| 中文摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 风电机组在无功优化中处理的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 无功优化模型的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 无功优化算法的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 含分布式风电机组的配电网潮流计算 | 第16-36页 |
| 2.1 风电机组的分类 | 第16-18页 |
| 2.2 双馈异步风电机组的功率分析 | 第18-23页 |
| 2.2.1 有功功率分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 无功功率分析 | 第19-23页 |
| 2.3 配电网的常用潮流计算方法 | 第23-27页 |
| 2.4 含双馈异步风电机组配电网的潮流计算 | 第27-29页 |
| 2.4.1 双馈异步风电机组在潮流计算中模型的处理 | 第27-28页 |
| 2.4.2 含双馈异步风电机组的配电网潮流计算流程 | 第28-29页 |
| 2.5 双馈异步风电机组对配电网的影响 | 第29-33页 |
| 2.6 仿真算例 | 第33-34页 |
| 2.7 小结 | 第34-36页 |
| 第三章 粒子群算法的改进策略 | 第36-48页 |
| 3.1 粒子群算法的基本原理 | 第36-39页 |
| 3.1.1 粒子群算法的实现流程 | 第36-38页 |
| 3.1.2 粒子群算法的参数设置 | 第38-39页 |
| 3.2 粒子群算法的改进策略 | 第39-42页 |
| 3.2.1 自适应速度变异的引入 | 第39-40页 |
| 3.2.2 自适应学习因子的引入 | 第40-41页 |
| 3.2.3 混沌扰动的引入 | 第41-42页 |
| 3.3 改进粒子群算法的实现流程 | 第42-44页 |
| 3.4 仿真算例 | 第44-47页 |
| 3.5 小结 | 第47-48页 |
| 第四章 改进粒子群算法在无功优化中的应用 | 第48-64页 |
| 4.1 无功优化模型的建立 | 第48-50页 |
| 4.1.1 目标函数的建立 | 第48-49页 |
| 4.1.2 潮流约束条件的建立 | 第49-50页 |
| 4.1.3 变量约束条件的建立 | 第50页 |
| 4.2 基于改进粒子群算法的无功优化 | 第50-52页 |
| 4.2.1 粒子的编码 | 第50页 |
| 4.2.2 基于改进粒子群算法的无功优化流程 | 第50-52页 |
| 4.3 仿真算例 | 第52-61页 |
| 4.3.1 DFIG并网后对系统的影响 | 第52-55页 |
| 4.3.2 本文模型在无功优化中的验证 | 第55-57页 |
| 4.3.3 本文算法在无功优化中的验证 | 第57-61页 |
| 4.4 小结 | 第61-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 附录 IEEE33节点配电系统参数 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74页 |