| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 微网研究热点 | 第17-18页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第18-22页 |
| 第2章 多目标优化方法 | 第22-36页 |
| 2.1 多目标优化问题 | 第22-23页 |
| 2.2 多目标解的定义 | 第23-25页 |
| 2.2.1 可行解集 | 第23-24页 |
| 2.2.2 Pareto最优解集 | 第24-25页 |
| 2.3 传统多目标优化方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 基于线性加权求和法的多目标优化方法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于ε-约束法的多目标优化方法 | 第27-28页 |
| 2.4 智能多目标优化方法 | 第28-33页 |
| 2.4.1 多目标进化算法 | 第29-31页 |
| 2.4.2 多目标群智能算法 | 第31-33页 |
| 2.5 多目标解的评价 | 第33-34页 |
| 2.5.1 收敛性指标 | 第33页 |
| 2.5.2 多样性指标 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 微网经济运行优化建模与调度模式 | 第36-58页 |
| 3.1 微网的集中分层控制构架 | 第36-37页 |
| 3.2 微网经济运行的多目标优化模型 | 第37-46页 |
| 3.2.1 可再生能源发电原理及不确定性 | 第37-39页 |
| 3.2.2 微电源成本模型 | 第39-40页 |
| 3.2.3 储能单元充放电模型 | 第40-41页 |
| 3.2.4 配电网电能交互模型 | 第41-42页 |
| 3.2.5 混合整数规划模型 | 第42页 |
| 3.2.6 微网运行的发电成本最小目标 | 第42-43页 |
| 3.2.7 微网运行的排放最小目标 | 第43-44页 |
| 3.2.8 约束条件 | 第44-46页 |
| 3.3 微网运行调度模式 | 第46-51页 |
| 3.3.1 并网运行模式 | 第46页 |
| 3.3.2 孤网运行模式与负荷缩减 | 第46-47页 |
| 3.3.3 微电源优先调度模式与电价策略 | 第47-49页 |
| 3.3.4 储能单元电量保留模式 | 第49-50页 |
| 3.3.5 高可靠性模式 | 第50-51页 |
| 3.4 微网的动态调度 | 第51-55页 |
| 3.4.1 设备爬坡率约束的处理 | 第51-52页 |
| 3.4.2 最小启停时间限制的处理 | 第52-53页 |
| 3.4.3 储能单元约束的处理 | 第53-54页 |
| 3.4.4 动态调度流程 | 第54-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-58页 |
| 第4章 微网经济运行的多目标优化求解 | 第58-84页 |
| 4.1 模型标准化 | 第59-61页 |
| 4.1.1 决策变量与预测变量 | 第59-60页 |
| 4.1.2 标准化处理 | 第60-61页 |
| 4.2 基于ε-约束法的微网经济运行多目标优化 | 第61-68页 |
| 4.2.1 等式约束的处理 | 第62-63页 |
| 4.2.2 混合整数规划求解 | 第63-64页 |
| 4.2.3 带约束非线性规划求解 | 第64-66页 |
| 4.2.4 Pareto最优解集均匀性改进方法一 | 第66页 |
| 4.2.5 Pareto最优解集均匀性改进方法二 | 第66-67页 |
| 4.2.6 基于ε-约束法的微网运行多目标优化流程 | 第67-68页 |
| 4.3 基于NSGA-Ⅱ的微网运行多目标优化 | 第68-80页 |
| 4.3.1 罚函数法 | 第68-69页 |
| 4.3.2 罚函数法改进 | 第69-70页 |
| 4.3.3 等式约束的处理 | 第70-71页 |
| 4.3.4 基于随机方法的进化算法种群初始化 | 第71-73页 |
| 4.3.5 基于ε-约束法的进化算法种群初始化 | 第73-75页 |
| 4.3.6 整数决策变量的处理与个体修正 | 第75-76页 |
| 4.3.7 基于NSGA-Ⅱ的微网运行多目标优化流程 | 第76-80页 |
| 4.4 微网经济运行多目标决策 | 第80-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-84页 |
| 第5章 基于MATALAB的算例仿真与分析 | 第84-106页 |
| 5.1 算例系统 | 第84-86页 |
| 5.2 数据预测与优化环境 | 第86-88页 |
| 5.3 多目标优化结果与分析 | 第88-95页 |
| 5.3.1 基于ε-约束法的Pareto最优前沿 | 第88-91页 |
| 5.3.2 基于NSGA-Ⅱ的Pareto最优前沿 | 第91-93页 |
| 5.3.3 ε-约束法与NSGA-Ⅱ联合求解的Pareto最优前沿 | 第93-95页 |
| 5.3.4 算法优缺点对比 | 第95页 |
| 5.4 动态调度结果与分析 | 第95-101页 |
| 5.5 满意解决策对优化结果的影响 | 第101-103页 |
| 5.6 本章小结 | 第103-106页 |
| 第6章 结论与展望 | 第106-110页 |
| 6.1 结论 | 第106-108页 |
| 6.2 展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112页 |
