配电网中分布式电源的多目标优化在莱芜地区的应用
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 本课题研究的意义 | 第12-13页 |
| 1.2 含分布式电源的配电网规划研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 第2章 基于人工智能算法的配电网分布式能源规划 | 第18-35页 |
| 2.1 分布式电源接入及其影响 | 第18-25页 |
| 2.1.1 常见DG及其控制方式 | 第18-22页 |
| 2.1.2 DG对电网规划的影响 | 第22-25页 |
| 2.2 遗传算法原理与操作 | 第25-30页 |
| 2.2.1 遗传算法的基本原理 | 第26页 |
| 2.2.2 遗传算法的基本操作 | 第26-29页 |
| 2.2.3 遗传算法流程 | 第29-30页 |
| 2.3 多目标优化问题基本原理 | 第30-32页 |
| 2.4 NSGA2算法基本原理 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 配电网规划的多目标特性 | 第35-47页 |
| 3.1 含DG的配电网潮流建模 | 第35-37页 |
| 3.2 DG选址和定容 | 第37-41页 |
| 3.2.1 DG选址和定容的多目标模型 | 第37-40页 |
| 3.2.2 多目标遗传算法的实现 | 第40-41页 |
| 3.2.3 搜索终止条件 | 第41页 |
| 3.3 配电网规划DG选址定容的算法步骤 | 第41-42页 |
| 3.4 算例分析 | 第42-46页 |
| 3.4.1 16节点系统的基本数据 | 第42-44页 |
| 3.4.2 优化结果及分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 实际算例分析 | 第47-61页 |
| 4.1 莱芜市电力系统概况 | 第47-49页 |
| 4.1.1 电源和网络概况 | 第47-49页 |
| 4.1.2 莱芜市电力需求预测 | 第49页 |
| 4.2 电力电量平衡及建设必要性 | 第49-51页 |
| 4.2.1 莱芜市电力电量平衡 | 第49-50页 |
| 4.2.2 建设必要性 | 第50-51页 |
| 4.3 光伏并网的背景 | 第51-55页 |
| 4.3.1 日照情况 | 第51页 |
| 4.3.2 太阳能电池组件及逆变器选择 | 第51-52页 |
| 4.3.3 周边电网概况 | 第52-54页 |
| 4.3.4 接入系统技术要求 | 第54-55页 |
| 4.4 算例仿真结果 | 第55-58页 |
| 4.5 多目标函数分析 | 第58-60页 |
| 4.5.1 潮流计算分析 | 第58-59页 |
| 4.5.2 短路电流水平 | 第59页 |
| 4.5.3 电网一次投资估算 | 第59页 |
| 4.5.4 结论 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第69页 |
