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基于经济优化的微电网能量协调控制研究

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基于经济优化的微电网能量协调控制研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-13页
第一章 绪论第13-21页
  · 课题的研究背景第13-15页
  · 国内外研究发展与研究现状第15-18页
    · 微电网的定义及特点第15页
    · 微电网中分布式电源的数学模型分析第15-16页
    · 微电网基于先进控制方法的变流器控制器设计第16页
    · 微电网多微电源协调控制和能量管理第16-17页
    · 基于优化的微电网能量管理第17-18页
  · 论文的主要内容第18-21页
第二章 基于短期预测的微电网系统能量协调控制研究第21-39页
  · 多时间尺度的微电网分层分时运行控制第21-24页
    · 多时间尺度微电网分层控制第21-22页
    · 微电网下层运行控制第22-23页
    · 微电网上层能量管理第23-24页
  · 微电网分布式发电单元的发电特性和数学模型第24-27页
    · 风力发电机数学模型第24-25页
    · 储能蓄电池数学模型第25页
    · 变流器模型第25-27页
  · 模型预测控制策略第27-29页
    · 模型预测控制的基本原理第27-28页
    · 模型预测控制的特点第28-29页
  · 风电与负荷功率预测理论和应用第29-37页
    · 灰色预测理论在风电与负荷功率预测中的应用第30-33页
    · 支持向量机在风电与负荷功率预测中的应用第33-37页
  · 优化算法第37-38页
    · 优化算法简介第37页
    · 优化算法的具体介绍第37-38页
  · 小结第38-39页
第三章 基于混合整数线性动态规划理论的微电网系统能量协调优化第39-47页
  · 混合整数线性动态规划理论(MILP)第39-40页
    · MILP基本介绍第39页
    · 逻辑变量在建立数学模型的作用第39-40页
  · 基于MILP理论的微电网系统能量协调优化第40-43页
    · 风储荷微电网系统第40-42页
    · 经济最优能量协调控制的目标函数第42页
    · MILP求解约束条件第42-43页
    · 具体步骤第43页
  · 算例分析第43-46页
  · 小结第46-47页
第四章 基于预测框架的遗传算法微电网系统能量协调优化第47-59页
  · 遗传算法第47-48页
    · 遗传算法运算过程第47页
    · 遗传算法优缺点第47-48页
  · 微电网系统能量协调优化管理模型第48-50页
    · 目标函数第49页
    · 约束条件第49-50页
  · 基于预测框架的遗传算法的微电网系统能量协调优化第50-52页
    · 目标函数的遗传算法实现第50页
    · 滚动时域优化的遗传算法实现第50-51页
    · 具体步骤第51-52页
  · 算例分析第52-56页
    · 主要参数第52-54页
    · GA优化结果第54页
    · GA与MILP动态规划优化结果对比第54-56页
  · 小结第56-59页
第五章 改进型复杂过程全局优化进化方法在微电网能量协调控制中的应用第59-73页
  · 复杂过程全局优化进化算法(EACOP)第59-62页
    · 多样性种群初始化策略第59-60页
    · 检查解的相似性第60-61页
    · 种群的更新策略第61页
    · 深度探测策略第61-62页
  · 改进型复杂过程全局优化进化算法(IEACOP)第62-66页
    · 多样性初始种群生成策略的改进第62-63页
    · 种群的合并法则第63-66页
  · 基于IEACOP的滚动优化的微电网能量协调控制第66-68页
    · 滚动优化下的目标函数实现第66-67页
    · 微电网能量协调优化的具体步骤第67-68页
  · 算例分析第68-71页
    · 主要参数第68-69页
    · IEACOP优化结果第69-70页
    · IEACOP与GA优化结果比较第70页
    · 滚动优化预测下的优化结果第70-71页
  · 小结第71-73页
第六章 基于经济优化的微电网能量协调控制系统设计第73-81页
  · 基于经济优化的微电网能量协调控制系统平台设计第73-75页
  · Wincc与Matlab数据通信的实现第75-77页
    · OPC Foundation的核心组件第76页
    · DCOM配置第76页
    · Matlab的OPC配置第76-77页
  · 结果分析第77-79页
  · 小结第79-81页
第七章 结论和展望第81-83页
  · 结论第81-82页
  · 展望第82-83页
参考文献第83-87页
硕士研究生期间研究成果第87-88页
致谢第88页

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