摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 课题研究目的和意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
1.2.1 直流微电网发展现状 | 第10-11页 |
1.2.2 直流微电网优化配置研究现状 | 第11-12页 |
1.2.3 高速公路直流微电网研究现状 | 第12-14页 |
1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
第2章 高速公路直流微电网模型构建与潮流计算 | 第15-30页 |
2.1 引言 | 第15页 |
2.2 分布式电源待选类型 | 第15-16页 |
2.3 分布式电源建模 | 第16-21页 |
2.3.1 风力发电机建模 | 第16-17页 |
2.3.2 光伏电池建模 | 第17-20页 |
2.3.3 蓄电池建模 | 第20-21页 |
2.4 直流微电网潮流计算 | 第21-29页 |
2.4.1 前推回代法潮流计算 | 第21-22页 |
2.4.2 改进广度优先搜索算法 | 第22-25页 |
2.4.3 基于IBFS算法的潮流计算 | 第25-29页 |
2.5 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 基于多目标的分布式电源选址规划 | 第30-40页 |
3.1 引言 | 第30页 |
3.2 分布式电源对网络损耗的影响 | 第30-34页 |
3.2.1 接入分布式电源的网络损耗计算模型 | 第30-32页 |
3.2.2 分布式电源接入位置和容量对网络损耗影响 | 第32-34页 |
3.3 基于多目标的分布式电源选址规划策略 | 第34-39页 |
3.3.1 节点网损微增率计算模型 | 第34-37页 |
3.3.2 支路电压稳定度计算模型 | 第37-39页 |
3.4 本章小结 | 第39-40页 |
第4章 基于IPSO算法的分布式电源定容规划 | 第40-56页 |
4.1 引言 | 第40页 |
4.2 粒子群算法及其改进 | 第40-45页 |
4.2.1 基本粒子群算法 | 第40-41页 |
4.2.2 改进粒子群算法 | 第41-44页 |
4.2.3 改进粒子群算法的性能测试 | 第44-45页 |
4.3 离网型直流微电网容量优化配置 | 第45-51页 |
4.3.1 离网型直流微电网容量优化目标函数 | 第45-50页 |
4.3.2 离网型直流微电网约束条件 | 第50-51页 |
4.4 并网型直流微电网容量优化配置 | 第51-53页 |
4.4.1 并网型直流微电网容量优化目标函数 | 第51-52页 |
4.4.2 并网型直流微电网约束条件 | 第52-53页 |
4.5 基于IPSO算法的直流微电网容量优化配置方法 | 第53-55页 |
4.6 本章小结 | 第55-56页 |
第5章 直流微电网优化配置实例 | 第56-68页 |
5.1 引言 | 第56页 |
5.2 微源参数和气象数据的获取 | 第56-57页 |
5.3 离网型直流微电网容量优化配置 | 第57-61页 |
5.3.1 可靠性指标对经济成本的影响 | 第58-59页 |
5.3.2 能量过剩率对经济成本的影响 | 第59页 |
5.3.3 可靠性指标、能量过剩率及经济成本之间的关系 | 第59-61页 |
5.4 并网型直流微电网选址和容量优化配置 | 第61-66页 |
5.4.1 并网型直流微电网基本参数 | 第61-63页 |
5.4.2 分布式电源选址规划 | 第63-64页 |
5.4.3 分布式电源容量规划 | 第64页 |
5.4.4 并网型直流微电网选址定容优化配置结果分析 | 第64-66页 |
5.5 IPSO算法配置结果分析 | 第66-67页 |
5.6 本章小结 | 第67-68页 |
结论 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-74页 |
致谢 | 第74页 |