摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
1.2.1 海岛微电网的研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 海岛微电网DG容量规划的研究现状 | 第13-14页 |
1.2.3 海岛微电网DG优化调度的研究现状 | 第14-15页 |
1.3 论文主要工作 | 第15-17页 |
第2章 海岛微电网的结构与相关数学模型 | 第17-23页 |
2.1 海岛微电网的总体结构 | 第17页 |
2.2 海岛微电网的相关数学模型 | 第17-22页 |
2.2.1 风力发电机组件 | 第17-18页 |
2.2.2 光伏发电组件 | 第18-19页 |
2.2.3 波浪能发电组件 | 第19-20页 |
2.2.4 储能单元发电组件 | 第20页 |
2.2.5 柴油发电机组件 | 第20-21页 |
2.2.6 海水淡化组件 | 第21-22页 |
2.3 本章小结 | 第22-23页 |
第3章 考虑淡水负荷的海岛微电网电源容量优化配置研究 | 第23-35页 |
3.1 系统可控组件的能量交换策略 | 第23-25页 |
3.1.1 制水机组功率调节策略 | 第23-24页 |
3.1.2 储能系统的充放电策略 | 第24-25页 |
3.1.3 柴油发电机功率调节策略 | 第25页 |
3.2 海岛微电网能量交换模型 | 第25-27页 |
3.2.1 第一阶段能量交换分析 | 第25-26页 |
3.2.2 第二阶段能量交换分析 | 第26页 |
3.2.3 第三阶段能量交换分析 | 第26页 |
3.2.4 MG系统能量交换流程 | 第26-27页 |
3.3 海岛微电网电源容量配置模型的建立 | 第27-28页 |
3.3.1 目标函数的建立 | 第27-28页 |
3.3.2 约束条件 | 第28页 |
3.4 含淡水负荷的MG电源容量配置的求解流程 | 第28-31页 |
3.4.1 基于小生境技术的MOPSO算法 | 第28-29页 |
3.4.2 含淡水负荷的MG电源容量配置的求解流程 | 第29-31页 |
3.5 算例研究与结果分析 | 第31-34页 |
3.5.1 算例概况 | 第31-32页 |
3.5.2 仿真结果及分析 | 第32-34页 |
3.6 本章小结 | 第34-35页 |
第4章 考虑分布式电源随机性的海岛微电网优化调度研究 | 第35-51页 |
4.1 可再生能源随机性问题的处理方法 | 第35-36页 |
4.2 可再生能源随机性分析 | 第36-37页 |
4.3 考虑预测误差的可再生能源场景生成与缩减 | 第37-40页 |
4.3.1 可再生能源发电功率场景集的生成 | 第37-38页 |
4.3.2 可再生能源发电功率场景集的削减 | 第38-40页 |
4.3.2.1 聚类分析法 | 第38-39页 |
4.3.2.2 同步回代削减法 | 第39-40页 |
4.4 海岛微电网的优化调度模型 | 第40-44页 |
4.4.1 目标函数 | 第41页 |
4.4.2 约束条件 | 第41-43页 |
4.4.3 模型求解流程 | 第43-44页 |
4.5 仿真结果及分析 | 第44-49页 |
4.5.1 算例介绍 | 第44页 |
4.5.2 不同场景集的生成与削减 | 第44-47页 |
4.5.3 考虑分布式电源随机性的海岛微电网优化调度 | 第47-49页 |
4.6 本章小结 | 第49-51页 |
第5章 基于CCPM的海岛微电网优化调度研究 | 第51-63页 |
5.1 不确定规划理论 | 第51-52页 |
5.2 基于CCPM的优化调度建模 | 第52-56页 |
5.2.1 不确定性变量的选择 | 第52页 |
5.2.2 优化调度问题中不确定性因素模型分析 | 第52-53页 |
5.2.3 规划模型的选择 | 第53-54页 |
5.2.4 离网模式的日前调度模型 | 第54-55页 |
5.2.5 并网模式的日前调度模型 | 第55-56页 |
5.3 机会约束条件转化确定性条件 | 第56-57页 |
5.4 算例优化结果及分析 | 第57-62页 |
5.4.1 算例场景及数据 | 第57-59页 |
5.4.2 优化结果及分析 | 第59-61页 |
5.4.3 置信水平对优化结果的影响 | 第61-62页 |
5.5 本章小结 | 第62-63页 |
结论 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-71页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-73页 |
致谢 | 第73页 |