| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 光伏、风电发展概况 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状及问题 | 第15-20页 |
| 1.2.1 光伏、风电出力静态场景生成方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 光伏、风电出力动态场景生成方法研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 含光伏、风电的概率潮流研究近况 | 第18-20页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第20-22页 |
| 第二章 基于Copula理论的光伏、风电出力静态场景生成 | 第22-40页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 基于Copula理论的光伏、风电出力联合分布 | 第22-28页 |
| 2.2.1 Copula函数的定义与基本性质 | 第22-25页 |
| 2.2.2 混合Copula函数的构建方法 | 第25-28页 |
| 2.2.3 拟合优度评价 | 第28页 |
| 2.3 基于蒙特卡罗采样的静态场景生成 | 第28-30页 |
| 2.3.1 Copula函数的蒙特卡罗采样方法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 基于层次聚类算法和K_(DBI)指标改进的K-means聚类算法 | 第29-30页 |
| 2.4 算例分析 | 第30-39页 |
| 2.4.1 光伏、风电出力联合概率分布模型 | 第31-36页 |
| 2.4.2 混合Copula模型求解及场景生成 | 第36-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于概率预测的光伏、风电出力动态场景生成 | 第40-51页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 预测边缘分布的产生和估计 | 第40-45页 |
| 3.2.1 基于极限学习机算法的风电、光伏出力短期预测 | 第40-43页 |
| 3.2.2 线性分位数回归模型 | 第43-45页 |
| 3.3 光伏、风电出力动态场景生成方法 | 第45-46页 |
| 3.3.1 光伏、风电出力的多元标准正态分布 | 第45页 |
| 3.3.2 协方差矩阵的递归估计及动态场景生成 | 第45-46页 |
| 3.4 算例分析 | 第46-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 含光伏、风电的电力系统概率潮流计算 | 第51-69页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 系统随机元件的概率模型 | 第51-53页 |
| 4.2.1 风电出力概率模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 光伏出力概率模型 | 第52-53页 |
| 4.2.3 负荷概率模型 | 第53页 |
| 4.2.4 常规机组概率模型 | 第53页 |
| 4.3 基于Nataf变换理论的光伏、风电出力相关性样本生成 | 第53-58页 |
| 4.3.1 Nataf变换理论简介 | 第53-55页 |
| 4.3.2 由ρ_x计算ρ_z的方法 | 第55-57页 |
| 4.3.3 服从任意分布的光伏、风电出力相关性样本生成 | 第57-58页 |
| 4.4 基于拉丁超立方抽样的概率潮流计算过程 | 第58-60页 |
| 4.5 算例分析 | 第60-67页 |
| 4.5.1 算法准确性验证 | 第60-62页 |
| 4.5.2 基于中长期概率建模的风电场、光伏电站概率潮流计算 | 第62-66页 |
| 4.5.3 基于短期概率建模的风电场概率潮流计算 | 第66-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文及参加科研情况 | 第77-78页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第78页 |
