一、前推回代潮流算法在城网规划中的应用（论文文献综述）
马俊[1]（2021）在《城市综合能源网统一前推回代法能流计算研究》文中指出综合能源系统（integrated energy systems,IES）是能源互联网的载体,对提高能源利用率,实现可持续发展意义重大。能流计算是IES分析理论中的基础算法之一,现有的IES能流计算模型较为复杂且解耦后的能流算法并不统一。亟需选取简化的IES模型并统一能流算法,以提高IES能流分析效率。考虑到电网在IES中的核心地位,将配电网常用的前推回代法应用于IES统一能流计算中。然而传统算法既不能有效处理现代电网中的多PV节点问题,也无法直接应用于其它异质能源网的能流计算中。本文对此展开研究,提出了城市综合能源网统一前推回代能流计算方法。主要研究工作如下:1)搭建了城市综合能源网中电力、热力以及天然气网络的稳态与动态模型。其中考虑到不同网络能流暂态时间尺度的差异,电网均采用交流潮流稳态模型;热网在稳态模型的基础上考虑其慢时间尺度带来的时间延时问题;气网静态模型选择适用于配气网压力的管道模型,动态模型则采用偏微分方程描述动态过程。配合耦合环节实现了城市IES的整体模型搭建,为统一方法能流解算奠定基础。2)提出一种城市综合能源网统一前推回代能流计算方法。电力潮流计算中,分别采用改进影响因子矩阵法与叠加定理,有效解决了现代配网多PV节点与闭环运行问题;热力能流计算中,采用供回热网解耦的方式,基于热电比拟思想,完善了热力系统前推回代能流算法;对于天然气能流计算,基于解环和线性化气流补偿思想,有效解决了非线性含环气网无法叠加求解的难题,提出了适用于天然气网络的前推回代算法改进;基于耦合环节模型,实现了城市综合能源网统一前推回代法能流计算。3)仿真算例与结果分析表明,所提出方法具有良好的可行性与适用性。电力潮流计算中的改进算法很好地解决了传统前推回代法无法有效处理多PV节点以及环网的问题,最小二乘法的引入在保证算法精度的同时并未增加计算负担;热力能流中的解耦算法对辐射状的供热网与汇聚状的回热网均具有良好的适用性;天然气系统的补偿气流法可以很好地处理非线性气网的求解问题,与梯度法相比优势明显。在综合能源系统单时段能流计算中,通过静特性分析展示了各子系统间的协调互动以及对风电消纳的影响,多时段能流计算则展示了城市综合能源网各节点负荷及耦合元件出力的动态变化过程。所提算法在实现城市综合能源网能流算法统一的同时,仍保留了传统前推回代算法收敛性好,对初值要求不高且编程简单等优点。对于非线性气网的解算,所提补偿气流法可高效地处理环网问题,与其它算法相比优势明显。
李新桥[2]（2020）在《基于禁忌搜索算法的配电网重构研究》文中研究指明配电网重构是优化配电系统运行的重要手段,也是配网自动化研究的重要内容。配电网通常为闭环设计、开环运行。在正常运行条件下,配电调度员根据运行情况进行开关操作以调整网络结构,一方面可将负荷由过负载馈线转移到轻负载馈线上,从而调节馈线的负荷水平,消除馈线过载,改善系统供电电压质量;另一方面通过网络重构可改善电网运行方式从而降低网损,提高系统的经济性。在配电系统发生故障时,通过打开某些分段开关隔离故障,同时合上某些联络开关把故障线路上部分或全部负荷转移到未故障的线路上去,从而缩小停电范围,并在故障后迅速恢复供电。本文结合现代优化算法和配电网优化分析的研究现状,对基于禁忌搜索算法的配电网重构进行了以下方面的研究:（1）在配电网拓扑分析的基础上,给出了配电网辐射状的判据并总结出配电网辐射状判据的流程。采用基于支路电流的前推回代法进行潮流计算,避免了复杂的网络编号工作,能够快速便捷的确定配电网的结构。（2）采用并行禁忌搜索算法解决配电网重构过程中编码复杂和计算效率低等问题。该算法通过设置多个禁忌长度对解空间同时进行搜索,提高了搜索效率。在设计邻域结构时,采用N维坐标系的编码策略对网络中开关进行编码,其中坐标系的维数对应网络中联络开关的个数,在每维坐标中针对每个状态量分别进行加1和减1操作,对应网络拓扑图中的开关的移动操作,在该种邻域结构下进行寻优并得到全局最优解。最后采用两个IEEE经典算例进行仿真,结果表明应用该算法进行配电网重构研究时能简便快速的求出使得网络损耗最小的网络结构,具有一定的可行性和优越性。（3）对一天24小时进行配电网动态重构研究。首先对该时间区间进行等时段划分,在负荷预测的基础上对每一时间段先进行静态重构研究。然后通过两次优化策略对各时间段的重构结果进行组合优化,得到最终的动态重构方案。采用IEEE33节点系统进行仿真,结果表明应用该方法进行配电网动态重构研究能进一步改善配电网运行的经济性能且具有一定的可行性和实用性。
