声明
摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 风能利用及其背景
1.1.2 风电并网存在的问题
1.2 研究现状分析
1.3 本文的主要工作
第二章 基于T-S模糊神经网络改进遗传算法的优化调度模型求解
2.1 遗传算法
2.1.1 遗传算法综述
2.1.2 遗传算法原理
2.2 基于T-S模糊神经网络的改进遗传算法
2.2.1 T-S模糊神经网络理论
2.2.2 基于T-S模糊神经网络的进化机制
2.2.3 求解步骤
2.3 含风电电力系统的多目标优化调度模型及求解
2.3.1 含风电电力系统多目标优化调度模型
2.3.2 多目标优化调度模型的模糊化处理
2.3.3 多目标优化调度模型的求解
2.4 算例分析
2.5 本章小结
第三章 含多风场的电力系统多目标随机优化调度
3.1 多风场出力的不确定性分析
3.1.1 风电场风速的不确定性分析
3.1.2 单风电场出力的不确定性分析
3.1.3 多风电场出力的不确定性分析
3.2 含多风场的电力系统多目标随机优化调度模型
3.2.1 目标函数
3.2.2 约束条件
3.3 多目标随机优化调度模型的转换与求解
3.3.1 多目标随机优化调度模型的转换
3.3.2 多目标随机优化调度模型的求解
3.4 算例分析
3.5 本章小结
第四章 大规模风电接入对湖南电网调峰的影响
4.1 湖南电网概况
4.1.1 湖南电网电源现状分析
4.1.2 湖南电网负荷特性分析
4.2 不确定风力发电对湖南电网调峰的影响分析
4.2.1 湖南电网峰谷差基本情况分析
4.2.2 湖南电网调峰措施分析
4.2.3 湖南电网调峰存在的主要问题
4.3 考虑机组深度调峰的湖南电网多目标随机优化调度
4.3.1 目标函数
4.3.2 约束条件
4.3.3 多目标随机优化调度模型的转换
4.3.4 多目标随机优化调度模型的求解
4.4 算例分析
4.5 本章小结
结论及展望
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士学位期间发表的论文及专利目录
附录B 攻读硕士学位期间参加的相关项目
长沙理工大学;