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家庭能量管理系统中可控负荷用电调度策略研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究的背景第11-12页
    1.2 课题研究的意义第12-13页
    1.3 家庭能量管理系统发展现状第13-15页
        1.3.1 家庭能量管理系统国外发展现状第13-15页
        1.3.2 家庭能量管理系统国内发展现状第15页
    1.4 用户侧智能用电研究现状第15-17页
    1.5 主要研究内容第17-19页
第2章 家庭能量管理系统设计第19-31页
    2.1 家庭能量管理系统结构设计第19-24页
        2.1.1 家庭能量管理系统的功能结构设计第19-21页
        2.1.2 网络层拓扑结构设计第21-22页
        2.1.3 组网技术设计第22-24页
    2.2 家庭能量管理系统中的数据采集方法设计第24-26页
        2.2.1 基于数据相关性的数据采集方法第24-25页
        2.2.2 本地模型的参数估计第25-26页
    2.3 家庭能量管理系统数据管理功能设计第26-29页
        2.3.1 基于云平台的数据存储第26-28页
        2.3.2 基于设备模型的数据管理第28-29页
    2.4 本章小结第29-31页
第3章 用电设备负荷特性分类第31-45页
    3.1 GREEN数据库介绍第31-32页
    3.2 基于自适应阈值和时间窗口分割的多状态负荷分解方法第32-41页
        3.2.1 负荷分解方法流程第33-35页
        3.2.2 家电设备模型的负荷特性第35-36页
        3.2.3 负荷分解结果分析和负荷模型分类第36-41页
    3.3 用电设备工作的约束条件第41-44页
        3.3.1 可控与不可控用电负荷的划分第41页
        3.3.2 可控用电负荷的工作约束条件第41-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第4章 可控负荷用电调度策略研究第45-67页
    4.1 用电设备满意度模型第45-47页
        4.1.1 结合满意度的用电设备约束条件第46-47页
    4.2 用电费用最省模型第47-48页
    4.3 调度策略研究第48-51页
        4.3.1 常用调度优化算法第48-50页
        4.3.2 调度优化算法的选择第50-51页
    4.4 基于遗传算法的用电费用最优调度策略研究第51-57页
        4.4.1 基于遗传算法的用电调度要素的具体设计第52-55页
        4.4.2 基于遗传算法的调度策略仿真结果第55-57页
    4.5 基于遗传算法的用户满意度调度策略研究第57-60页
        4.5.1 基于遗传算法的用电调度要素具体设计第58-59页
        4.5.2 基于遗传算法的调度策略仿真结果第59-60页
    4.6 基于NSGA-Ⅱ算法的用电调度策略研究第60-65页
        4.6.1 基于NSGA-Ⅱ算法的用电调度策略第61-62页
        4.6.2 基于NSGA-Ⅱ算法的用电调度策略仿真结果第62-65页
    4.7 本章小结第65-67页
第5章 接入分布式电源的用电调度策略研究第67-79页
    5.1 接入分布式电源的家庭能量管理系统第67-68页
        5.1.1 分布式电源分类第67-68页
        5.1.2 接入分布式电源的家庭能量管理系统结构第68页
    5.2 家庭光伏系统第68-71页
        5.2.1 光伏电池数学模型第69-70页
        5.2.2 2.2KW光伏系统第70-71页
    5.3 基于改进遗传算法的家庭用电调度策略研究第71-77页
        5.3.1 遗传算法陷入局部最优问题第71-73页
        5.3.2 基于自适应模拟退火遗传算法的用电最优调度策略研究第73-75页
        5.3.3 基于自适应模拟退火遗传算法用电调度策略的仿真结果第75-77页
    5.4 本章小结第77-79页
第6章 总结与展望第79-83页
    6.1 本文总结第79-80页
    6.2 未来展望第80-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-89页
攻读硕士期间科研情况第89页

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