郭昕瑜[3]（2020）在《含分布式电源的配电网网络重构研究》文中提出随着新能源发电技术的发展,对配电网经济性和可靠性提出了越来越高的要求。分布式发电（Distributed Generation,DG）因其节省投资、降低损耗、能源种类多样化等积极作用得到了越来越多的关注,由于DG并网后会使配电网的网络损耗、电压质量等方面受到影响,导致配电网重构变得更加复杂,传统的单目标配电网重构已不能很好的满足未来分布式发电系统的需求。因此,研究考虑DG的多目标配电网重构具有理论与实际工程意义。本文的研究工作主要包括以下几方面:在分析了几种常见DG的基础上,得到DG并网后对配电网所造成的影响,并通过简化配电网模型详细分析了DG的出力、并网位置和其功率因数对网络损耗的影响。根据几种典型的DG建立了其在潮流计算中的数学模型,针对传统计算PV节点的算法存在的缺陷,提出了一种采用补偿与惩罚策略修正PV节点无功的前推回代潮流计算方法,并通过IEEE14节点系统配电网作为算例,验证了算法的正确性。由于传统遗传算法在配电网重构应用方面存在局限性,针对含DG的多目标配电网重构问题,本文提出了一种改进的遗传算法,采用基于聚类的非支配个体进行选择,在精英保留策略中将一部分非精英基因引入到遗传操作中,与精英个体杂交产生子代个体,对算法中的快速非支配排序以及精英保留策略进行了改进,并引入了 Pareto模型,该算法不仅满足了多目标重构的需要,而且提升了 Pareto最优解的分布性和多样性。在以上研究工作的基础上,以网络损耗最小、电压偏移量最小和负荷均衡化为优化目标,建立了考虑配电网运行拓扑约束、潮流约束的重构优化模型。在DG接入后考虑到网络的经济性,将DG的经济成本也作为优化目标,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法求解含DG的配电网重构优化问题。最后,以IEEE33节点系统算例进行仿真计算,分析对比DG并网前后的重构结果可知,所提出的网络重构算法得到Pareto最优解具有较好的多样性和分布性。同时证明,在满足配电网运行约束的基础上,DG并网优化后可以降低网络损耗,提高电压质量,有效优化了配电网的运行指标。
葛林[4]（2020）在《配电网中广义电源的优化配置研究》文中研究指明针对在配电网中对分布式电源和电容器进行独立的优化配置存在一定的局限性,可能造成配电网资源无法被充分地利用。本文主要研究了配电网中分布式电源和电容器的综合优化配置。分析了广义电源的接入对配电网的网损、电压、继电保护、电能质量、可靠性和规划产生的影响,并分别对分布式电源并网和电容器并网给配电网的网损、电压造成的影响进行了合理的仿真分析。从配电公司的经济性角度出发,提出了包含售电收益、降损收益、延缓配电网投资收益、电压质量收益、分布式电源投资成本和电容器投资成本的目标函数,并结合节点电压限制、支路电流限制、分布式电源并网总容量限制、单个节点所允许接入分布式电源和电容器容量限制的约束条件,建立配电公司年综合收益最大的数学模型。引入了鲸鱼优化算法和遗传算法求解所建立的优化配置模型,采用IEEE33节点配电系统验证优化配置模型和优化算法的有效性。从年综合收益、网损、电压三个方面对比了分布式电源优化配置、电容器优化配置以及分布式电源和电容器综合优化配置的结果。
王英伟[5]（2020）在《基于牛顿法与直接解耦法的优化潮流算法》文中提出伴随我国社会经济的迅猛发展,我国电力需求也不断加大,而这使得电力系统在供电能力上面临着更高要求。对电力系统来说,配电网络非常重要,它是连接用户和输电网的一个十分重要和关键的环节。在进行配电网络的分析时,配电网潮流计算则是其最为基础的部分,同时也是定量分析配电网络系统的规划设计及运行方式经济性、合理性和可靠性的一大核心依据。本文主要针对配电网潮流计算的特点,配电网络的R/X的比值是非常大的,若使用快速解耦法,则会产生不收敛的问题,其效率也不高,配电网络系统一般具备很大的规模,若使用牛顿-拉夫逊方法,那么其计算量会非常庞大,而且计算效率会很低,此外,它对于初值也非常敏感,因此提出一种新的潮流计算方法。在本论文中,先是对配电网特性进行了介绍,分析了配电网当前状况,并对现阶段常用计算方法进行了分析,将快速解耦法运用在配电网问题的解决中,并利用牛顿-拉夫逊法来进行具体的矩阵计算。通过对这两种方法的综合运用,能够较好地化解在配电网潮流计算当中牛顿-拉夫逊法迭代次数太多和收敛慢的问题,可有效地促进其计算效率的提升,而且还可以很好地化解由于初值差而引发的不收敛的问题。然后将新的优化算法运用在配电网实际规划当中,对现状潮流分析总结,预测未来几年内随着配电网负荷增加,判断现有网络能否满足发展需要,提出优化方案,最后验证方案的可行性。通过仿真分析比较这几种方法,并结合算例说明:基于牛顿法与直接解耦法的优化潮流算法的优越性以及在配电网规划实践当中,对方案有效性进行深入的检验,以此来减少配电网的盲目规划性,帮助配电网规划人员更好地提高其决策能力与水平,降低风险,提高效率。
