基于粒子群算法微电网优化运行研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| abstract | 第8页 |
| 主要符号表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 微电网概述 | 第17-19页 |
| 1.3 微电网优化运行及算法研究状况 | 第19-24页 |
| 1.3.1 微电网优化运行研究状况 | 第19-20页 |
| 1.3.2 粒子群算法研究状况 | 第20-22页 |
| 1.3.3 粒子群算法与其他算法比较 | 第22-23页 |
| 1.3.4 发展方向 | 第23-24页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第24-26页 |
| 2 微电网电源的特性和数学模型 | 第26-38页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 典型微网结构 | 第26-27页 |
| 2.3 风力发电机 | 第27-30页 |
| 2.3.1 基本原理 | 第27-28页 |
| 2.3.2 数学模型 | 第28-30页 |
| 2.4 光伏电池 | 第30-33页 |
| 2.4.1 基本原理 | 第30-32页 |
| 2.4.2 数学模型 | 第32-33页 |
| 2.5 燃料电池和微型燃气轮机 | 第33-36页 |
| 2.5.1 燃料电池原理及模型 | 第33-34页 |
| 2.5.2 微型燃气轮机原理及模型 | 第34-36页 |
| 2.6 储能设备 | 第36-37页 |
| 2.6.1 基本原理 | 第36页 |
| 2.6.2 数学模型 | 第36-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 粒子群算法的研究 | 第38-45页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 粒子群算法概述 | 第38-43页 |
| 3.2.1 粒子群算法基本原理 | 第38-39页 |
| 3.2.2 基本粒子群优化算法 | 第39-41页 |
| 3.2.3 粒子群算法流程 | 第41-43页 |
| 3.2.4 粒子群算法优点 | 第43页 |
| 3.3 粒子群算法研究的改进 | 第43-44页 |
| 3.3.1 变异因子的引入 | 第43-44页 |
| 3.3.2 惯性权重的调整 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于粒子群算法下微网优化运行模型的构建 | 第45-54页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 粒子群算法下微网优化运行因素的选取 | 第45-47页 |
| 4.2.1 网损和电压 | 第45页 |
| 4.2.2 综合成本 | 第45-47页 |
| 4.3 粒子群算法下微网优化运行数学模型 | 第47-53页 |
| 4.3.1 目标函数 | 第47-50页 |
| 4.3.2 约束条件 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 微电网优化运行仿真及分析 | 第54-67页 |
| 5.1 微电网多目标优化运行模型 | 第55-57页 |
| 5.2 多目标优化实现 | 第57-59页 |
| 5.3 算例分析 | 第59-66页 |
| 5.3.1 算例系统 | 第59-62页 |
| 5.3.2 结果与分析 | 第62-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 结论 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-76页 |
| 攻读硕士学位期间科研项目及科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |
