| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 主要符号表 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-30页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第18-25页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第18-20页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第20-25页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第25-28页 |
| 1.2.1 微电网电源优化配置研究现状 | 第25-26页 |
| 1.2.2 量子遗传算法研究现状 | 第26-28页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第28-30页 |
| 2 微电网中各分布式电源外特性模型 | 第30-46页 |
| 2.1 分布式电源分类及特点 | 第30-32页 |
| 2.2 典型微电网中分布式电源输出特性模型 | 第32-45页 |
| 2.2.1 光伏发电系统模型 | 第32-37页 |
| 2.2.2 风力发电系统模型 | 第37-41页 |
| 2.2.3 储能系统数学模型 | 第41-42页 |
| 2.2.4 微燃气轮机数学模型 | 第42-44页 |
| 2.2.5 燃料电池数学模型 | 第44-45页 |
| 2.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 3 微电网电源优化配置模型建立 | 第46-55页 |
| 3.1 气象条件分析 | 第46-49页 |
| 3.2 微电网电源优化配置模型建立 | 第49-51页 |
| 3.2.1 经济效益指标 | 第49页 |
| 3.2.2 供电可靠性目标 | 第49-50页 |
| 3.2.3 环境效益指标 | 第50-51页 |
| 3.3 微电网电源优化配置目标函数 | 第51-52页 |
| 3.4 微电网电源优化配置目标函数的优化 | 第52-53页 |
| 3.5 微电网电源优化配置模型约束条件 | 第53-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 改进量子遗传算法在微电网电源优化配置中的应用 | 第55-66页 |
| 4.1 改进的量子遗传算法 | 第55-61页 |
| 4.1.1 传统遗传算法 | 第55页 |
| 4.1.2 量子遗传算法及其原理 | 第55-58页 |
| 4.1.3 传统量子遗传算法的改进 | 第58-61页 |
| 4.2 基于量子遗传算法的微电网电源优化配置求解流程 | 第61-63页 |
| 4.3 计算结果及分析 | 第63-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 主要研究成果 | 第66页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间科研项目及科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |