| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-23页 |
| 1.2.1 多区域电力系统分散优化调度研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 含风电多区域电力系统分散优化调度研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.3 智能电网分散优化调度研究现状 | 第21-22页 |
| 1.2.4 值函数近似理论研究现状 | 第22-23页 |
| 1.3 现有研究不足与研究挑战 | 第23-24页 |
| 1.3.1 现有研究不足 | 第23-24页 |
| 1.3.2 本文面临的挑战 | 第24页 |
| 1.4 本文研究思路与主要创新点 | 第24-26页 |
| 1.4.1 本文研究思路 | 第24-25页 |
| 1.4.2 本文主要创新点 | 第25-26页 |
| 第二章 基于值函数近似的多区域电力系统分散优化调度 | 第26-44页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 多区域经济调度模型 | 第26-29页 |
| 2.2.1 集中式优化模型 | 第26-27页 |
| 2.2.2 区域解耦的原理 | 第27-28页 |
| 2.2.3 多区域分散优化模型 | 第28-29页 |
| 2.3 分散优化模型的求解 | 第29-32页 |
| 2.3.1 值函数的近似 | 第29-31页 |
| 2.3.2 近似值函数的更新 | 第31页 |
| 2.3.3 求解步骤 | 第31页 |
| 2.3.4 关于网损的讨论 | 第31-32页 |
| 2.4 算例分析 | 第32-43页 |
| 2.4.1 所提算法的准确性验证 | 第32-35页 |
| 2.4.2 所提算法的适应性分析 | 第35-40页 |
| 2.4.3 算法收敛性能及与其他算法的比较 | 第40-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 含风电场的多区域电力系统分散随机优化调度 | 第44-59页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 含风电场多区域经济调度模型 | 第44-46页 |
| 3.2.1 目标函数 | 第44-45页 |
| 3.2.2 约束条件 | 第45-46页 |
| 3.3 分散随机优化模型及算法 | 第46-51页 |
| 3.3.1 分散优化模型 | 第46-49页 |
| 3.3.2 各区域分散随机优化子问题求解 | 第49-50页 |
| 3.3.3 分散随机优化算法的流程 | 第50-51页 |
| 3.4 算例分析 | 第51-58页 |
| 3.4.1 测试环境介绍 | 第51页 |
| 3.4.2 6节点2区域系统 | 第51-54页 |
| 3.4.3 IEEE多区域测试系统 | 第54-56页 |
| 3.4.4 某实际系统 | 第56-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于时空分解的智能电网分散优化调度 | 第59-75页 |
| 4.1 引言 | 第59-60页 |
| 4.2 动态经济调度模型与GICC推导 | 第60-61页 |
| 4.2.1 动态经济调度模型 | 第60页 |
| 4.2.2 GICC推导 | 第60-61页 |
| 4.3 时空分解算法 | 第61-66页 |
| 4.3.1 时空分解理论与建模 | 第61-63页 |
| 4.3.2 子问题求解 | 第63-64页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第64-65页 |
| 4.3.4 关于提高算法收敛速度的讨论 | 第65-66页 |
| 4.4 算例分析 | 第66-74页 |
| 4.4.1 测试环境介绍 | 第66-67页 |
| 4.4.2 所提算法的准确性验证 | 第67-70页 |
| 4.4.3 所提算法的适应性分析 | 第70-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 结论与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 附件 | 第86页 |