邵晨[6]（2020）在《华北农村“煤改电”供暖方案设计及配网规划研究》文中研究表明以雾霾为代表的空气污染,一方面使人们的健康面临着严重损害,另一方面也阻碍了经济的发展。京津冀作为华北主要省份,2016年3个省市的PM2.5年均浓度为70ug/m3,严重超出了世界卫生组织的标准（PM2.5≤10ug）。现有数据表明,居民生活采暖是冬季重污染天气频发的重要原因之一。“十三五”以来,京津冀地区开始大力推进农村地区“煤改电”进程,煤改电工程的实施对于治理大气环境、促进国家能源消费转型有着十分重要的影响。随着“煤改电”的推进,居民用电负荷的增加,农村低压配电网不再满足供电需求。结合“煤改电”负荷需求,科学合理地进行中低压配电网的改扩建规划也具有重要意义。本文选取京津冀地区作为研究对象,通过Energy Plus构建了该地区居民建筑冬季采暖用能模型,通过仿真计算得到其供暖能耗需求,并计算了不同供暖方式的全寿命周期成本,为居民供暖方式的选择提供了参考。当各户型均选用其最优供暖方式时,考虑各供暖方式供暖特性（如,蓄热式电暖器耗电时间为23:00-7:00、空气源热泵和地缘热泵根据供暖用能实时耗电）,可能会在夜间出现新的用电高峰,这会造成配电网改造成本较高。如果对供暖改造方案进行适当调整则会降低用电峰值,从而减少配电网改扩建费用。基于此,本文考虑“煤改电”工程总成本构建了“煤改电”供暖改造和配网规划双层规划模型,上层模型以煤改电工程全寿命周期成本最小为目标函数,以供暖方式的选择作为决策变量,下层模型以配电网规划改扩建成本最低为目标函数,将配电变压器选址定容、台区选择、配电线路选型作为决策变量。上层模型将节点负荷（由供暖方案计算得到）传递给下层,下层模型通过对配电网改扩建成本进行优化,并将最优规划方案传递给上层,从而影响上层的决策结果。本文采用了遗传算法进行求解,并以某农村实际“煤改电”及配电网规划为算例进行了验证。结果表明,所提方法在满足煤改电工程负荷需求、节点电压约束以及可靠性需求的前提下,实现了规划方案全寿命周期经济性最优。本文研究了在煤改电工程实施中,居民供暖改造问题、低压配电网改扩建规划问题。建立了以“煤改电”工程全寿命周期成本最低为目标函数,以居民供暖改造方式、配电压器选址定容,线路选型为决策变量的双层规划模型。通过本文研究,能为今后“煤改电”工程的推进提供一定的参考和指导。
陈鹏伟[7]（2019）在《新能源配电网不确定性潮流区间分析方法研究》文中进行了进一步梳理面向高比例可再生能源消纳的智能配电网已成为电力系统发展的重要趋势之一,但随着源、网、荷不确定因素的增多及其与信息系统、外部异质能源系统的深度耦合,运行不确定性也将成为智能配电网的显着特征。传统确定性潮流分析与优化作为研究电力系统稳态运行的基本电气计算,其合理性与可靠性前提在该发展趋势下将越来越难以保证。因此,为揭示不确定因素作用下智能配电系统的运行特性,保证其安全稳定、优质经济运行,论文围绕不确定参数区间建模方式,对新能源配电网不确定性潮流区间分析方法展开了如下研究:1)新能源配电网区间潮流算法针对含多类型分布式发电（distributed generation,DG）的交流配电网,引入道路矩阵回路分析,提出了用于弱环配电网的前推回代区间-仿射潮流算法,并通过无功/电压灵敏度矩阵两步修正方式,突破了前推回代区间-仿射潮流算法在多类型DG无功控制策略上的应用限制。针对含多换流站控制模式的交直流混合配电网,构造了交、直流子系统区间潮流的非线性规划等效模型,并采用交替迭代设计了混合配电网区间潮流等效算法。与蒙特卡罗概率潮流（Monte Carlo simulation-based probabilistic load flow,MCS-PLF）的对比结果表明:所提弱环网区间-仿射潮流算法能计及DG的多种无功控制特性,并继承前推回代法的计算高效性,基本不受回路数、负荷不确定水平及节点数的影响,且能确保区间结果的完备性;直流与辐射状交流配电网区间潮流方程的非线性规划等效可准确求取电压幅值边界,在保证潮流区间结果完备性的同时规避了区间/仿射迭代类方法存在的保守性问题。