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电力发展新形势下城市电网多阶段规划研究

中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
第一章 绪论第12-23页
   ·引言第12-16页
     ·我国电网发展和面临的新形势第12-13页
     ·电网规划概述第13-15页
     ·主要研究目的和内容第15-16页
   ·课题相关研究概况第16-21页
     ·电力负荷预测第16页
     ·变电站规划第16-17页
     ·电网建设项目经济评估第17-20页
     ·智能电网综合评价指标第20-21页
     ·电网综合评价方法和决策优化第21页
   ·本文工作第21-23页
第二章 基础理论第23-48页
   ·人工神经网络第23-28页
     ·人工神经网络简介第23-24页
     ·人工神经网络模型分类第24页
     ·BP 神经网络模型第24-28页
   ·遗传算法第28-33页
     ·遗传算法简介第28-29页
     ·遗传算法的基本操作第29-31页
     ·基本遗传算法模型和运算流程第31-33页
     ·简单遗传算法(SGA)局限性第33页
   ·实物期权第33-38页
     ·期权简介第33-35页
     ·实物期权分类第35-36页
     ·实物期权定价模型第36-37页
     ·实物期权与净现值法第37-38页
   ·综合评价方法第38-48页
     ·模糊数学基础第38-40页
     ·模糊综合评价法第40-44页
     ·层次分析法第44-46页
     ·层次分析法改进措施第46-48页
第三章 电力市场环境下的短期电力负荷预测第48-66页
   ·引言第48页
   ·短期电力负荷特性第48-54页
     ·短期电力负荷组成第48-49页
     ·电力需求价格弹性第49-51页
     ·实时电价与短期负荷相关性分析第51-54页
   ·基于改进灰色神经网络的短期负荷预测第54-62页
     ·灰色神经网络组合预测模型第54-55页
     ·改进的灰色神经网络模型第55-60页
     ·利用改进灰色神经网络进行负荷预测第60-62页
   ·算例分析第62-65页
   ·小结第65-66页
第四章 配电变电站多阶段优化规划第66-77页
   ·引言第66-67页
   ·配电变电站的动态规划数学模型第67-70页
     ·模型分析第67-68页
     ·建模步骤第68页
     ·建模过程第68-70页
   ·模型解算第70-73页
     ·模型降维方法第70页
     ·模型建立和解算第70-73页
   ·算例分析第73-76页
     ·算例一第73-75页
     ·算例二第75-76页
   ·小结第76-77页
第五章 电力工程项目经济评价第77-92页
   ·引言第77-78页
   ·实物期权方法在电网项目经济评价中的优势第78-80页
     ·实物期权法的基本思想第78-79页
     ·实物期权法引入电力工程经济评价的意义第79-80页
   ·模糊实物期权经济评价方法第80-85页
     ·不确定性的量化方法第80-81页
     ·模糊实物期权定价模型第81-83页
     ·多阶段模糊实物期权定价模型第83-85页
   ·算例分析第85-91页
     ·项目可行性分析第86-88页
     ·项目敏感性分析第88-90页
     ·价值波动率第90-91页
   ·小结第91-92页
第六章 智能电网综合指标体系建立初探第92-106页
   ·引言第92页
   ·指标体系构建基本原则第92-93页
   ·指标体系模型构建第93-95页
     ·模型构建的基本思路第93-94页
     ·模型具体分析第94-95页
   ·智能电网评估指标体系构建第95-99页
   ·智能电网评估指标体系分析第99-105页
     ·技术支撑能力指标第99-100页
     ·危机管理能力指标第100-101页
     ·综合效益水平指标第101-103页
     ·抵御风险能力指标第103-104页
     ·创新能力指标第104-105页
   ·小结第105-106页
第七章 电网建设项目多阶段综合评价和决策优化第106-127页
   ·引言第106-107页
   ·多阶段综合评价方法第107-114页
     ·综合评价方法的基本流程第107-108页
     ·多阶段方案-指标规范化矩阵第108-110页
     ·建立各指标层的判断矩阵第110-111页
     ·判断矩阵的一致性较验第111-112页
     ·各层要素间权重求解第112页
     ·各方案综合权重求解第112-114页
   ·多阶段方案决策优化第114-120页
     ·建立多阶段群体决策优化数学模型第114-115页
     ·智能优化算法求解第115-120页
   ·多阶段综合评价和决策优化总体流程第120-121页
   ·算例分析第121-126页
     ·综合评价第121-124页
     ·决策优化第124-126页
   ·小结第126-127页
第八章 总结与展望第127-129页
   ·本文总结第127-128页
   ·未来工作展望第128-129页
参考文献第129-139页
发表论文和科研情况说明第139-140页
致谢第140页

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