| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 场景分析研究及应用现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 场景分析的研究内容及分类 | 第16-17页 |
| 1.2.2 场景分析在电力系统中的应用 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 第二章 风/光/负荷场景特性和场景分析方法 | 第20-39页 |
| 2.1 概述 | 第20页 |
| 2.2 间歇式能源及负荷场景特性分析 | 第20-30页 |
| 2.2.1 风能和风电出力场景特性 | 第20-24页 |
| 2.2.2 太阳能和光伏出力场景特性 | 第24-28页 |
| 2.2.3 负荷及负荷时序场景特性 | 第28-30页 |
| 2.3 场景分析方法 | 第30-34页 |
| 2.3.1 场景生成方法 | 第31-33页 |
| 2.3.2 场景缩减方法分类 | 第33-34页 |
| 2.4 场景缩减分析 | 第34-37页 |
| 2.4.1 确定性场景缩减分析方法 | 第34-35页 |
| 2.4.2 不确定性场景缩减分析方法 | 第35-37页 |
| 2.4.3 存在的问题和本文思路 | 第37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于聚类技术的典型场景缩减方法 | 第39-53页 |
| 3.1 概述 | 第39页 |
| 3.2 聚类分析算法 | 第39-42页 |
| 3.2.1 聚类分析的基本概念 | 第39-40页 |
| 3.2.2 常用聚类算法比较 | 第40-42页 |
| 3.2.3 改进的k-means聚类算法 | 第42页 |
| 3.3 典型场景缩减方法及有效性检验 | 第42-52页 |
| 3.3.1 基于改进的k-means聚类典型场景缩减方法 | 第42-44页 |
| 3.3.2 改进的k-means聚类算法有效性检验 | 第44-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 典型缩减场景集在电网规划与运行中的应用 | 第53-62页 |
| 4.1 概述 | 第53页 |
| 4.2 典型缩减场景集在大电网规划中的应用 | 第53-57页 |
| 4.2.1 场景验证平台模型介绍 | 第53-55页 |
| 4.2.2 风电接纳能力算例分析 | 第55-57页 |
| 4.3 典型缩减场景集在微网经济运行中的应用 | 第57-61页 |
| 4.3.1 场景验证平台模型介绍 | 第58-59页 |
| 4.3.2 微网经济运行算例分析 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文结论 | 第62-63页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果 | 第68-69页 |