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基于多智能体的虚拟发电厂模式下配电网电压协调控制研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-24页
    1.1 问题的提出和研究背景第13-15页
    1.2 相关问题研究现状第15-22页
        1.2.1 DG接入对配电网静态电压稳定性影响研究现状第15-16页
        1.2.2 含DG的配电网优化运行研究现状第16-17页
        1.2.3 虚拟发电厂相关研究现状第17-19页
        1.2.4 协调控制理论的研究现状第19-21页
        1.2.5 多智能体系统的研究现状第21-22页
    1.3 本文的研究内容第22-24页
第二章 基于多智能体的虚拟发电厂模式下配电网协调优化控制体系第24-36页
    2.1 虚拟发电厂第24-27页
        2.1.1 虚拟发电厂的概念第24-25页
        2.1.2 虚拟发电厂的结构和类型第25-26页
        2.1.3 微网和虚拟发电厂的异同第26-27页
    2.2 虚拟发电厂模式下的配电网控制体系第27-32页
        2.2.1 虚拟发电厂模式下的配电网结构第27-28页
        2.2.2 基于多Agent的虚拟发电厂模式下的配电网控制体系第28-29页
        2.2.3 虚拟发电厂模式下配电网电压协调控制第29-30页
        2.2.4 虚拟发电厂模式下配电网经济优化控制第30-31页
        2.2.5 基于多Agent的虚拟发电厂模式下的工作模式的切换第31-32页
    2.3 多Agent的设计方案和实现方法第32-35页
        2.3.1 Agent的基本结构第32-34页
        2.3.2 多Agent之间的通信第34-35页
        2.3.3 多Agent之间的协调和协作第35页
    2.4 结论第35-36页
第三章 虚拟发电厂模式下分布式电源电压控制器的设计第36-50页
    3.1 PID的下垂控制器设计第36-39页
        3.1.1 传统下垂控制器的设计第37-38页
        3.1.2 PID结构的下垂控制器的设计第38-39页
    3.2 模糊PID的下垂控制器设计第39-42页
    3.3 电压电流环控制器设计第42-43页
    3.4 仿真第43-49页
    3.5 结论第49-50页
第四章 虚拟发电厂模式下配电网电压协调控制第50-82页
    4.1 配电网静态电压稳定性分析模型第50-51页
    4.2 系统模型建立第51-64页
        4.2.1 DG数学模型第51-57页
        4.2.2 STATCOM数学模型第57-59页
        4.2.3 负荷的线性化数学模型第59-60页
        4.2.4 网络模型第60-62页
        4.2.5 全系统状态方程和输出方程第62-64页
    4.3 多Agent一致性问题预备知识第64-66页
        4.3.1 图论知识第64-65页
        4.3.2 双线性矩阵不等式第65-66页
    4.4 基于BMI方法的多智能体协调控制第66-72页
        4.4.1 问题的描述第67页
        4.4.2 多Agent系统的信息流结构第67-68页
        4.4.3 多Agent系统的协调控制第68-70页
        4.4.4 协调控制器的优化设计第70-71页
        4.4.5 基于BMI方法和算法设计第71-72页
    4.5 DG和STATCOM协调控制器第72-73页
    4.6 仿真算例第73-81页
    4.7 结论第81-82页
第五章 虚拟发电厂模式下配电网的经济优化运行第82-104页
    5.1 虚拟发电厂模式下配电网经济优化控制模型第82-86页
        5.1.1 优化目标第82-84页
        5.1.2 约束条件第84-86页
    5.2 虚拟发电厂模式下配电网潮流计算第86-89页
        5.2.1 DG潮流计算模型第86-87页
        5.2.2 PV恒定的DG的无功修正第87-89页
    5.3 多目标进化算法第89-93页
        5.3.1 几种多目标进化算法性能分析第89-91页
        5.3.2 NSGAⅡ进化算法第91-93页
    5.4 协同进化算法第93-95页
        5.4.1 协同进化的概念第93-94页
        5.4.2 多种群合作型协同进化模型结构第94-95页
    5.5 协同进化多Agent系统体系结构第95-96页
        5.5.1 协同进化算法与Agent的融合第95页
        5.5.2 协同进化多Agent系统的工作流程第95-96页
        5.5.3 协同进化多Agent系统在电力系统无功电压优化控制中的应用第96页
    5.6 算例分析第96-103页
        5.6.1 仿真算例1第97-99页
        5.6.2 仿真算例2第99-103页
    5.7 结论第103-104页
第六章 结论与展望第104-106页
    6.1 全文总结第104-105页
    6.2 后续工作展望第105-106页
参考文献第106-116页
攻读博士论文期间发表的论文第116-117页
攻读博士学位期间参与的科研项目第117-118页
附录第118-122页
致谢第122页

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