2)多端直流配电网在线静态安全分析区间算法为实现源-荷不确定条件下多端直流配电网的在线静态安全分析,建立了直流配电网N-1区间潮流模型。利用区间矩阵范数推导了 N-1预想事故电压变化区间与电流变化上界的估计表达式,提出了区间不确定性条件下预想事故筛选与校验方法,进而采用重构线性化技术设计了在线静态安全分析区间算法流程。与MCS-PLF及线路中断分布因子法的对比结果表明:预想事故筛选能够筛选出直流配电网所有存在电压或电流违限风险的预想事故,且能为详细校验提供准确但保守的初始值,实现高效求解从而满足在线应用时限（如1 min）要求;所提算法不仅适用多端直流配电网,在原理上同样适用于多端直流输电网。3)功率-电压非线性映射线性分析模型不确定性潮流的最终输出结果一般为状态量的某类分布（概率分布、模糊数或区间）,仅能体现多个不确定变量的共同作用,而无法分析每个不确定变量对输出变量的影响程度。为量化间歇式DG功率不确定性扰动对配电网各节点电压的内在影响力,建立了功率-电压非线性映射线性分析模型,提出了基于点估计法与弹性网回归的参数辨识方法。以DG储能配置作为线性分析模型的应用案例,建立了 DG储能协调优化配置模型,可计及间歇式DG对整个配电系统电压质量的影响,实现功率波动与电压波动双重约束下的DG储能功率/容量优化配置。通过MCS-PLF、电磁暂态仿真与敏感分析对比验证了所提线性分析模型的有效性与应用案例的合理性。4)功率-电压非线性映射区间分析模型功率-电压非线性映射线性分析模型表征了 DG功率不确定性对电压的影响力期望,但对不确定非线性系统仍存在宽运行范围下的固有误差。为量化DG不确定性功率扰动对各节点电压的影响力边界,首创性地建立了功率-电压非线性映射区间分析模型,分别提出了基于二次规划与基于随机规划的参数辨识方法,可平衡对计算效率与边界保守性的不同需求。以储能选址作为区间分析模型的应用案例,提出了采用集对分析的储能选址区间决策方法,可考虑电压波动治理中存在的确定与不确定双重属性,实现储能选址的综合最优决策。通过MCS-PLF、电磁暂态仿真与敏感分析对比验证了所提区间分析模型在影响力边界描述上的完备性与应用案例的合理性。5)新能源配电网区间最优潮流解析模型区间最优潮流兼具源-荷不确定性条件下对控制变量的决策功能与状态变量分布的区间分析功能,但由于无法采用经典最优化算法求解,因而存在求解效率低下、不便于工程应用的缺陷。采用Distflow潮流方程、仿射算术与Taylor包含函数,推导了交流配电网区间最优潮流的解析模型,变量复杂度控制在传统最优潮流模型2倍范围以内,并提出了计及Taylor包含函数高阶项的精度修正方法,提高了状态量边界估计与约束满足的准确性。沿用动态最优潮流（dynamic optimal power flow,DOPF）多时段优化思路,建立了描述间歇式DG控制不确定性的区间模型与区间DOPF解析模型。以扩展的33节点系统与实际113节点系统为例,通过MCS-PLF、最优潮流、随机最优潮流等对比验证了所提解析模型及修正方法的准确性、求解高效性及工程应用能力。
刘魁[8]（2019）在《主动配电网重构研究》文中研究指明随着分布式电源（DGs）的大量接入,配电网的电气特性发生了大的变化。适应于传统配电网的各种配电网分析算法不再适应于含有分布式电源的配电网。主动配电网是为了能有效管理含分布式电源配电网而提出的新的配电网发展目标。作为主动配电网研究的主要内容之一,研究主动配电网重构具有重要的实际意义。论文中以主动配电网多目标重构作为研究内容,此优化问题具有多目标,规模大的特点,而现有的适应于主动配电网多目标重构的模型以及求解方法远不完善。文中在对配电网多目标重构方法总结的基础上,提出了用于主动配电网多目标重构问题的启发式求解方法。首先对含分布式电源配电网的潮流计算方法以及短路计算方法进行了研究。潮流计算方法中,在处理PV节点时,方法通过引入无功修正系数kp和无功调节量ΔQ,实现了PV节点回代过程中电压的恒定和前推过程中无功的确定。短路计算方法中,根据分布式电源输出特性的不同,分别计算不同分布式电源作用下的故障电流,叠加得到总故障电流。然后为了减少优化问题规模,建立了配电网重构图,以配电网重构图为基础,提出一种辐射式网络生成算法,方法避免了以往算法后期对网络的筛选过程。在以上研究工作的基础上,结合建立的改进二进制粒子群算法,得到了主动配电网多目标重构算法,对多目标主动配电网重构问题进行了求解。在VS2013平台下用VC++编制了主动配电网重构程序,以某市35kV高压主动配电网为例,对算法进行了验证。通过对比重构前后的目标函数值可知,使用本文中提出的算法,在满足主动配电网运行约束的基础上,可以有效优化配电网运行指标。方法正确且切实有效。
