-18页 |
| 2.2 分布式电源规划 | 第18-20页 |
| 2.2.1 分布式电源布点规划 | 第19页 |
| 2.2.2 分布式电源配电网扩展规划 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于分类概率多场景分析法的不确定性研究 | 第21-36页 |
| 3.1 DG出力与负荷需求不确定性概述 | 第21页 |
| 3.2 DG出力与负荷需求时序特性研究 | 第21-28页 |
| 3.2.1 风电出力时序性 | 第21-23页 |
| 3.2.2 光伏出力时序性 | 第23-24页 |
| 3.2.3 风光出力互补特性 | 第24-25页 |
| 3.2.4 负荷需求时序特性 | 第25-28页 |
| 3.3 分类概率多场景分析法 | 第28-35页 |
| 3.3.1 多场景分析概述 | 第28-29页 |
| 3.3.2 基于分类概率的场景生成 | 第29-32页 |
| 3.3.3 基于H-K复合聚类的场景缩减 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于多场景分析法的分布式电源规划模型 | 第36-44页 |
| 4.1 DG出力场景计算 | 第36页 |
| 4.2 DG规划的数学模型 | 第36-42页 |
| 4.2.1 经济性评价模型 | 第36-40页 |
| 4.2.2 电压质量评价模型 | 第40-41页 |
| 4.2.3 约束条件 | 第41-42页 |
| 4.3 DG规划的结构模型 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 改进的非支配排序复合微分进化算法 | 第44-52页 |
| 5.1 算法介绍 | 第44-46页 |
| 5.1.1 微分进化算法 | 第44页 |
| 5.1.2 复合微分进化算法 | 第44-45页 |
| 5.1.3 两种算法对比 | 第45页 |
| 5.1.4 多目标复合微分进化算法 | 第45-46页 |
| 5.2 INSCDE算法 | 第46-49页 |
| 5.2.1 改进的非支配排序策略 | 第46-47页 |
| 5.2.2 基于HAC算法的种群截断策略 | 第47-49页 |
| 5.3 基于INSCDE算法的DG规划步骤 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 算例结果与分析 | 第52-58页 |
| 6.1 模型与参数设置 | 第52页 |
| 6.2 场景生成有效性分析 | 第52-55页 |
| 6.3 算法分析 | 第55-56页 |
| 6.4 算例结果分析 | 第56-57页 |
| 6.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 7.1 总结 | 第58-59页 |
| 7.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-66页 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
