| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 不确定性量化的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 课题的相关理论和研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 概率潮流(PLF) | 第14-16页 |
| 1.2.2 概率最优潮流(POPF) | 第16-17页 |
| 1.2.3 不确定性量化(UQ) | 第17-18页 |
| 1.3 论文的研究内容与结构 | 第18-19页 |
| 第2章 UQ原理与算法 | 第19-37页 |
| 2.1 UQ分析的原理与计算步骤 | 第19-21页 |
| 2.1.1 定义随机空间与不确定性变量 | 第19-20页 |
| 2.1.2 不确定性传递 | 第20-21页 |
| 2.1.3 计算精度校验 | 第21页 |
| 2.2 广义随机正交多项式混沌展开式 | 第21-28页 |
| 2.2.1 一维随机变量的gPC展开 | 第21-24页 |
| 2.2.2 多维随机变量的gPC展开 | 第24-28页 |
| 2.3 基于gPC的随机谱算法 | 第28-31页 |
| 2.3.1 非侵入式法：随机配置点法(SC) | 第28-30页 |
| 2.3.2 侵入式法：随机Galerkin法(SG) | 第30-31页 |
| 2.4 数值积分 | 第31-34页 |
| 2.4.1 一维情况D=1 | 第31-32页 |
| 2.4.2 多维情况D>1 | 第32-34页 |
| 2.5 电力系统不确定性变量的UQ模型 | 第34-36页 |
| 2.5.1 传统模型 | 第34-36页 |
| 2.5.2 UQ模型 | 第36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于改进SC法的概率潮流算法 | 第37-49页 |
| 3.1 基于SC法的概率潮流算法 | 第37-38页 |
| 3.1.1 基于gPC的PLF模型 | 第37页 |
| 3.1.2 基于SC法的求解PLF模型求解算法 | 第37-38页 |
| 3.2 基于改进SC法的概率潮流算法(SC-PLF) | 第38-41页 |
| 3.2.1 改进的配置点选取方案 | 第38-40页 |
| 3.2.2 改进SC-PLF算法的求解步骤 | 第40-41页 |
| 3.3 数值实验结果 | 第41-48页 |
| 3.3.1 IEEE-14节点算例 | 第41-44页 |
| 3.3.2 IEEE-118节点算例 | 第44-45页 |
| 3.3.3 SC-PLF对离散性随机变量的计算性能分析 | 第45-48页 |
| 3.3.4 结论 | 第48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于改进SG法的概率潮流算法 | 第49-67页 |
| 4.1 基于SG法的概率潮流建模 | 第49-50页 |
| 4.2 基于改进SG法的PLF算法(SG-PLF) | 第50-56页 |
| 4.2.1 迭代求解PLF Galerkin系统 | 第50-52页 |
| 4.2.2 改进SG-PLF算法的求解步骤 | 第52-54页 |
| 4.2.3 定常雅克比矩阵的推导 | 第54-56页 |
| 4.3 SG-PLF算法与其他PLF算法对比 | 第56-58页 |
| 4.4 数值实验结果 | 第58-65页 |
| 4.4.1 IEEE-14节点算例 | 第58-63页 |
| 4.4.2 IEEE-118节点算例 | 第63-65页 |
| 4.5 结论 | 第65-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 基于改进SC法的概率最优潮流算法 | 第67-78页 |
| 5.1 POPF模型 | 第67-68页 |
| 5.2 基于改进SC法的概率最优潮流算法 | 第68-69页 |
| 5.3 数值实验结果 | 第69-77页 |
| 5.3.1 5节点算例 | 第69-74页 |
| 5.3.2 IEEE-118节点算例 | 第74-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 结论与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 结论 | 第78页 |
| 6.2 展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
