基于值函數(shù)近似的電力系統(tǒng)分散優(yōu)化調(diào)度研究
【學(xué)位單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TM73
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 選題背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 多區(qū)域電力系統(tǒng)分散優(yōu)化調(diào)度研究現(xiàn)狀
1.2.2 含風(fēng)電多區(qū)域電力系統(tǒng)分散優(yōu)化調(diào)度研究現(xiàn)狀
1.2.3 智能電網(wǎng)分散優(yōu)化調(diào)度研究現(xiàn)狀
1.2.4 值函數(shù)近似理論研究現(xiàn)狀
1.3 現(xiàn)有研究不足與研究挑戰(zhàn)
1.3.1 現(xiàn)有研究不足
1.3.2 本文面臨的挑戰(zhàn)
1.4 本文研究思路與主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
1.4.1 本文研究思路
1.4.2 本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
第二章 基于值函數(shù)近似的多區(qū)域電力系統(tǒng)分散優(yōu)化調(diào)度
2.1 引言
2.2 多區(qū)域經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型
2.2.1 集中式優(yōu)化模型
2.2.2 區(qū)域解耦的原理
2.2.3 多區(qū)域分散優(yōu)化模型
2.3 分散優(yōu)化模型的求解
2.3.1 值函數(shù)的近似
2.3.2 近似值函數(shù)的更新
2.3.3 求解步驟
2.3.4 關(guān)于網(wǎng)損的討論
2.4 算例分析
2.4.1 所提算法的準(zhǔn)確性驗(yàn)證
2.4.2 所提算法的適應(yīng)性分析
2.4.3 算法收斂性能及與其他算法的比較
2.5 本章小結(jié)
第三章 含風(fēng)電場(chǎng)的多區(qū)域電力系統(tǒng)分散隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度
3.1 引言
3.2 含風(fēng)電場(chǎng)多區(qū)域經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型
3.2.1 目標(biāo)函數(shù)
3.2.2 約束條件
3.3 分散隨機(jī)優(yōu)化模型及算法
3.3.1 分散優(yōu)化模型
3.3.2 各區(qū)域分散隨機(jī)優(yōu)化子問題求解
3.3.3 分散隨機(jī)優(yōu)化算法的流程
3.4 算例分析
3.4.1 測(cè)試環(huán)境介紹
3.4.2 6節(jié)點(diǎn)2區(qū)域系統(tǒng)
3.4.3 IEEE多區(qū)域測(cè)試系統(tǒng)
3.4.4 某實(shí)際系統(tǒng)
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于時(shí)空分解的智能電網(wǎng)分散優(yōu)化調(diào)度
4.1 引言
4.2 動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型與GICC推導(dǎo)
4.2.1 動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型
4.2.2 GICC推導(dǎo)
4.3 時(shí)空分解算法
4.3.1 時(shí)空分解理論與建模
4.3.2 子問題求解
4.3.3 算法流程
4.3.4 關(guān)于提高算法收斂速度的討論
4.4 算例分析
4.4.1 測(cè)試環(huán)境介紹
4.4.2 所提算法的準(zhǔn)確性驗(yàn)證
4.4.3 所提算法的適應(yīng)性分析
4.5 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件
【參考文獻(xiàn)】
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