多源协同配合的主动配电网优化调度研究
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 主动配电网多源协同优化调度研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 风储-光储研究 | 第15-17页 |
| 1.2.2 主动配电网优化调度 | 第17-19页 |
| 1.2.3 调度模型求解方法 | 第19页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第19-22页 |
| 第二章 主动配电网组成及潮流计算 | 第22-32页 |
| 2.1 主动配电网主要元件的数学模型 | 第22-27页 |
| 2.2 主动配电网潮流计算 | 第27-29页 |
| 2.2.1 配电网潮流计算的特点 | 第27-28页 |
| 2.2.2 基于支路潮流的主动配电网潮流计算 | 第28-29页 |
| 2.3 主动配电网最优潮流简介 | 第29-31页 |
| 2.3.1 最优潮流概述 | 第29-30页 |
| 2.3.2 最优潮流的求解方法 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 风储联合系统优化调度 | 第32-56页 |
| 3.1 风储联合系统 | 第32-34页 |
| 3.2 分层分布式控制策略 | 第34-35页 |
| 3.3 基于Elman神经网络的风电预测 | 第35-38页 |
| 3.4 机会约束规划方法 | 第38-41页 |
| 3.4.1 机会约束规划模型 | 第38-39页 |
| 3.4.2 机会约束规划求解 | 第39-41页 |
| 3.5 含风储联合系统的主动配电网优化调度 | 第41-44页 |
| 3.5.1 日前优化调度 | 第41-43页 |
| 3.5.2 短期优化调度 | 第43-44页 |
| 3.6 求解算法 | 第44-49页 |
| 3.6.1 基本粒子群算法 | 第44页 |
| 3.6.2 粒子群算法改进策略 | 第44-47页 |
| 3.6.3 改进粒子群算法 | 第47-49页 |
| 3.7 算例分析 | 第49-54页 |
| 3.7.1 基础数据 | 第49-50页 |
| 3.7.2 仿真结果及分析 | 第50-54页 |
| 3.8 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于混合整数线性规划的主动配电网优化调度 | 第56-69页 |
| 4.1 支路潮流及主动配电网元件的线性化 | 第56-59页 |
| 4.1.1 线性化方法 | 第56-58页 |
| 4.1.2 支路潮流方程的线性化 | 第58-59页 |
| 4.2 优化调度模型 | 第59-61页 |
| 4.2.1 日前优化调度模型 | 第59-60页 |
| 4.2.2 短期优化调度模型 | 第60-61页 |
| 4.3 算例分析 | 第61-68页 |
| 4.3.1 基础数据 | 第61-63页 |
| 4.3.2 日前优化调度结果 | 第63-66页 |
| 4.3.3 短期优化调度结果 | 第66-67页 |
| 4.3.4 模型求解速度分析 | 第67-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 结论 | 第69-70页 |
| 5.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间参加的科研工作 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第76-77页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第77页 |
