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含高渗透率DERs的主动配电系统运行控制策略研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-18页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 分布式能源概述第11-14页
        1.2.1 风力发电第12页
        1.2.2 光伏发电第12-13页
        1.2.3 电动汽车第13-14页
        1.2.4 高渗透率第14页
    1.3 主动配电系统概述第14-15页
        1.3.1 主动配电系统的概念第14-15页
        1.3.2 主动配电系统的国内外研究现状第15页
    1.4 论文的主要工作与研究内容第15-18页
2 主动配电系统的建模与分析第18-32页
    2.1 主动控制与主动管理第18页
    2.2 主动配电系统网络分析第18-21页
        2.2.1 网络拓扑分析第18-20页
        2.2.2 前推回代法潮流计算第20-21页
    2.3 配电系统的负荷建模与预测第21-24页
        2.3.1 配电系统负荷预测算法第21-23页
        2.3.2 配电系统负荷的预测算例第23-24页
        2.3.3 配电系统负荷的概率模型第24页
    2.4 配电系统DERs的概率模型第24-27页
        2.4.1 风力发电的概率模型第24-25页
        2.4.2 光伏发电的概率模型第25-26页
        2.4.3 电动汽车的概率模型第26-27页
    2.5 概率模型的蒙特卡洛法求解第27-30页
        2.5.1 蒙特卡洛法第27-28页
        2.5.2 风力发电的出力曲线第28页
        2.5.3 光伏发电的出力曲线第28-29页
        2.5.4 电动汽车充电负荷的出力曲线第29-30页
    2.6 本章小节第30-32页
3 主动配电系统运行控制策略研究第32-38页
    3.1 主动配电系统的分时段动态重构第32-33页
        3.1.1 主动配电系统的网络重构第32页
        3.1.2 主动配电系统的动态重构第32-33页
    3.2 动态重构模型的目标函数第33-35页
        3.2.1 多目标函数第33-34页
        3.2.2 多目标函数的处理第34-35页
    3.3 动态重构模型的约束条件第35-36页
    3.4 动态重构模型的时段划分第36-37页
        3.4.1 时段划分方法第36-37页
        3.4.2 分段个数的确定第37页
    3.5 本章小结第37-38页
4 动态重构模型的求解算法第38-50页
    4.1 优化算法概述第38-39页
    4.2 粒子群算法第39-41页
        4.2.1 粒子群算法的原理第39-40页
        4.2.2 粒子群算法的求解第40-41页
    4.3 粒子群算法与重构问题第41-47页
        4.3.1 重构问题的粒子群算法第41-42页
        4.3.2 粒子的编码第42-43页
        4.3.3 不可行解的判断第43-44页
        4.3.4 初始种群的生成第44-45页
        4.3.5 适应度函数第45-46页
        4.3.6 速度更新方法第46-47页
    4.4 协同粒子群算法第47-49页
    4.5 本章小结第49-50页
5 算例分析第50-64页
    5.1 高渗透率DERs对配电系统的影响第50-53页
    5.2 静态重构算例第53-58页
        5.2.1 不含DERs的重构算例第53-56页
        5.2.2 含DERs的重构算例第56-58页
    5.3 分时段多目标动态重构算例第58-62页
        5.3.1 时段划分第58-59页
        5.3.2 动态重构第59-62页
    5.4 本章小结第62-64页
6 总结与展望第64-66页
    6.1 总结第64-65页
    6.2 展望第65-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-72页
附录A IEEE33节点算例系统数据第72-73页
附录B 算例中的负荷数据、风速数据、光照强度数据第73-76页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果第76页

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