分布式电源优化配置及配电网重构研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·国内外现状综述 | 第10-14页 |
| ·电力系统负荷预测、规划问题 | 第11-12页 |
| ·系统潮流、电能质量和运行可靠性问题 | 第12页 |
| ·网损问题 | 第12-13页 |
| ·短路电流、继电保护问题 | 第13页 |
| ·其他问题 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 2 分布式电源介绍 | 第15-20页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·分布式电源的定义和分类 | 第15页 |
| ·几种常见的分布式电源 | 第15-19页 |
| ·风力发电 | 第15-16页 |
| ·太阳能光伏电池 | 第16-18页 |
| ·燃料电池 | 第18-19页 |
| ·微型燃气轮机 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 分布式电源对网损的影响 | 第20-39页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·DG 对网损的影响分析 | 第20-26页 |
| ·简单系统模型 | 第20-21页 |
| ·DG 对网损的影响分析分析 | 第21-26页 |
| ·DG 对网损的影响规律 | 第26页 |
| ·潮流计算分析网损 | 第26-38页 |
| ·DG 在潮流计算中的模型 | 第26-28页 |
| ·算法研究 | 第28-32页 |
| ·潮流计算节点编号方法 | 第32-33页 |
| ·算例分析 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 遗传算法和禁忌搜索算法 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·遗传算法 | 第39-43页 |
| ·遗传算法概要 | 第39-43页 |
| ·运算流程 | 第43页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第43-48页 |
| ·禁忌搜索算法概要 | 第43-46页 |
| ·禁忌搜索算法的特点 | 第46-47页 |
| ·改进的搜索禁忌算法 | 第47页 |
| ·改进的禁忌搜索算法的运算过程 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 分布式电源最优布置研究 | 第49-56页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·优化模型 | 第49-50页 |
| ·目标函数 | 第49页 |
| ·约束条件 | 第49-50页 |
| ·设计编码方案 | 第50页 |
| ·运用遗传算法优化 | 第50-52页 |
| ·适应度函数 | 第50-51页 |
| ·算法其他环节的设计 | 第51页 |
| ·运算流程 | 第51-52页 |
| ·运用改进的禁忌搜索算法优化 | 第52-53页 |
| ·适应度函数 | 第52页 |
| ·邻域 | 第52页 |
| ·候选解 | 第52页 |
| ·算法其他环节设计 | 第52-53页 |
| ·运算流程 | 第53页 |
| ·算例分析 | 第53-55页 |
| ·遗传算法结果 | 第53-54页 |
| ·改进的禁忌搜索算法结果 | 第54-55页 |
| ·结果比较 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 含风电机组的配电网重构 | 第56-67页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·基于场景的目标评估 | 第56-57页 |
| ·计及风电影响的配电网重构模型 | 第57-59页 |
| ·风力发电机输出功率的典型场景 | 第57-58页 |
| ·重构优化指标 | 第58页 |
| ·数学模型 | 第58-59页 |
| ·配电网重构的禁忌搜索算法实现 | 第59-61页 |
| ·编码设计 | 第59-61页 |
| ·邻域结构 | 第61页 |
| ·算法其他环节的设计 | 第61页 |
| ·重构时潮流计算中的实用节点编号方法 | 第61-64页 |
| ·网络拓扑表 | 第62页 |
| ·网络拓扑表的动态修改 | 第62-64页 |
| ·算例分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 7 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·主要结论 | 第67页 |
| ·发展方向 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-75页 |
| A. IEEE 33节点配电系统计算数据 | 第74-75页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第75页 |
