| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 微电网规划现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 储能能量管理策略研究 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 微电网主要组件的工作原理及数学模型 | 第18-28页 |
| 2.1 太阳能发电组件 | 第18-20页 |
| 2.1.1 光伏电池的工作原理 | 第18页 |
| 2.1.2 光照强度的修正模型 | 第18-20页 |
| 2.1.3 光伏电池发电功率模型 | 第20页 |
| 2.2 风力发电机组件 | 第20-22页 |
| 2.2.1 风速的修正模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 风机发电功率模型 | 第21-22页 |
| 2.3 蓄电池组件 | 第22-25页 |
| 2.3.1 容量数学模型 | 第22-23页 |
| 2.3.2 寿命数学模型 | 第23-25页 |
| 2.4 柴油发电机组件 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 多目标粒子群算法及时序准稳态仿真法 | 第28-38页 |
| 3.1 标准粒子群算法及Pareto多目标决策 | 第28-32页 |
| 3.1.1 PSO的简介及原理 | 第28-31页 |
| 3.1.2 Pareto多目标决策的简介 | 第31-32页 |
| 3.1.3 Pareto多目标决策的基本定义 | 第32页 |
| 3.2 基于Pareto的多目标粒子群算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 非劣解存储空间 | 第32-33页 |
| 3.2.2 多目标粒子群算法的实现 | 第33-34页 |
| 3.2.3 测试函数 | 第34-36页 |
| 3.3 时序准稳态仿真法 | 第36-37页 |
| 3.3.1 时序准稳态仿真的简介 | 第36页 |
| 3.3.2 时序准稳态仿真的流程实现 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 含有储能/柴油发电机的独立微电网容量规划 | 第38-58页 |
| 4.1 蓄电池及柴油发电机的运行策略 | 第38-40页 |
| 4.1.1 蓄电池运行策略 | 第39页 |
| 4.1.2 柴油发电机运行策略 | 第39-40页 |
| 4.2 柴/储混合能量管理方案 | 第40-43页 |
| 4.2.1 方案 1：硬充电/最佳效率策略 | 第40-41页 |
| 4.2.2 方案 2：硬充电/功率浮动策略 | 第41页 |
| 4.2.3 方案 3：平滑功率/最佳效率策略 | 第41-42页 |
| 4.2.4 方案 4：平滑功率/功率浮动策略 | 第42-43页 |
| 4.3 微电网的容量最优规划 | 第43-46页 |
| 4.3.1 优化向量 | 第44页 |
| 4.3.2 优化目标 | 第44-46页 |
| 4.3.3 约束条件 | 第46页 |
| 4.4 容量最优规划案例 | 第46-48页 |
| 4.5 结果分析 | 第48-56页 |
| 4.5.1 经济指标与环保指标分析 | 第51-52页 |
| 4.5.2 经济指标分析 | 第52-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 基于概率潮流算法的微电网容量/选址最优规划 | 第58-72页 |
| 5.1 概率性潮流算法 | 第58-61页 |
| 5.1.1 2m+1 法简介 | 第58-59页 |
| 5.1.2 计算方法及实现 | 第59-61页 |
| 5.2 独立风/柴/储微电网容量/选址最优规划 | 第61-63页 |
| 5.2.1 优化向量 | 第61页 |
| 5.2.2 优化目标 | 第61-63页 |
| 5.3 容量及选址最优规划案例 | 第63-67页 |
| 5.4 案例计算与结果分析 | 第67-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |