| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 含分布式电源配电网电压无功控制研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 新能源分布式电源接入带来的问题 | 第14-15页 |
| 1.2.2 配电网无功优化研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 静止无功发生器研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.4 大同地区新能源发电发展现状 | 第18页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 含分布式电源的配电网潮流计算 | 第20-36页 |
| 2.1 含分布式电源潮流计算的特点 | 第20-21页 |
| 2.2 分布式电源在传统潮流计算中的模型概述 | 第21-25页 |
| 2.3 将分布式电源视为松弛节点的潮流算法研究 | 第25-29页 |
| 2.3.1 网损灵敏度的概念 | 第25页 |
| 2.3.2 分布式松弛母线模型 | 第25页 |
| 2.3.3 基于网损灵敏度的分布式电源参与因子 | 第25-28页 |
| 2.3.4 基于分布式松弛母线的潮流算法的实现流程 | 第28-29页 |
| 2.4 仿真计算与分析 | 第29-35页 |
| 2.4.1 IEEE33标准系统仿真分析 | 第30-32页 |
| 2.4.2 大同配网仿真分析 | 第32-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 分布式电源对配电网影响的机理分析 | 第36-46页 |
| 3.1 分布式电源接入对配电网电压影响的机理 | 第36-41页 |
| 3.1.1 分布式电源对接入点电压的影响机理 | 第36-38页 |
| 3.1.2 分布式电源对配网电压分布的影响机理 | 第38-39页 |
| 3.1.3 分布式电源对电压波动和闪变的影响机理 | 第39-40页 |
| 3.1.4 分布式电源对谐波的影响机理 | 第40-41页 |
| 3.2 分布式电源对配电网网损与无功的影响机理 | 第41-43页 |
| 3.2.1 分布式电源对配电网网损的影响 | 第41-42页 |
| 3.2.2 分布式电源对配电网无功的影响 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-46页 |
| 第四章 分布式电源接入配电网的仿真分析研究 | 第46-56页 |
| 4.1 分布式电源接入标准系统影响分析 | 第46-51页 |
| 4.1.1 分布式电源单点接入时容量变化影响 | 第46-48页 |
| 4.1.2 分布式电源接入位置不同时影响 | 第48-49页 |
| 4.1.3 分布式电源以不同功率因数运行时影响 | 第49-50页 |
| 4.1.4 分布式电源接入对网损的影响 | 第50-51页 |
| 4.2 分布式电源接入大同电网仿真研究 | 第51-55页 |
| 4.2.1 光伏接入大同配网仿真模型建立 | 第51-53页 |
| 4.2.2 光照发生变化时带来的影响 | 第53-54页 |
| 4.2.3 光伏并网离网时的影响 | 第54-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于IMC-RNN的SVG控制策略研究 | 第56-76页 |
| 5.1 引言 | 第56-57页 |
| 5.2 SVG基本结构及原理 | 第57-59页 |
| 5.2.1 SVG的基本结构 | 第57页 |
| 5.2.2 SVG的基本原理 | 第57-58页 |
| 5.2.3 SVG动态补偿配电系统无功原理 | 第58-59页 |
| 5.3 SVG控制策略研究 | 第59-69页 |
| 5.3.1 内模控制原理及特点 | 第59-61页 |
| 5.3.2 递归神经网络及其动力学特性 | 第61-65页 |
| 5.3.3 递归神经网络辨识器 | 第65-67页 |
| 5.3.4 递归神经网络控制器 | 第67-68页 |
| 5.3.5 神经网络训练 | 第68-69页 |
| 5.4 基于IMC-RNN控制的SVG动态补偿仿真分析 | 第69-74页 |
| 5.4.1 仿真模型建立 | 第69-70页 |
| 5.4.2 动态补偿仿真分析 | 第70-73页 |
| 5.4.3 SVG补偿光伏波动仿真分析 | 第73-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 基于分布式电源概率出力的SVG和电容器优化配置研究 | 第76-96页 |
| 6.1 引言 | 第76-77页 |
| 6.2 配电网动态无功优化的传统模型 | 第77-78页 |
| 6.3 分布式电源出力概率模型 | 第78-83页 |
| 6.3.1 风力发电机概率出力模型 | 第78-81页 |
| 6.3.2 光伏概率出力模型 | 第81-83页 |
| 6.4 计及风机概率出力的配网无功补偿优化配置模型 | 第83-86页 |
| 6.4.1 系统无功补偿后有功网损 | 第84页 |
| 6.4.2 SVG投资成本 | 第84页 |
| 6.4.3 补偿电容投资及运维成本 | 第84-85页 |
| 6.4.4 约束条件 | 第85-86页 |
| 6.5 基于Pareto支配的多目标粒子群算法 | 第86-91页 |
| 6.5.1 多目标优化问题基本概念 | 第86-87页 |
| 6.5.2 多目标粒子群优化算法 | 第87-88页 |
| 6.5.3 算法实现及流程 | 第88-91页 |
| 6.6 多目标无功优化配置仿真分析 | 第91-94页 |
| 6.6.1 风机发电功率仿真 | 第91页 |
| 6.6.2 IEEE33标准系统优化配置结果 | 第91-93页 |
| 6.6.3 大同配网仿真结果 | 第93-94页 |
| 6.7 本章小结 | 第94-96页 |
| 第七章 总结与展望 | 第96-98页 |
| 7.1 全文总结 | 第96-97页 |
| 7.2 展望 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-104页 |
| 致谢 | 第104-106页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第106页 |
