| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 图目录 | 第16-18页 |
| 表目录 | 第18-19页 |
| 主要符号表 | 第19-20页 |
| 1 绪论 | 第20-42页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第20-28页 |
| 1.1.1 水电富集地区水电发展现状 | 第20-25页 |
| 1.1.2 面临的关键问题 | 第25-27页 |
| 1.1.3 开展大小水电协调优化调度的意义 | 第27-28页 |
| 1.2 小水电发展与研究现状 | 第28-30页 |
| 1.3 水电优化调度研究进展 | 第30-38页 |
| 1.3.1 水电系统优化调度综述 | 第30-37页 |
| 1.3.2 大、小水电及新能源协调优化调度研究现状 | 第37-38页 |
| 1.4 本文主要研究内容及研究思路 | 第38-42页 |
| 2 水电富集地区工程背景 | 第42-53页 |
| 2.1 引言 | 第42-43页 |
| 2.2 云南电源特点及发展情况 | 第43-47页 |
| 2.2.1 云南水电资源特点 | 第43-44页 |
| 2.2.2 云南大中型水电发展情况 | 第44-45页 |
| 2.2.3 云南小水电发展历程及其特点 | 第45-46页 |
| 2.2.4 云南其它电源发展情况 | 第46-47页 |
| 2.3 云南水电消纳受阻分析 | 第47-51页 |
| 2.3.1 云南电网建设情况 | 第47-49页 |
| 2.3.2 云南水电受阻分析 | 第49-51页 |
| 2.4 大小水电协调必要性及协调难点 | 第51-52页 |
| 2.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 3 水电站群长期优化调度的多核并行禁忌遗传算法 | 第53-78页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 数学模型 | 第54-55页 |
| 3.2.1 目标函数 | 第54页 |
| 3.2.2 约束条件 | 第54-55页 |
| 3.3 多核并行禁忌遗传算法 | 第55-60页 |
| 3.3.1 遗传算法及其改进 | 第55-57页 |
| 3.3.2 禁忌策略 | 第57-58页 |
| 3.3.3 多核并行策略 | 第58-59页 |
| 3.3.4 MPTGA求解流程 | 第59-60页 |
| 3.4 应用实例 | 第60-77页 |
| 3.4.1 计算条件 | 第60-64页 |
| 3.4.2 计算参数选择 | 第64-70页 |
| 3.4.3 多核并行计算及结果分析 | 第70-77页 |
| 3.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 4 基于决策树的大小水电长期协调调度模型 | 第78-94页 |
| 4.1 引言 | 第78-79页 |
| 4.2 基于决策树的大小水电协调调度模型 | 第79-82页 |
| 4.2.1 决策树学习算法 | 第79-80页 |
| 4.2.2 调度规则挖掘目标 | 第80-81页 |
| 4.2.3 大小水电协调调度规则挖掘 | 第81-82页 |
| 4.3 应用实例 | 第82-92页 |
| 4.3.1 计算条件 | 第82-83页 |
| 4.3.2 CFS降雨预报 | 第83-86页 |
| 4.3.3 大中型水电径流预报 | 第86-88页 |
| 4.3.4 小水电发电能力预测 | 第88-89页 |
| 4.3.5 决策树挖掘 | 第89-91页 |
| 4.3.6 决策树应用及结果分析 | 第91-92页 |
| 4.4 本章小结 | 第92-94页 |
| 5 大小水电可消纳电量最大短期协调优化调度模型 | 第94-113页 |
| 5.1 引言 | 第94-95页 |
| 5.2 小水电出力场景分析 | 第95-98页 |
| 5.2.1 小水电出力偏差预处理 | 第95页 |
| 5.2.2 模糊聚类分析 | 第95-96页 |
| 5.2.3 场景数确定 | 第96-97页 |
| 5.2.4 小水电出力场景 | 第97-98页 |
| 5.3 数学模型 | 第98-100页 |
| 5.3.1 目标函数 | 第98-99页 |
| 5.3.2 约束条件 | 第99-100页 |
| 5.4 模型求解 | 第100-104页 |
| 5.4.1 模型求解方法 | 第100-101页 |
| 5.4.2 大小水电协调策略 | 第101-103页 |
| 5.4.3 模型总体求解流程 | 第103-104页 |
| 5.5 应用实例 | 第104-112页 |
| 5.5.1 计算条件 | 第104-105页 |
| 5.5.2 小水电出力场景分析 | 第105-107页 |
| 5.5.3 大小水电协调 | 第107-111页 |
| 5.5.4 结果分析 | 第111-112页 |
| 5.6 本章小结 | 第112-113页 |
| 6 基于机会约束规划的大、小水电及风电短期协调优化调度模型 | 第113-129页 |
| 6.1 引言 | 第113页 |
| 6.2 模型建立 | 第113-115页 |
| 6.2.1 目标函数 | 第114-115页 |
| 6.2.2 约束条件 | 第115页 |
| 6.3 风电和小水电不确定性分析 | 第115-118页 |
| 6.3.1 核密度估计 | 第116页 |
| 6.3.2 风电出力不确定性分析 | 第116-117页 |
| 6.3.3 小水电出力不确定性分析 | 第117-118页 |
| 6.4 模型求解方法及流程 | 第118-121页 |
| 6.4.1 改进的粒子群优化算法 | 第118-120页 |
| 6.4.2 机会约束求解 | 第120页 |
| 6.4.3 模型求解流程 | 第120-121页 |
| 6.5 算例仿真 | 第121-127页 |
| 6.5.1 计算条件 | 第121-123页 |
| 6.5.2 出力不确定性分析 | 第123-124页 |
| 6.5.3 算例分析 | 第124-127页 |
| 6.6 本章小结 | 第127-129页 |
| 7 结论与展望 | 第129-133页 |
| 7.1 结论 | 第129-130页 |
| 7.2 创新点 | 第130-131页 |
| 7.3 展望 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-144页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第144-147页 |
| 致谢 | 第147-148页 |
| 作者简介 | 第148页 |