| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| abstract | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第21-41页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第21-23页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第23-36页 |
| 1.2.1 辐照强度及光伏电站输出功率模型研究现状 | 第23-28页 |
| 1.2.2 光伏发电系统可靠性及容量可信度评估研究现状 | 第28-32页 |
| 1.2.3 光伏发电容量可信度不确定性评估研究现状 | 第32-34页 |
| 1.2.4 储能对光伏发电容量可信度评估的影响研究现状 | 第34-36页 |
| 1.3 现有研究存在的问题 | 第36-37页 |
| 1.4 本文的创新点与研究内容 | 第37-41页 |
| 第二章 辐照强度及光伏电站输出功率建模 | 第41-64页 |
| 2.1 引言 | 第41-43页 |
| 2.2 辐照强度的确定性部分建模 | 第43-47页 |
| 2.2.1 天文辐照强度计算 | 第43-45页 |
| 2.2.2 日出日落时间修正 | 第45-46页 |
| 2.2.3 考虑大气层影响的辐照强度计算 | 第46-47页 |
| 2.3 辐照强度的随机性部分建模 | 第47-55页 |
| 2.3.1 云层的分类 | 第47页 |
| 2.3.2 云层类型及其与天气的相关性 | 第47-49页 |
| 2.3.3 云层覆盖率的Markov转移矩阵 | 第49页 |
| 2.3.4 单个云朵的Perlin噪声仿真及随机游动模拟 | 第49-52页 |
| 2.3.5 多个云层重叠现象及“云隙效应” | 第52-54页 |
| 2.3.6 到达地面的辐照强度计算 | 第54-55页 |
| 2.4 组件温度模型 | 第55-57页 |
| 2.5 光伏电站输出功率模型 | 第57-59页 |
| 2.5.1 常规光伏电站输出功率模型 | 第57页 |
| 2.5.2 基于一阶低通滤波器的光伏电站输出功率模型 | 第57-59页 |
| 2.6 算例分析 | 第59-62页 |
| 2.6.1 辐照强度时空分布仿真 | 第59-62页 |
| 2.6.2 光伏电站输出功率模型仿真 | 第62页 |
| 2.7 本章小节 | 第62-64页 |
| 第三章 光伏发电系统可靠性及容量可信度评估 | 第64-83页 |
| 3.1 引言 | 第64-65页 |
| 3.2 基于序贯Monte Carlo的光伏发电系统容量可信度研究 | 第65-69页 |
| 3.2.1 基于分层抽样的Monte Carlo光伏发电系统可靠性计算 | 第65-67页 |
| 3.2.2 基于弦截法的光伏发电容量可信度搜索算法 | 第67-69页 |
| 3.3 通用生成函数UGF基本理论 | 第69-70页 |
| 3.4 辐照强度、元件及负荷多状态模型u-函数 | 第70-73页 |
| 3.5 基于UGF的光伏发电系统可靠性及容量可信度计算 | 第73-74页 |
| 3.6 算例分析 | 第74-81页 |
| 3.6.1 基于序贯Monte Carlo仿真的光伏发电容量可信度计算 | 第74-75页 |
| 3.6.2 基于UGF的光伏发电容量可信度计算 | 第75-78页 |
| 3.6.3 影响光伏系统可靠性及容量可信度的因素 | 第78-81页 |
| 3.7 本章小结 | 第81-83页 |
| 第四章 光伏发电容量可信度通用性评估模型 | 第83-102页 |
| 4.1 引言 | 第83-84页 |
| 4.2 影响光伏发电容量可信度的主要因素 | 第84-88页 |
| 4.2.1 光伏渗透率 | 第84-85页 |
| 4.2.2 时间尺度 | 第85页 |
| 4.2.3 光伏出力波动性 | 第85-86页 |
| 4.2.4 光伏出力与负荷相关性 | 第86-88页 |
| 4.3 基于ANN的光伏发电容量可信度通用性评估模型 | 第88-89页 |
