| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-17页 |
| 1.2.1 能源互联网研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 风险管理理论研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 风险元传递理论研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 风险决策研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 相关基础理论 | 第18-29页 |
| 2.1 能源互联网 | 第18-21页 |
| 2.1.1 能源互联网的内容 | 第18页 |
| 2.1.2 能源互联网的特点 | 第18-19页 |
| 2.1.3 能源互联网的关键技术 | 第19页 |
| 2.1.4 能源互联网的技术架构 | 第19-21页 |
| 2.2 波动性能源发电特征分析 | 第21-24页 |
| 2.2.1 波动性能源入网对电网影响 | 第21-23页 |
| 2.2.2 波动性能源发电的经济特征 | 第23-24页 |
| 2.3 风险元传递理论 | 第24-27页 |
| 2.3.1 风险元的定义 | 第24-25页 |
| 2.3.2 风险元传递的概念 | 第25-26页 |
| 2.3.3 风险元传递结构模型 | 第26-27页 |
| 2.3.4 风险元传递路径 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 波动性能源风险扰动机制研究 | 第29-38页 |
| 3.1 基于系统动力学模型的波动性能源发电风险扰动分析 | 第29-33页 |
| 3.2 基于马尔科夫理论的波动性能源发电风险扰动分析 | 第33-36页 |
| 3.2.1 直线型风险传递识别 | 第33页 |
| 3.2.2 马尔科夫理论 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于马尔科夫理论的直线型风险传递模型 | 第34-35页 |
| 3.2.4 实证分析 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 波动性能源多属性群决策模型 | 第38-49页 |
| 4.1 风险决策数据转化 | 第38-40页 |
| 4.1.1 语言决策值转化为云模型 | 第38-39页 |
| 4.1.2 云模型与区间值的转化 | 第39页 |
| 4.1.3 云模型的集结方法 | 第39-40页 |
| 4.2 基于VIKOR扩展方法的多属性群决策过程研究 | 第40-48页 |
| 4.2.1 风险决策可能度方法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 多属性群决策步骤 | 第41-42页 |
| 4.2.3 风险决策指标建立 | 第42-43页 |
| 4.2.4 算例分析 | 第43-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 波动性能源发电风险决策支持系统设计 | 第49-59页 |
| 5.1 风险决策支持系统的概念 | 第49-50页 |
| 5.2 风险决策支持系统的基本框架 | 第50-51页 |
| 5.3 风险决策支持系统的需求分析 | 第51-52页 |
| 5.4 风险决策支持系统的总体设计 | 第52-55页 |
| 5.5 风险决策支持系统的功能设计 | 第55-58页 |
| 5.5.1 输入输出设计 | 第55-57页 |
| 5.5.2 数学模型库系统设计 | 第57页 |
| 5.5.3 数据库系统设计 | 第57页 |
| 5.5.4 系统功能模块设计 | 第57-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 研究成果与结论 | 第59-61页 |
| 6.1 主要结论 | 第59-60页 |
| 6.2 不足与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
