分布式电源与SVG的协调控制研究



分布式电源与SVG的协调控制研究

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分布式电源与SVG的协调控制研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 课题研究的背景及意义	第11-13页
1.2 国内外研究现状	第13-17页
1.2.1 SVG的研究现状	第13-14页
1.2.2 无功优化研究现状	第14-17页
1.2.3 分布式电源与SVG的协调控制研究现状	第17页
1.3 论文研究的主要内容及结构安排	第17-19页
第二章分布式电源及电动汽车接入对配电网的影响	第19-44页
2.1 概述	第19页
2.2 分布式发电系统概率模型	第19-28页
2.2.1 光伏发电系统概率模型	第19-21页
2.2.2 风力发电系统概率模型	第21-25页
2.2.3 电动汽车的概率模型	第25-28页
2.3 基于半不变量法的概率潮流计算	第28-32页
2.4 分布式电源和电动汽车接入对配电网的影响	第32-35页
2.4.1 分布式电源接入对配电网的影响	第32-34页
2.4.2 电动汽车接入对配电网的影响	第34-35页
2.5 算例分析	第35-43页
2.5.1 DG并网对配电网的影响	第36-39页
2.5.2 EV并网对配电网的影响	第39-43页
2.6 本章小结	第43-44页
第三章 SVG的工作原理及其应用	第44-57页
3.1 SVG与传统无功补偿装置的比较	第44-46页
3.2 SVG的基本原理	第46-56页
3.2.1 SVG的原理	第46-48页
3.2.2 SVG的主电路分析	第48-52页
3.2.3 SVG的控制策略	第52-56页
3.3 SVG的应用	第56页
3.4 本章小结	第56-57页
第四章基于机会约束规划的分布式电源与SVG协调控制	第57-72页
4.1 概述	第57页
4.2 机会约束规划	第57-60页
4.2.1 机会约束规划的定义	第57-58页
4.2.2 机会约束的求解方法	第58-60页
4.3 基于机会约束规划的分布式电源与SVG的协调控制模型	第60-61页
4.3.1 目标函数	第60页
4.3.2 约束条件	第60-61页
4.4 基于Pareto最优解的粒子群算法的模型求解方法	第61-66页
4.4.1 基本粒子群优化算法	第62-63页
4.4.2 基于Pareto最优解的粒子群算法	第63-66页
4.5 算例分析	第66-71页
4.6 本章小结	第71-72页
结论与展望	第72-74页
参考文献	第74-81页
攻读学位期间发表的论文	第81-82页
攻读学位期间参加的科研项目	第82-84页
致谢	第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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