| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 风电场概率建模 | 第12-14页 |
| 1.2.2 概率潮流计算方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 概率潮流在电力系统中的应用现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 考虑风速相关性的概率潮流计算及影响分析 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 考虑风速相关性的概率潮流计算方法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 拉丁超立方采样 | 第18-20页 |
| 2.2.2 Nataf变换 | 第20-21页 |
| 2.2.3 CLMCS概率潮流计算流程 | 第21-22页 |
| 2.3 CLMCS概率潮流计算方法性能分析 | 第22-27页 |
| 2.3.1 性能测试方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 算例分析 | 第23-27页 |
| 2.4 不同风速相关性对概率潮流计算结果的影响分析 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 聚类分析 | 第30-31页 |
| 3.3 Copula理论 | 第31-36页 |
| 3.3.1 Copula函数 | 第31-33页 |
| 3.3.2 Copula函数的构建方法 | 第33-36页 |
| 3.4 多风电场出力概率模型 | 第36-37页 |
| 3.4.1 单一和混合Copula函数整体概率模型 | 第36-37页 |
| 3.4.2 场景概率模型 | 第37页 |
| 3.5 考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算流程 | 第37-38页 |
| 3.6 算例分析 | 第38-44页 |
| 3.6.1 模型精度分析 | 第38-42页 |
| 3.6.2 场景概率潮流性能评估 | 第42-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于场景概率模型的电力系统无功优化 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 基于粒子群算法的电力系统无功优化 | 第46-49页 |
| 4.2.1 PSO算法 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于PSO算法的无功优化步骤 | 第48-49页 |
| 4.3 基于场景概率模型的电力系统无功优化问题 | 第49-52页 |
| 4.3.1 目标函数 | 第49-50页 |
| 4.3.2 约束条件 | 第50-51页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第51-52页 |
| 4.4 算例分析 | 第52-55页 |
| 4.4.1 基于场景概率模型无功优化仿真 | 第52-53页 |
| 4.4.2 场景概率模型与确定模型对比仿真 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 主要结论 | 第56-57页 |
| 工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间的论文及科研情况 | 第62页 |