含风电场的电力系统最优潮流研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及其研究意义 | 第9-14页 |
| 1.1.1 电力系统最优潮流概述 | 第9-10页 |
| 1.1.2 风电的发展情况 | 第10-12页 |
| 1.1.3 风电并网对电力系统运行的影响 | 第12-13页 |
| 1.1.4 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.1 风电并网系统潮流计算研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 求解算法研究现状 | 第15页 |
| 1.3 本论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 基础概率理论 | 第16-25页 |
| 2.1 随机变量基础 | 第16-21页 |
| 2.1.1 随机变量的概率密度函数和累积分布函数 | 第16-17页 |
| 2.1.2 随机变量的数字特征 | 第17-21页 |
| 2.2 常用的变量分布 | 第21-22页 |
| 2.3 查理(Gram-charlier)级数 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 含风电场的电力系统概率潮流计算 | 第25-38页 |
| 3.1 发电机的概率模型 | 第25-29页 |
| 3.1.1 常规发电机的概率模型 | 第25-26页 |
| 3.1.2 风力发电机的概率模型 | 第26-29页 |
| 3.2 负荷概率模型 | 第29页 |
| 3.3 风电场的尾流效应 | 第29-32页 |
| 3.4 计及尾流效应的概率潮流计算模型 | 第32-37页 |
| 3.4.1 计及尾流效应的风电场出力概率模型 | 第32-33页 |
| 3.4.2 计及尾流效应的概率潮流计算模型 | 第33-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 概率最优潮流 | 第38-44页 |
| 4.1 粒子群算法寻优 | 第38-41页 |
| 4.1.1 标准粒子群算法的基本内容 | 第38-39页 |
| 4.1.2 算法的改进 | 第39-41页 |
| 4.2 概率最优潮流模型 | 第41-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 程序设计与数据分析 | 第44-52页 |
| 5.1 IEEE-30 节点描述 | 第44-45页 |
| 5.2 程序的计算流程 | 第45页 |
| 5.3 计算结果及其分析 | 第45-51页 |
| 5.3.1 概率潮流计算结果分析 | 第45-48页 |
| 5.3.2 概率潮流寻优结果分析 | 第48-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 6.1 结论 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
