含微源配电网的优化潮流调度策略
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 可再生能源发电与微源 | 第9-11页 |
| 1.1.2 含微源配电网的运行特点 | 第11-12页 |
| 1.2 含微源配电网潮流调度研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-17页 |
| 第二章 微源数学模型及其并网影响 | 第17-33页 |
| 2.1 微源单元的数学模型 | 第17-28页 |
| 2.1.1 风力发电系统 | 第17-21页 |
| 2.1.2 光伏发电系统 | 第21-24页 |
| 2.1.3 微型燃气轮机 | 第24-25页 |
| 2.1.4 燃料电池 | 第25-27页 |
| 2.1.5 储能装置 | 第27-28页 |
| 2.2 微源并网对配电网的影响 | 第28-32页 |
| 2.2.1 微源接入原则 | 第28-29页 |
| 2.2.2 微源并网对发电计划的影响 | 第29页 |
| 2.2.3 微源并网对电能质量的影响 | 第29-30页 |
| 2.2.4 微源并网对网络损耗的影响 | 第30页 |
| 2.2.5 微源并网对可靠性的影响 | 第30页 |
| 2.2.6 微源并网对系统电压的影响 | 第30-31页 |
| 2.2.7 微源并网对系统保护的影响 | 第31-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 含微源配电网的优化潮流调度模型 | 第33-47页 |
| 3.1 传统配电网的潮流计算方法 | 第33-36页 |
| 3.1.1 牛顿法 | 第33-35页 |
| 3.1.2 P-Q分解法 | 第35页 |
| 3.1.3 前推回代法 | 第35-36页 |
| 3.2 含微源的配电网潮流计算方法 | 第36-41页 |
| 3.3 传统的调度模型 | 第41-42页 |
| 3.4 含微源的优化潮流调度模型 | 第42-45页 |
| 3.4.1 目标函数 | 第42-44页 |
| 3.4.2 约束条件 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 含微源配电网的优化潮流调度策略 | 第47-59页 |
| 4.1 多目标最优理论 | 第47-49页 |
| 4.1.1 多目标问题概述 | 第47页 |
| 4.1.2 多目标问题的求解方法 | 第47-49页 |
| 4.2 遗传算法 | 第49-52页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第49页 |
| 4.2.2 遗传算法的基本操作 | 第49-51页 |
| 4.2.3 遗传算法的基本流程 | 第51-52页 |
| 4.3 非支配排序遗传算法 | 第52-54页 |
| 4.3.1 非支配排序 | 第52页 |
| 4.3.2 确定适应度值 | 第52-53页 |
| 4.3.3 NSGA的基本流程 | 第53-54页 |
| 4.4 带精英策略的非支配排序遗传算法 | 第54-57页 |
| 4.4.1 算法简介 | 第54-55页 |
| 4.4.2 算法流程 | 第55-56页 |
| 4.4.3 计算复杂度及拥挤度 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 仿真试验与算例分析 | 第59-69页 |
| 5.1 算例模型及数据 | 第59-62页 |
| 5.2 调度模型的NSGA-II求解步骤 | 第62-63页 |
| 5.3 算例结果 | 第63-68页 |
| 5.3.1 调度方案和机组出力 | 第63-66页 |
| 5.3.2 购电量 | 第66-67页 |
| 5.3.3 经济环保成本 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
