基于遗传算法的含分布式电源的配电网规划
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 2 配电网规划 | 第14-19页 |
| 2.1 配电网规划的基本内容和步骤 | 第14-15页 |
| 2.2 配电网规划方法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 配电网规划特点 | 第15页 |
| 2.2.2 配电网规划方法 | 第15-17页 |
| 2.3 配电网规划数学模型 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 分布式电源 | 第19-24页 |
| 3.1 分布式电源分类 | 第19-21页 |
| 3.1.1 光伏发电 | 第19页 |
| 3.1.2 风力发电 | 第19-20页 |
| 3.1.3 热电 | 第20-21页 |
| 3.2 分布式电源对配电网的影响 | 第21-23页 |
| 3.2.1 分布式电源对电能质量的影响 | 第21页 |
| 3.2.2 分布式电源对网损的影响 | 第21-22页 |
| 3.2.3 分布式电源对保护的影响 | 第22页 |
| 3.2.4 分布式电源对配电网规划的影响 | 第22-23页 |
| 3.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 4 含分布式电源的布点规划 | 第24-36页 |
| 4.1 含分布式电源的配电网规划模型 | 第24-27页 |
| 4.1.1 模型建立的基本要求 | 第24页 |
| 4.1.2 模型的建立 | 第24-27页 |
| 4.2 分布式电源出力的不确定性处理 | 第27-35页 |
| 4.2.1 主成分分析法 | 第28-30页 |
| 4.2.2 多元线性回归分析法 | 第30-31页 |
| 4.2.3 聚类分析法 | 第31页 |
| 4.2.4 基于季节性变化的时间轴预测 | 第31-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 遗传算法原理及实现 | 第36-52页 |
| 5.1 遗传算法的特点 | 第36-37页 |
| 5.2 简单遗传算法操作 | 第37-41页 |
| 5.3 改进的自适应遗传算法 | 第41-42页 |
| 5.4 约束条件的转化处理 | 第42-43页 |
| 5.5 算例分析 | 第43-51页 |
| 5.5.1 算例数据 | 第43-45页 |
| 5.5.2 遗传算法求解 | 第45页 |
| 5.5.3 优化结果 | 第45-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 结论与展望 | 第52-53页 |
| 6.1 结论 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简历 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
