| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| ·研究背景与意义 | 第13-16页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·智能电网的发展现状及研究趋势 | 第13-15页 |
| ·面向交互式智能电网的需求侧管理 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-22页 |
| ·分布式能源仿真的研究 | 第17-18页 |
| ·面向交互式智能电网需求侧响应的相关研究 | 第18-20页 |
| ·负荷预测的研究 | 第20-21页 |
| ·实时电价的研究 | 第21-22页 |
| ·本文研究工作 | 第22-24页 |
| 第二章 分布式能源系统仿真设计、建模及运行 | 第24-56页 |
| ·分布式能源系统仿真结构设计 | 第24-25页 |
| ·分布式能源特性 | 第25-32页 |
| ·太阳能光伏发电 | 第26-27页 |
| ·风力发电 | 第27-29页 |
| ·燃料电池 | 第29-30页 |
| ·储能装置 | 第30-32页 |
| ·分布式能源系统仿真配置 | 第32-38页 |
| ·太阳能光伏发电仿真模型构建 | 第32-33页 |
| ·风力发电数学仿真模型构建 | 第33-35页 |
| ·蓄电池仿真模型构建 | 第35-36页 |
| ·柴油机的仿真模型构建 | 第36-37页 |
| ·逆变器的仿真模型构建 | 第37-38页 |
| ·含分布式能源的交互式智能电网仿真运行 | 第38-54页 |
| ·系统设计 | 第39页 |
| ·电力负载 | 第39-41页 |
| ·能源资源 | 第41-46页 |
| ·设备成本 | 第46页 |
| ·仿真结果 | 第46-48页 |
| ·敏感分析 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第三章 基于小波神经网络的交互式智能电网负荷预测及其控制 | 第56-78页 |
| ·小波神经网络 | 第56-61页 |
| ·基本原理 | 第56-58页 |
| ·模型结构及数学描述 | 第58-60页 |
| ·小波神经网络训练过程 | 第60-61页 |
| ·样本组成和数据处理 | 第61-66页 |
| ·样本组成 | 第61-65页 |
| ·数据处理 | 第65-66页 |
| ·基于小波神经网络的负荷预测建模 | 第66-71页 |
| ·网络结构设置 | 第66页 |
| ·编程实现 | 第66-71页 |
| ·预测结果与验证 | 第71-73页 |
| ·分布式能源系统负荷控制 | 第73-76页 |
| ·用电信息采集系统 | 第74-75页 |
| ·用电信息采集终端 | 第75页 |
| ·分布式能源监控终端 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第四章 含分布式能源的交互式智能电网定价机制 | 第78-94页 |
| ·智能电网下实时电价与意义 | 第78-79页 |
| ·智能电网下准实时电价的建模 | 第79-84页 |
| ·准实时电价模型 | 第79-81页 |
| ·基于准实时电价的电量弹性矩阵 | 第81-84页 |
| ·智能电网下准实时电价对居民用户影响及算例分析 | 第84-89页 |
| ·智能电网下准实时电价对居民用电动汽车充放电的影响 | 第89-93页 |
| ·电动汽车发展及研究趋势 | 第89-90页 |
| ·准实时电价下居民用电动汽车充放电数学模型建模 | 第90-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第五章 全文总结 | 第94-97页 |
| ·主要结论 | 第94-95页 |
| ·研究展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-100页 |
| 附录表 A 负荷仿真值 | 第100-101页 |
| 附录表 B 插值法处理后负荷值 | 第101-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第106页 |