声明
摘要
第1章绪论
1.1研究背景和研究意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究意义
1.2国内外研究现状
1.3本文技术路线及主要研究工作
1.3.1技术路线
1.3.2主要研究内容
第2章风功率预测及系统
2.1问题描述
2.2批聚合策略
2.3DE-LSSVM与场景树混合方法
2.3.1利用DE-LSSVM预测风功率
2.3.2预测误差场景树生成及缩减
2.3.3DE-LSSVM与误差场景树混合
2.4数值实验
2.4.1聚合批预测实验
2.4.2DE-LSSVM和场景树混合预测实验
2.5风功率预测系统
2.5.1需求分析
2.5.2功能模块设计
2.5.3数据库设计
2.5.4功能实现
2.6本章小结
第3章考虑排放惩罚和随机电价的发电调度问题
3.1问题背景
3.2问题描述
3.3问题建模
3.3.1排放惩罚的数学表达
3.3.2随机电价的建模
3.3.3发电费用函数
3.3.4数学模型
3.4本章小结
第4章拉格朗日松弛算法求解
4.1等价问题
4.2问题求解
4.2.1松弛策略一
4.2.2松弛策略二
4.3数值实验
4.3.1算法性能
4.3.2可变惩罚与恒定惩罚的比较
4.3.3电价随机参数灵敏度分析
4.4本章小结
第5章结束语
参考文献
致谢
东北大学;