徐晓帅,周晓鸣,李峰[9]（2019）在《主动配电网不平衡潮流算法综述》文中提出在智能电网时代,传统配电网逐步转变为主动配电网。高间歇性的分布式电源的持续大量并网,在节约能源与保护环境的同时,也对未来配电网规划及优化调度提出了新的要求与挑战。新形势新要求下,当今配电网亟需兼顾高效性与鲁棒性的不平衡潮流算法。文章总结了主动配电网中常见元件模型,梳理了近年国内外提出的不平衡主动配电网潮流算法,并对各潮流算法进行总结与评价。文章旨在为各主动配电网研究提供合理不平衡潮流算法选择,为完善不平衡主动配电网潮流算法提供思路,并为未来主动配电网潮流算法的发展与应用提出了展望。
董如来[10]（2017）在《基于云计算的配电网前推回代潮流计算研究》文中提出随着电力系统的不断发展,电网中的数据呈爆炸式增长,传统的计算模式渐渐无法满足电力系统的需求。在配电网计算分析中,潮流计算占据重要位置,是配电网进行计算分析的基础,研究能够快速计算配电网潮流的方法对推进配电网分析计算建设具有重要的意义。云计算技术能够实现海量数据储存与计算,实现资源合理配置。本文在探讨云计算技术和配电网潮流计算方法的基础上,重点研究如何将云计算技术应用到配电网前推回代潮流计算中。首先,本文阐述了云计算技术在电力系统中应用与研究的国内外现状、云计算的特点和配电网潮流计算的几种常用方法,分析了任务调度算法的种类及目标。其次,对基本min-min任务调度算法进行改进。引入相对损失度的概念,将相对损失度作为min-min算法在任务分配过程中确定最佳分配方案的参考依据,并通过参数K值优化选择方案。在确定最终分配方案前,计算负载均值,依据计算结果调整分配方案。通过仿真计算,证明了提出的考虑负载均衡的改进min-min算法的有效性。在该算法的基础上,提出了一种适应配电网特点的改进min-min关联任务调度算法。该关联任务调度算法将关联任务按照任务关系进行分层,同层任务间采用改进min-min算法进行分配,不同层任务间通过虚拟机通信传递消息。最后,本文提出一种基于云计算的配电网前推回代潮流计算方法。将配电网的整体结构划分成相互关联的子网,每一个子网对应一个任务,不同的任务表示不同的前推回代潮流计算过程。将全部子网依据相互关系形成关联任务图,通过任务关联图中的任务关系和改进min-min关联任务调度算法,将各个子网形成的计算任务合理分配到多个虚拟机上处理。利用C++语言编写仿真程序,对IEEE33节点、IEEE69节点、IEEE292节点算例进行计算,结果表明该算法能够有效提高配电网潮流计算的速度,验证了算法的有效性。
二、前推回代潮流算法在城网规划中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、前推回代潮流算法在城网规划中的应用（论文提纲范文）
（1）城市综合能源网统一前推回代法能流计算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合能源系统建模现状 |
| 1.2.2 综合能源系统稳态能流计算现状 |
| 1.2.3 综合能源系统动态能流计算现状 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 2 综合能源系统模型搭建 |
| 2.1 电力系统模型 |
| 2.1.1 电力系统稳态模型 |
| 2.1.2 电力系统节点分类 |
| 2.1.3 分布式电源对节点类型的影响 |
| 2.2 热力系统模型 |
| 2.2.1 热力系统稳态模型 |
| 2.2.2 热力系统节点分类 |
| 2.3 天然气系统模型 |
| 2.3.1 天然气系统稳态模型 |
| 2.3.2 天然气系统动态模型 |
| 2.3.3 天然气系统节点分类 |
| 2.4 耦合环节模型 |
| 2.4.1 热电联产机组 |
| 2.4.2 电锅炉与燃气锅炉 |
| 2.4.3 电转气技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 综合能源系统前推回代能流计算方法 |
| 3.1 含PV节点与环网的电力系统潮流算法 |
| 3.1.1 前推回代算法 |
| 3.1.2 含多PV节点及环网的配电网算法改进 |
| 3.2 基于解耦的热力系统能流计算方法 |
| 3.2.1 热力系统前推回代能流计算实现思路 |
| 3.2.2 基于解耦的热力系统前推回代算法 |
| 3.3 基于解环的天然气系统能流计算方法 |
