| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 雾霾的定量分析和预警政策 | 第11页 |
| 1.2.2 短期光伏出力预测和负荷预测研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 节能发电调度研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 虚拟电厂最优配置、运营及其优化调度研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15-18页 |
| 第2章 计及雾霾影响的短期光伏出力预测和负荷预测 | 第18-30页 |
| 2.1 雾霾的时空分布特性 | 第18页 |
| 2.2 雾霾对光伏出力和电力负荷的影响分析 | 第18-23页 |
| 2.2.1 雾霾对光伏出力的影响分析 | 第18-20页 |
| 2.2.2 雾霾对电力负荷的影响分析 | 第20-23页 |
| 2.3 雾霾相似日的选取 | 第23-24页 |
| 2.4 小波神经网络预测模型 | 第24-26页 |
| 2.4.1 小波神经网络简介 | 第24-25页 |
| 2.4.2 小波神经网络预测流程 | 第25-26页 |
| 2.5 计及雾霾影响的光伏出力和负荷预测流程 | 第26-27页 |
| 2.6 算例分析 | 第27-29页 |
| 2.6.1 光伏出力预测结果分析 | 第27-28页 |
| 2.6.2 负荷预测结果分析 | 第28-29页 |
| 2.7 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 虚拟电厂的构建及其最优容量配置方案 | 第30-44页 |
| 3.1 分布式能源资源及虚拟电厂构建 | 第30-31页 |
| 3.1.1 分布式能源资源的构成 | 第30页 |
| 3.1.2 虚拟电厂的构建 | 第30-31页 |
| 3.2 虚拟电厂最优容量配置 | 第31-38页 |
| 3.2.1 虚拟电厂服务区的划分 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于三次指数平滑法的区域年均小时负荷密度预测 | 第32-33页 |
| 3.2.3 基于投资组合理论的虚拟电厂最优容量配置 | 第33-34页 |
| 3.2.4 算例分析 | 第34-38页 |
| 3.3 虚拟电厂静态组合运营策略 | 第38-43页 |
| 3.3.1 虚拟电厂静态组合运营拓扑结构 | 第38页 |
| 3.3.2 虚拟电厂静态组合运营数学模型 | 第38-40页 |
| 3.3.3 模型求解 | 第40页 |
| 3.3.4 算例分析 | 第40-43页 |
| 3.4 小结 | 第43-44页 |
| 第4章 雾霾天气下含虚拟电厂的电力系统优化调度 | 第44-59页 |
| 4.1 雾霾天气下含虚拟电厂的电力系统两层优化调度模式 | 第44-45页 |
| 4.2 数学模型 | 第45-50页 |
| 4.2.1 目标函数 | 第45-49页 |
| 4.2.2 约束条件 | 第49-50页 |
| 4.3 模型整理和线性化 | 第50-51页 |
| 4.3.1 模型整理 | 第50页 |
| 4.3.2 模型线性化 | 第50-51页 |
| 4.4 模型求解 | 第51页 |
| 4.4.1 Yamip工具箱简介 | 第51页 |
| 4.4.2 求解流程 | 第51页 |
| 4.5 算例分析 | 第51-58页 |
| 4.5.1 算例描述 | 第51-53页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第53-58页 |
| 4.6 小结 | 第58-59页 |
| 第5章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第66-69页 |
| 发表的学术论文 | 第66-68页 |
| 申请的发明专利 | 第68页 |
| 申请的软件著作权 | 第68页 |
| 申请实用新型专利 | 第68页 |
| 参与科研项目情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
