| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-25页 |
| 1.1 论文的背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-21页 |
| 1.3 论文的主要工作和章节安排 | 第21-25页 |
| 2 风速和风电功率超短期预测算法研究 | 第25-40页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 基于 Adaboost 的改进 BP 神经网络风速预测方法 | 第26-33页 |
| 2.3 超短期风电功率预测方法研究 | 第33-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 风电功率预测误差的概率建模研究 | 第40-60页 |
| 3.1 引言 | 第40-41页 |
| 3.2 电力系统的风电总预测误差的概率建模 | 第41-44页 |
| 3.3 单个风电场预测误差的概率建模 | 第44-54页 |
| 3.4 时变混合分布模型的适用性分析 | 第54-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 4 电力系统短期运行充裕性风险评估 | 第60-73页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 电力系统不确定因素的概率建模 | 第60-62页 |
| 4.3 基于CVaR的电力系统短期运行充裕性风险评估指标 | 第62-66页 |
| 4.4 充裕性风险评估流程 | 第66-68页 |
| 4.5 算例分析 | 第68-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 5 计及充裕性风险的电力系统经济调度及风险决策 | 第73-95页 |
| 5.1 引言 | 第73-74页 |
| 5.2 计及充裕性风险的含大规模风电电力系统经济调度模型 | 第74-77页 |
| 5.3 多目标优化问题的求解算法 | 第77-83页 |
| 5.4 基于边际风险成本的风险决策方法 | 第83-85页 |
| 5.5 算例分析 | 第85-93页 |
| 5.6 本章小结 | 第93-95页 |
| 6 总结与展望 | 第95-98页 |
| 6.1 全文总结 | 第95-96页 |
| 6.2 研究展望 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-110页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第110-112页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第112-113页 |
| 附录3 IEEE-118节点系统参数 | 第113-115页 |
| 附录4 IEEE-118节点系统的经济调度结果 | 第115-119页 |