| 3.3.1 天然气系统前推回代能流计算实现思路 |
| 3.3.2 基于解环的天然气系统前推回代算法 |
| 3.4 综合能源网统一能流计算方法 |
| 3.4.1 算法流程 |
| 3.4.2 静特性分析 |
| 3.5 综合能源网动态特性分析方法 |
| 3.5.1 热力网络动态特性分析方法 |
| 3.5.2 天然气网络动态特性分析方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 算例分析 |
| 4.1 电力系统潮流算例分析 |
| 4.2 热力系统能流算例分析 |
| 4.3 天然气系统能流算例分析 |
| 4.3.1 天然气稳态与动态模型验证 |
| 4.3.2 线性化补偿气流法算例验证 |
| 4.4 城市综合能源网能流算例分析 |
| 4.4.1 城市综合能源网单时段能流计算分析 |
| 4.4.2 城市综合能源网多时段能流计算分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 单时段系统参数相关数据 |
| 附录B 多时段系统参数相关数据 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（2）基于禁忌搜索算法的配电网重构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 配电网重构的研究背景 |
| 1.2 配电网重构的目的及意义 |
| 1.3 配电网重构的研究现状 |
| 1.3.1 配电网重构的数学模型 |
| 1.3.2 配电网重构算法的研究现状 |
| 1.3.3 含分布式电源的网络重构研究现状 |
| 1.3.4 配电网动态重构的研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第二章 配电网网络拓扑分析 |
| 2.1 图论概念 |
| 2.1.1 图与网络 |
| 2.1.2 图的遍历 |
| 2.2 配电网拓扑结构分析 |
| 2.2.1 配电网辐射状判据 |
| 2.2.2 配电网辐射状判断流程 |
| 2.3 配电网潮流计算 |
| 2.3.1 配电网潮流计算综述 |
| 2.3.2 前推回代潮流算法的原理及特点 |
| 2.4 基于支路电流的前推回代潮流算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 禁忌搜索算法 |
| 3.1 算法简介 |
| 3.2 局部邻域搜索 |
| 3.3 禁忌搜索算法的关键参数 |
| 3.3.1 初始解和候选解 |
| 3.3.2 适配值函数 |
| 3.3.3 邻域结构和禁忌对象 |
| 3.3.4 禁忌表和禁忌长度 |
| 3.3.5 藐视准则和终止准则 |
| 3.4 禁忌搜索算法的流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于禁忌搜索算法的配电网重构 |
| 4.1 配电网重构的数学模型 |
| 4.1.1 目标函数 |
| 4.1.2 约束条件 |
| 4.2 并行禁忌搜索算法 |
| 4.2.1 并行禁忌搜索的分类 |
| 4.2.2 并行禁忌搜索算法的实现 |
| 4.3 基于并行禁忌搜索算法的配电网重构 |
| 4.3.1 优化变量的设计 |
| 4.3.2 邻域结构的设计 |
| 4.3.3 禁忌表的设计 |
| 4.3.4 藐视准则和终止准则的设计 |
| 4.3.5 配电网重构流程 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 配电网多时段动态重构 |
| 5.1 配电网多时段动态重构的数学模型 |
| 5.1.1 目标函数 |
| 5.1.2 约束条件 |
| 5.2 配电网多时段动态重构的模型求解 |
| 5.2.1 负荷预测 |
| 5.2.2 多时段动态重构的初步优化 |
| 5.2.3 多时段动态重构的二次优化 |
| 5.2.4 配电网多时段动态重构流程 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 IEEE16 节点系统计算数据 |
| 附录2 IEEE33 节点系统计算数据 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（3）含分布式电源的配电网网络重构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网重构算法的研究现状 |
