摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第17-33页 |
1.1 研究背景及意义 | 第17-22页 |
1.1.1 配电网运行控制的发展趋势 | 第18-20页 |
1.1.2 分布式电源对配电网的影响 | 第20-22页 |
1.2 国内外研究现状 | 第22-30页 |
1.2.1 电网自愈控制方法 | 第22-25页 |
1.2.2 微电网控制方法 | 第25-29页 |
1.2.3 配电网运行方式优化方法 | 第29-30页 |
1.3 本文课题来源和主要研究内容 | 第30-33页 |
第2章 基于RTDS的智能配电网暂态实时仿真与分析 | 第33-44页 |
2.1 RTDS仿真建模 | 第33-36页 |
2.1.1 电气系统建模 | 第33-35页 |
2.1.2 控制系统建模 | 第35页 |
2.1.3 接口变压器 | 第35-36页 |
2.2 分布式发电系统建模 | 第36-39页 |
2.2.1 光伏发电系统建模 | 第36-37页 |
2.2.2 燃料电池发电系统建模 | 第37-38页 |
2.2.3 含分布式电源的智能配电网建模 | 第38-39页 |
2.3 RTDS仿真测试结果 | 第39-43页 |
2.3.1 场景一:单相接地故障 | 第39-40页 |
2.3.2 场景二:光照强度变化 | 第40-41页 |
2.3.3 场景三:功率指令变化 | 第41-43页 |
2.4 结论 | 第43-44页 |
第3章 智能配电网自愈控制策略 | 第44-64页 |
3.1 智能配电系统自愈控制架构 | 第45-47页 |
3.2 自愈控制算法 | 第47-56页 |
3.2.1 故障前的风险评估和预防控制 | 第47-54页 |
3.2.2 故障中FLIR和孤岛划分 | 第54-56页 |
3.3 仿真分析 | 第56-60页 |
3.3.1 故障前的预防风险控制结果 | 第56-59页 |
3.3.2 故障时的紧急控制结果 | 第59-60页 |
3.3.3 故障后的孤岛划分结果 | 第60页 |
3.4 示范应用 | 第60-62页 |
3.5 结论 | 第62-64页 |
第4章 满足自愈控制需求的微电网控制策略 | 第64-78页 |
4.1 满足自愈控制需求的微电网控制目标 | 第64-65页 |
4.2 改进型前馈f-P/V-Q下垂双环控制策略 | 第65-70页 |
4.3 仿真分析 | 第70-75页 |
4.3.1 场景 1:微电网并网与负荷投切 | 第71-72页 |
4.3.2 场景 2:微电网孤岛运行与微源出力波动 | 第72-73页 |
4.3.3 场景 3:微电网并网运行 | 第73-75页 |
4.4 示范应用 | 第75-76页 |
4.5 结论 | 第76-78页 |
第5章 含分布式电源的智能配电网运行方式优化 | 第78-94页 |
5.1 系统随机模型与随机潮流计算方法 | 第78-81页 |
5.1.1 分布式电源与负荷随机模型 | 第78-80页 |
5.1.2 含分布式电源的配电网随机潮流计算方法 | 第80-81页 |
5.2 基于随机潮流的智能配电网运行方式优化 | 第81-84页 |
5.2.1 目标函数与约束条件 | 第81-82页 |
5.2.2 基于Neighborhood search算法的运行方式优化 | 第82-84页 |
5.3 仿真分析 | 第84-93页 |
5.4 结论 | 第93-94页 |
第6章 考虑配电网运行需求的微电网定容选址方法 | 第94-105页 |
6.1 微电网定容选址数学模型 | 第95-98页 |
6.1.1 目标函数 | 第95-96页 |
6.1.2 微电网建设成本模型 | 第96-97页 |
6.1.3 约束条件 | 第97-98页 |
6.2 基于PSO算法的微电网定容选址求解方法 | 第98-100页 |
6.2.1 PSO算法 | 第98页 |
6.2.2 改进PSO算法 | 第98-99页 |
6.2.3 算法流程 | 第99-100页 |
6.3 仿真分析 | 第100-104页 |
6.3.1 微电网定容选址结果 | 第101-102页 |
6.3.2 不同运行需求下的结果分析 | 第102-104页 |
6.4 结论 | 第104-105页 |
结论 | 第105-107页 |
参考文献 | 第107-119页 |
致谢 | 第119-120页 |
附录A 62节点算例数据 | 第120-125页 |
附录B 攻读学位期间主要研究成果 | 第125-126页 |