| 4.3.1 ANN模型搭建 | 第88页 |
| 4.3.2 训练样本的生成及ANN网络训练 | 第88-89页 |
| 4.4 光伏发电容量可信度的边际效应递减规律 | 第89-91页 |
| 4.5 寿命周期内光伏发电容量可信度评估 | 第91-93页 |
| 4.6 算例分析 | 第93-101页 |
| 4.6.1 主要影响因素指标及光伏容量可信度计算 | 第93页 |
| 4.6.2 ANN数据集的生成及各因素对光伏容量可信度的影响 | 第93-95页 |
| 4.6.3 光伏发电容量可信度的边际效应递减规律 | 第95-96页 |
| 4.6.4 光伏发电容量可信度评估的最优时间尺度 | 第96-98页 |
| 4.6.5 光伏发电容量可信度在其寿命周期内的变化情况 | 第98-101页 |
| 4.7 本章小结 | 第101-102页 |
| 第五章 光伏发电容量可信度的不确定性评估 | 第102-126页 |
| 5.1 引言 | 第102-103页 |
| 5.2 三元区间数理论及TPIUGF运算规则 | 第103-109页 |
| 5.2.1 三元区间数定义及常用算子 | 第103-107页 |
| 5.2.2 TPIUGF方法 | 第107-109页 |
| 5.3 含光伏发电的电力系统的TPIUGF建模 | 第109-112页 |
| 5.3.1 常规发电机组的TPIUGF建模 | 第109页 |
| 5.3.2 光伏发电的TPIUGF建模 | 第109-112页 |
| 5.3.3 负荷的TPIUGF建模 | 第112页 |
| 5.4 基于TPIUGF的光伏容量可信度评估 | 第112-114页 |
| 5.5 基于三元区间数的光伏发电容量可信度搜索方法 | 第114-118页 |
| 5.5.1 基于三元区间数的布谷鸟搜索算法 | 第114-115页 |
| 5.5.2 基于区间数的正交试验设计 | 第115-116页 |
| 5.5.3 基于黄金分割法区间缩减技术的正交试验设计 | 第116-118页 |
| 5.6 算例分析 | 第118-125页 |
| 5.6.1 基于三元区间数的可靠性评估 | 第118-121页 |
| 5.6.2 基于黄金分割法的TPICSO-IOED的ELCC求解过程 | 第121-125页 |
| 5.7 本章小结 | 第125-126页 |
| 第六章 考虑储能的光伏发电容量可信度研究 | 第126-149页 |
| 6.1 引言 | 第126-128页 |
| 6.2 储能系统ESS的特性及建模 | 第128-130页 |
| 6.2.1 常见的SOC充放电过程建模 | 第128-130页 |
| 6.2.2 BESS模型约束 | 第130页 |
| 6.3 并网功率波动率约束下的BESS功率及容量确定 | 第130-137页 |
| 6.3.1 基于最大功率波动率约束的BESS功率容量确定 | 第130-136页 |
| 6.3.2 基于小波包分解的BESS功率容量配置 | 第136-137页 |
| 6.4 不同控制策略下BESS对光伏容量可信度的影响 | 第137-141页 |
| 6.4.1 目标函数一：降低光伏并网功率波动 | 第138页 |
| 6.4.2 目标函数二：平抑光伏发电成为可调度电源 | 第138-140页 |
| 6.4.3 目标函数三：最大化光伏出力—负荷一致性 | 第140-141页 |
| 6.5 算例分析 | 第141-148页 |
| 6.5.1 BESS功率容量确定 | 第141-143页 |
| 6.5.2 三种BESS控制策略对光伏容量可信度的影响 | 第143-148页 |
| 6.6 本章小结 | 第148-149页 |
| 第七章 结论与展望 | 第149-153页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第149-150页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第150-153页 |
| 参考文献 | 第153-166页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第166-167页 |