| 1.2.2 含分布式电源的配电网重构研究现状 |
| 1.2.3 配电网重构多目标优化算法的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 分布式电源及其对配电网的影响研究 |
| 2.1 分布式电源的概念 |
| 2.2 典型的分布式电源类型 |
| 2.2.1 风力发电 |
| 2.2.2 光伏发电 |
| 2.2.3 微型燃气轮机 |
| 2.2.4 氢能及燃料电池发电 |
| 2.3 分布式电源对配电网的影响分析 |
| 2.3.1 DG对配电网电压的影响 |
| 2.3.2 DG对配电网供电可靠性的影响 |
| 2.3.3 DG对配电网继电保护的影响 |
| 2.4 DG对配电网的网损影响分析 |
| 2.4.1 DG接入配网位置对网损的影响 |
| 2.4.2 DG的容量对网损的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 含分布式电源的配电网潮流计算 |
| 3.1 分布式电源在潮流计算中的等值模型 |
| 3.1.1 风力发电数学模型 |
| 3.1.2 光伏发电数学模型 |
| 3.1.3 燃料电池数学模型 |
| 3.1.4 燃气轮机数学模型 |
| 3.2 传统的前推回代法 |
| 3.3 改进的前推回代法 |
| 3.4 含分布式电源配电网潮流计算计算步骤 |
| 3.5 算例验证 |
| 3.5.1 单独DG并网不同容量下的网损及电压分析 |
| 3.5.2 各类DG混合并网的测试分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于改进遗传算法的含分布式电源的配电网重构 |
| 4.1 多目标进化算法及约束处理 |
| 4.1.1 多目标进化算法数学模型 |
| 4.1.2 多目标进化算法约束处理 |
| 4.2 改进的多目标遗传算法NSGAII |
| 4.2.1 传统遗传算法的基本原理 |
| 4.2.2 NSGAII的算法基本原理 |
| 4.3 基于改进的多目标遗传算法NSGAII的基本操作 |
| 4.3.1 NSGAII应用于配电网重构的具体操作 |
| 4.3.2 NSGAII算法中Pareto最优解分布性和多样性的提升策略 |
| 4.4 配电网重构的数学模型 |
| 4.4.1 配电网重构的目标函数 |
| 4.4.2 配电网重构的约束条件 |
| 4.4.3 含DG的配电网重构的目标函数 |
| 4.4.4 含DG的配电网重构约束条件 |
| 4.5 含DG的配电网重构程序的实现 |
| 4.6 算例分析 |
| 4.6.1 无DG接入时配电网多目标重构结果分析 |
| 4.6.2 含DG的配电网多目标重构结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A:IEEE14 节点系统参数(标幺值) |
| 附录 B:IEEE33 节点系统参数(标幺值) |
| 攻读硕士学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（4）配电网中广义电源的优化配置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网分布式电源优化配置的研究现状 |
| 1.2.2 配电网电容器优化配置的研究现状 |
| 1.2.3 配电网广义电源综合优化配置的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 广义电源及其接入对配电网的影响 |
| 2.1 广义电源 |
| 2.1.1 分布式电源 |
| 2.1.2 并联电容器 |
| 2.2 广义电源对配电网的影响 |
| 2.2.1 分布式电源对配电网的影响 |
| 2.2.2 电容器对配电网的影响 |
| 2.3 仿真分析 |
| 2.3.1 分布式电源并网对配电网网损的影响 |
| 2.3.2 分布式电源并网对配电网电压的影响 |
| 2.3.3 电容器并网对配电网网损的影响 |
| 2.3.4 电容器并网对配电网电压的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 含广义电源的配电网潮流计算 |
| 3.1 配电网简介 |
| 3.2 配电网的潮流计算方法 |
| 3.2.1 支路类算法 |
| 3.2.2 牛顿类算法 |
