| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 论文的选题背景 | 第10页 |
| 1.1.2 论文的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 含DG配电网潮流计算的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 含DG配电网无功优化研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第13-15页 |
| 2 分布式发电技术及含DG配电网的潮流计算 | 第15-29页 |
| 2.1 DG的类型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 风力发电 | 第15页 |
| 2.1.2 太阳能光伏发电 | 第15-16页 |
| 2.1.3 燃料电池 | 第16-17页 |
| 2.1.4 微型燃气轮机 | 第17页 |
| 2.2 DG并网对电力系统的影响 | 第17-19页 |
| 2.2.1 DG对电能质量的影响 | 第17-18页 |
| 2.2.2 分布式发电对电力系统安全和可靠性的影响 | 第18页 |
| 2.2.3 分布式发电对电力系统保护的影响 | 第18-19页 |
| 2.2.4 分布式发电对电力系统网损的影响 | 第19页 |
| 2.3 含不同DG的潮流计算 | 第19-27页 |
| 2.3.1 含DG的配电网数学模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 不同DG的潮流计算模型 | 第20-22页 |
| 2.3.3 PV节点的处理 | 第22-23页 |
| 2.3.4 潮流计算流程 | 第23-24页 |
| 2.3.5 仿真计算 | 第24-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-29页 |
| 3 人工蜂群算法的研究及其改进 | 第29-42页 |
| 3.1 人工蜂群算法 | 第29-33页 |
| 3.1.1 算法的物理意义 | 第29-30页 |
| 3.1.2 算法的描述 | 第30-32页 |
| 3.1.3 算法的流程 | 第32页 |
| 3.1.4 算法的优缺点 | 第32-33页 |
| 3.2 人工蜂群算法的改进 | 第33-38页 |
| 3.2.1 跟随蜂阶段的改进 | 第33-34页 |
| 3.2.2 侦察蜂阶段的改进 | 第34-37页 |
| 3.2.3 改进算法的步骤及流程 | 第37-38页 |
| 3.3 算例测试 | 第38-41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 4 含分布式电源配电网无功优化 | 第42-53页 |
| 4.1 无功补偿点的确定 | 第42-46页 |
| 4.1.1 确定无功补偿点的目的和意义 | 第42页 |
| 4.1.2 裕度分析法概述 | 第42页 |
| 4.1.3 无功裕度的确定 | 第42-46页 |
| 4.2 配电网电压稳定性指标 | 第46页 |
| 4.3 潮流计算中对DG的近似处理 | 第46-48页 |
| 4.3.1 风力发电 | 第46-48页 |
| 4.3.2 光伏发电 | 第48页 |
| 4.4 含DG配电网无功优化的数学模型 | 第48-50页 |
| 4.4.1 无功优化的目标函数 | 第48-49页 |
| 4.4.2 约束条件 | 第49-50页 |
| 4.5 无功优化过程变量的设定 | 第50-51页 |
| 4.6 无功优化步骤 | 第51-52页 |
| 4.7 小结 | 第52-53页 |
| 5 算例分析 | 第53-62页 |
| 5.1 含双馈风电机的IEEE33节点系统分析 | 第53-59页 |
| 5.1.1 双馈风电机组功率特性分析 | 第53-54页 |
| 5.1.2 IEEE33节点算例系统 | 第54-55页 |
| 5.1.3 无功补偿器安装位置 | 第55页 |
| 5.1.4 算例优化结果 | 第55-58页 |
| 5.1.5 结果分析 | 第58-59页 |
| 5.2 含光伏电站的美国PG&E69节点系统分析 | 第59-61页 |
| 5.3 小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68页 |