| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 主动配电网技术概述 | 第12-14页 |
| 1.3 ADN自愈控制与传统配网故障恢复 | 第14-15页 |
| 1.4 自愈控制技术研究现状 | 第15-19页 |
| 1.4.1 主动配电网自愈控制国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4.2 主动配电网自愈控制国外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.5 本文主要研究工作 | 第19-21页 |
| 第二章 主动配电网自愈控制基本原理 | 第21-34页 |
| 2.0 主动配电网运行状态分类与控制方式 | 第21-22页 |
| 2.1 主动配电故障状态下的控制措施 | 第22-24页 |
| 2.2 主动配电网的自愈恢复供电模式 | 第24-28页 |
| 2.3 主动配电网自愈运行模式的切换条件及过程 | 第28-33页 |
| 2.3.1 并网转离网运行条件及控制过程 | 第29-31页 |
| 2.3.2 离网转并网运行条件及控制过程 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 ADN自愈恢复供电的多代理系统 | 第34-45页 |
| 3.1 多代理系统的概念与特征 | 第34-37页 |
| 3.2 利用多代理系统实现ADN自愈控制的主要要求 | 第37-38页 |
| 3.3 自愈控制的多代理系统架构 | 第38-40页 |
| 3.4 各层典型代理的工作流程与模块设计 | 第40-44页 |
| 3.4.1 分布式电源控制Agent的工作流程与内部结构 | 第40-41页 |
| 3.4.2 状态估计Agent的工作流程与内部结构 | 第41-42页 |
| 3.4.3 离网自愈Agent的工作流程与内部结构 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 计及孤岛运行风险的动态孤岛划分 | 第45-61页 |
| 4.1 主从电源与负荷需求概率分布模型 | 第45-48页 |
| 4.2 基于分类回归树的故障停电时间预估 | 第48-49页 |
| 4.2.1 决策树CART算法基本介绍及应用场景 | 第48页 |
| 4.2.2 决策树CART算法预测流程 | 第48-49页 |
| 4.3 考虑运行风险的孤岛划分数学模型 | 第49-51页 |
| 4.3.1 机会约束规划 | 第49页 |
| 4.3.2 功率越限概率风险评估指标 | 第49-51页 |
| 4.4 动态孤岛划分模型求解方法 | 第51-54页 |
| 4.4.1 孤岛功率越限概率风险约束条件的处理 | 第51页 |
| 4.4.2 树背包问题的求解 | 第51-52页 |
| 4.4.3 计及开关操作约束的启发式方法 | 第52-53页 |
| 4.4.4 算法求解流程 | 第53-54页 |
| 4.5 算例与分析 | 第54-60页 |
| 4.5.1 算例说明 | 第54-57页 |
| 4.5.2 仿真验证与结果分析 | 第57-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 主动配电网故障后自愈能力评估 | 第61-72页 |
| 5.1 主动配电网自愈评价指标 | 第61-65页 |
| 5.1.1 自愈恢复率 | 第62页 |
| 5.1.2 自愈恢复速度 | 第62-63页 |
| 5.1.3 自愈控制操作复杂度 | 第63页 |
| 5.1.4 自愈可持续时间覆盖率 | 第63-65页 |
| 5.2 主动配电网自愈能力评估流程 | 第65-66页 |
| 5.3 算例分析 | 第66-71页 |
| 5.3.1 算例说明 | 第66-68页 |
| 5.3.2 自愈能力评估结果 | 第68-71页 |
| 5.3.3 DG渗透率对系统自愈能力的影响分析 | 第71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 成果总结 | 第72-73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者在攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80页 |
