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电力负荷管理系统效益及负荷响应资源研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景与研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第11页
        1.2.2 国内研究现状第11-13页
    1.3 智能电网的概念与作用第13-15页
        1.3.1 智能电网的概念第13-14页
        1.3.2 智能电网的作用第14-15页
    1.4 本文的主要内容第15-16页
第2章 电力负荷理论研究第16-26页
    2.1 电力负荷预测基本理论第16-19页
        2.1.1 电力负荷预测的原则第16-18页
        2.1.2 电力负荷预测的分类及特点第18-19页
    2.2 电力负荷的主要影响因素第19-21页
        2.2.1 社会因素第19-20页
        2.2.2 天气因素第20页
        2.2.3 电力定位因素第20-21页
    2.3 电力负荷控制研究方法第21-25页
        2.3.1 回归模型预测控制法第22-24页
        2.3.2 神经网络预测控制法第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 我国电力负荷管理系统的现状及分析第26-37页
    3.1 电力负荷管理第26-28页
        3.1.1 电力需求侧管理第26页
        3.1.2 有序用电第26-27页
        3.1.3 需求响应第27页
        3.1.4 节约用电第27-28页
    3.2 电力负荷管理系统现状第28-31页
        3.2.1 系统的构成及网络结构第28-29页
        3.2.2 电力负荷管理技术的发展机遇第29-31页
        3.2.3 电力负荷管理技术遇到的困难第31页
    3.3 电力负荷管理系统的应用第31-36页
        3.3.1 系统功能第31-32页
        3.3.2 系统运行情况第32-33页
        3.3.3 系统在电网企业经营中的作用第33-34页
        3.3.4 系统在电网企业管理中的作用第34-35页
        3.3.5 系统在社会应用中的作用第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 电力负荷管理系统的效益分析第37-42页
    4.1 管理效益第37-38页
    4.2 经济效益第38-39页
    4.3 社会效益第39-40页
    4.4 电力负荷管理系统的资源分析第40-41页
    4.5 本章小结第41-42页
第5章 智能电网下北京地区电力负荷响应资源分析第42-53页
    5.1 北京地区电网负荷特性分析第42-47页
        5.1.1 月最大负荷特性曲线第42-43页
        5.1.2 负荷率与峰差率第43-44页
        5.1.3 最大负荷利用小时数与利用率第44-45页
        5.1.4 用电高峰季节周、月负荷曲线第45-46页
        5.1.5 日负荷曲线第46-47页
    5.2 基于智能互动的空调负荷响应资源分析方法第47-49页
        5.2.1 空调负荷测算方法第47-49页
        5.2.2 空调负荷响应资源分析方法研究第49页
    5.3 北京地区空调负荷响应资源计算及结果分析第49-52页
        5.3.1 最大空调负荷计算与分析第49-52页
        5.3.2 空调负荷响应资源分析第52页
    5.4 本章小结第52-53页
第6章 电力负荷管理系统的实施与建议第53-56页
    6.1 法律、法规和政策保障体系第53页
    6.2 电力负荷管理技术的发展方向第53-54页
    6.3 电力需求响应技术研究与实践第54页
    6.4 电力负荷管理系统的推广应用第54-55页
    6.5 本章小结第55-56页
第7章 结论与展望第56-58页
    7.1 结论第56页
    7.2 展望第56-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第62-63页
攻读硕士学位期间参加的科研工作第63-64页
致谢第64-65页
作者简介第65页

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