| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 配电网重构方法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.0 支路交换法 | 第11页 |
| 1.2.1 最优流法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 人工智能算法 | 第12-13页 |
| 1.3 分布式电源并网研究现状 | 第13页 |
| 1.4 短期负荷预测研究现状 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的主要工作和结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 短期负荷预测 | 第15-31页 |
| 2.1 概述 | 第15页 |
| 2.2 短期负荷分析 | 第15-17页 |
| 2.3 支持向量机回归估计算法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 支持向量机回归原理 | 第17-20页 |
| 2.3.2 最小二乘支持向量机 | 第20-21页 |
| 2.4 改进粒子群优化LS-SVM参数 | 第21-24页 |
| 2.4.1 PSO算法 | 第21-22页 |
| 2.4.2 基于PSOBC的LS-SVM参数优化 | 第22-24页 |
| 2.5 算例分析 | 第24-26页 |
| 2.5.1 误差评价指标 | 第24页 |
| 2.5.2 数据预处理 | 第24-25页 |
| 2.5.3 算例 | 第25-26页 |
| 2.6 基于改进相似日的短期负荷预测 | 第26-29页 |
| 2.7 基于相似日的PSOBC-LSSVM模型的建立 | 第29-30页 |
| 2.8 小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于短期负荷预测的配电网重构 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 配电网重构数学模型 | 第31-32页 |
| 3.3 配电网重构约束条件 | 第32-33页 |
| 3.4 配电网潮流计算 | 第33-37页 |
| 3.4.1 配电网节点分层 | 第33-36页 |
| 3.4.2 配电网前推回代潮流计算 | 第36-37页 |
| 3.5 基于动态双组粒子群的配电网重构算法 | 第37-40页 |
| 3.6 配电网多时段重构的时段划分方法 | 第40-43页 |
| 3.6.1 时段划分运行指标 | 第40-42页 |
| 3.6.2 时段划分方法 | 第42-43页 |
| 3.7 配电网多时段重构的步骤及流程图 | 第43-44页 |
| 3.8 算例分析 | 第44-48页 |
| 3.8.1 算例一 | 第44-45页 |
| 3.8.2 算例二 | 第45-48页 |
| 3.9 小结 | 第48-49页 |
| 第4章 含分布式电源的配电网重构 | 第49-62页 |
| 4.0 分布式电源概述 | 第49页 |
| 4.1 分布式电源的类型 | 第49-52页 |
| 4.1.1 风力发电 | 第49-51页 |
| 4.1.2 光伏发电 | 第51页 |
| 4.1.3 微型燃气轮机 | 第51-52页 |
| 4.1.4 燃料电池 | 第52页 |
| 4.2 含分布式电源潮流计算模型 | 第52-54页 |
| 4.2.1 PQ节点 | 第52-53页 |
| 4.2.2 PV节点 | 第53页 |
| 4.2.3 PI节点 | 第53-54页 |
| 4.2.4 PQ(V)节点 | 第54页 |
| 4.3 含分布式电源的前推回代潮流算法 | 第54-55页 |
| 4.4 含分布式发电配电网重构优化模型 | 第55-56页 |
| 4.5 含DG配电网重构约束条件 | 第56页 |
| 4.6 算例分析 | 第56-61页 |
| 4.6.1 算例一 | 第56-57页 |
| 4.6.2 算例二 | 第57-59页 |
| 4.6.3 算例三 | 第59-61页 |
| 4.7 小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |