| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 SVG的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 无功优化研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.3 分布式电源与SVG的协调控制研究现状 | 第17页 |
| 1.3 论文研究的主要内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 分布式电源及电动汽车接入对配电网的影响 | 第19-44页 |
| 2.1 概述 | 第19页 |
| 2.2 分布式发电系统概率模型 | 第19-28页 |
| 2.2.1 光伏发电系统概率模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 风力发电系统概率模型 | 第21-25页 |
| 2.2.3 电动汽车的概率模型 | 第25-28页 |
| 2.3 基于半不变量法的概率潮流计算 | 第28-32页 |
| 2.4 分布式电源和电动汽车接入对配电网的影响 | 第32-35页 |
| 2.4.1 分布式电源接入对配电网的影响 | 第32-34页 |
| 2.4.2 电动汽车接入对配电网的影响 | 第34-35页 |
| 2.5 算例分析 | 第35-43页 |
| 2.5.1 DG并网对配电网的影响 | 第36-39页 |
| 2.5.2 EV并网对配电网的影响 | 第39-43页 |
| 2.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 SVG的工作原理及其应用 | 第44-57页 |
| 3.1 SVG与传统无功补偿装置的比较 | 第44-46页 |
| 3.2 SVG的基本原理 | 第46-56页 |
| 3.2.1 SVG的原理 | 第46-48页 |
| 3.2.2 SVG的主电路分析 | 第48-52页 |
| 3.2.3 SVG的控制策略 | 第52-56页 |
| 3.3 SVG的应用 | 第56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于机会约束规划的分布式电源与SVG协调控制 | 第57-72页 |
| 4.1 概述 | 第57页 |
| 4.2 机会约束规划 | 第57-60页 |
| 4.2.1 机会约束规划的定义 | 第57-58页 |
| 4.2.2 机会约束的求解方法 | 第58-60页 |
| 4.3 基于机会约束规划的分布式电源与SVG的协调控制模型 | 第60-61页 |
| 4.3.1 目标函数 | 第60页 |
| 4.3.2 约束条件 | 第60-61页 |
| 4.4 基于Pareto最优解的粒子群算法的模型求解方法 | 第61-66页 |
| 4.4.1 基本粒子群优化算法 | 第62-63页 |
| 4.4.2 基于Pareto最优解的粒子群算法 | 第63-66页 |
| 4.5 算例分析 | 第66-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-81页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
