| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 配电网规划概述 | 第14-18页 |
| 1.2.1 配电网规划内容 | 第14-16页 |
| 1.2.2 规划求解方法 | 第16-18页 |
| 1.3 配电网规划分布式电源和负荷建模综述 | 第18-21页 |
| 1.3.1 分布式电源和负荷的概率分布模型 | 第19-20页 |
| 1.3.2 分布式电源和负荷特性曲线模型 | 第20-21页 |
| 1.4 场景规划方法概述 | 第21页 |
| 1.5 本文的主要研究内容及章节安排 | 第21-23页 |
| 2 考虑分布式光伏与负荷相关性的规划场景聚类 | 第23-37页 |
| 2.1 分布式光伏与负荷的时序相关性分析 | 第23-25页 |
| 2.2 特征量选取以及聚类分析 | 第25-30页 |
| 2.2.1 数据分布描述指标 | 第25-27页 |
| 2.2.2 特征量选取 | 第27-28页 |
| 2.2.3 聚类分析方法 | 第28-30页 |
| 2.3 算例分析 | 第30-35页 |
| 2.3.1 生成的规划场景结果以及其权重 | 第30-34页 |
| 2.3.2 与传统规划场景对比分析 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 分布式光伏布点规划模型与求解 | 第37-59页 |
| 3.1 多目标优化问题 | 第37-39页 |
| 3.1.1 多目标优化问题描述 | 第37页 |
| 3.1.2 多目标优化问题的Pareto最优解集 | 第37-39页 |
| 3.2 分布式光伏布点规划模型 | 第39-43页 |
| 3.2.1 目标函数 | 第40-42页 |
| 3.2.2 约束条件 | 第42-43页 |
| 3.3 基于PARETO概念的多目标进化算法 | 第43-47页 |
| 3.3.1 进化算法的基本理论 | 第44-45页 |
| 3.3.2 NSGA-Ⅱ算法 | 第45-47页 |
| 3.4 分布式光伏布点规划求解算法 | 第47-56页 |
| 3.4.1 改进NSGA-Ⅱ算法流程 | 第48-52页 |
| 3.4.2 改进NSGA-Ⅱ算法有效性验证 | 第52-55页 |
| 3.4.3 不可行解的处理 | 第55页 |
| 3.4.4 多目标决策 | 第55-56页 |
| 3.5 考虑场景聚类的分布式光伏布点规划流程 | 第56-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 4 算例分析 | 第59-69页 |
| 4.1 算例说明和参数设置 | 第59页 |
| 4.2 不同优化算法的分布式光伏多目标布点规划算例分析 | 第59-63页 |
| 4.2.1 不同算法规划结果 | 第60-62页 |
| 4.2.2 规划结果对比分析 | 第62-63页 |
| 4.3 不同规划场景的分布式光伏多目标布点规划算例分析 | 第63-66页 |
| 4.3.1 不同场景规划结果 | 第63-64页 |
| 4.3.2 优化结果对比分析 | 第64-66页 |
| 4.4 考虑场景聚类的分布式光伏多目标布点规划综合效益分析 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69-70页 |
| 5.2 课题展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |
