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含分布式发电和电动汽车的配电网重构研究

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第1章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 研究现状第15-19页
        1.2.1 DG接入配电网的影响第15-16页
        1.2.2 EV对配电网的影响第16页
        1.2.3 配电网重构算法第16-19页
    1.3 本文主要工作第19-21页
第2章 配电网重构数学模型及相关理论基础第21-29页
    2.1 引言第21页
    2.2 配电网重构数学模型第21-23页
        2.2.1 单目标优化模型第21-22页
        2.2.2 多目标优化模型第22-23页
    2.3 网络辐射状结构判断及编码规则第23-28页
        2.3.1 基于环网的编码规则第23-25页
        2.3.2辐射状判断第25页
        2.3.3 连通性判断第25-27页
        2.3.4 配电网拓扑约束判断流程第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 配电网随机潮流算法原理及改进第29-49页
    3.1 引言第29页
    3.2 随机潮流算法概述第29-30页
    3.3 概率基础理论第30-35页
        3.3.1 随机变量的概率数字特征第30-33页
        3.3.2 半不变量在随机变量概率分布中的应用第33-35页
    3.4 线性化潮流计算模型第35-37页
    3.5 分布式发电系统及负荷随机模型第37-39页
        3.5.1 风电系统随机模型第37-38页
        3.5.2 光伏系统随机模型第38-39页
        3.5.3 负荷分布随机模型第39页
    3.6 算例分析第39-42页
    3.7 改进随机潮流算法第42-44页
        3.7.1 通过离散变量求取概率分布第42-44页
        3.7.2 Gram- Charlier级数法和离散-正态改进法比较第44页
    3.8 计及相关性的随机潮流算法第44-48页
        3.8.1 相关性分析第44-48页
        3.8.2 计及输入相关性对系统运行的影响第48页
    3.9 本章小结第48-49页
第4章 基于改进引力搜索算法的配电网重构第49-67页
    4.1 引言第49页
    4.2 引力搜索算法及基本模型第49-51页
    4.3 多目标连续优化的引力搜索算法第51-56页
        4.3.1 Pareto最优第51-52页
        4.3.2 非支配排序第52-53页
        4.3.3 拥挤距离计算第53-54页
        4.3.4 精英保留策略第54-55页
        4.3.5 质量定义第55-56页
        4.3.6 多目标引力搜索算法流程第56页
    4.4 算例分析第56-66页
        4.4.1 单目标优化重构第58-64页
        4.4.2 多目标重构第64-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第5章 含DG和EV的配电网动态重构第67-75页
    5.1 引言第67页
    5.2 信息熵及熵减最小分段第67-68页
        5.2.1 信息熵的定义第67页
        5.2.2 熵减最小分段第67-68页
    5.3 等效日负荷曲线第68-72页
        5.3.1 DG日出力数据第69页
        5.3.2 EV日负荷数据第69-70页
        5.3.3 常规日负荷曲线第70页
        5.3.4 等效日负荷曲线第70-71页
        5.3.5 等效日负荷曲线分段第71-72页
    5.4 配电系统动态重构第72-74页
        5.4.1 目标函数第72页
        5.4.2 算例分析第72-74页
    5.5 本章小结第74-75页
第6章 结论与展望第75-77页
附录第77-80页
参考文献第80-85页
致谢第85-86页
攻读学位期间发表的论文第86-87页
学位论文评阅及答辩情况表第87页

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