| 3.2.3 母线类算法 |
| 3.2.4 潮流算法的比较 |
| 3.3 广义电源的节点类型及处理方法 |
| 3.3.1 分布式电源的节点类型及处理方法 |
| 3.3.2 电容器的节点类型及处理方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 配电网广义电源的优化配置模型和算法 |
| 4.1 广义电源的优化配置模型 |
| 4.1.1 目标函数的建立 |
| 4.1.2 约束条件及其处理 |
| 4.1.3 综合目标函数 |
| 4.2 鲸鱼优化算法 |
| 4.2.1 鲸鱼优化算法的基本思想 |
| 4.2.2 鲸鱼优化算法的基本原理 |
| 4.3 基于鲸鱼优化算法的广义电源优化配置 |
| 4.3.1 编码方案 |
| 4.3.2 生成初始种群 |
| 4.3.3 求解步骤 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 算例分析 |
| 5.1 配网系统原始数据 |
| 5.2 模型与算法参数的选取 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 不同优化方案的结果分析 |
| 5.3.2 不同优化算法的结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）基于牛顿法与直接解耦法的优化潮流算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究潮流计算的意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究潮流计算的意义 |
| 1.2 潮流计算的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 2 配电网潮流计算 |
| 2.1 配电网潮流计算的特点与模型 |
| 2.2 配电网潮流计算经典算法 |
| 2.2.1 牛顿法的基本原理和特点 |
| 2.2.2 直接解耦法 |
| 2.2.3 高斯法 |
| 2.2.4 前推回代法 |
| 2.2.5 回路阻抗法 |
| 2.3 配电潮流计算算法比较 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于牛顿法与直接解耦法的优化潮流算法 |
| 3.1 优化算法在高压配电网中的应用 |
| 3.2 算法的结合 |
| 3.3 计算步骤 |
| 3.4 应用算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 配电网潮流计算在规划中的应用 |
| 4.1 配电网规划的意义 |
| 4.2 配电网现有条件分析 |
| 4.2.1 发电厂装机情况 |
| 4.2.2 线路及变电站情况 |
| 4.2.3 配电网接线图 |
| 4.2.4 现状潮流 |
| 4.2.5 计算结果分析 |
| 4.3 电力负荷预测 |
| 4.3.1 负荷预测 |
| 4.3.2 预测结果分析 |
| 4.4 配电网目标年分析 |
| 4.4.1 主要技术指标 |
| 4.4.2 方案制定 |
| 4.4.3 验证优化方案的可行性 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）华北农村“煤改电”供暖方案设计及配网规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.2.1 “煤改电”项目研究现状及相关政策 |
| 1.2.2 配电网规划方法研究综述 |
| 1.2.3 “煤改电”全寿命周期理论研究综述 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 2 华北农村地区居民住宅用能建模与供暖能耗分析 |
| 2.1 建筑能耗模拟软件的发展及Energy Plus的介绍 |
| 2.1.1 建筑能耗模拟的发展及意义 |
| 2.1.2 建筑能耗模拟软件Energy Plus介绍 |
| 2.2 华北农村地区居民住宅冬季供暖模型建立 |
| 2.3 华北农村地区居民住宅模型供暖能耗计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 华北农村地区“煤改电”供暖方式选择及其经济性分析 |
| 3.1 “煤改电”供热方式研究 |
| 3.2 “煤改电”供暖经济性分析 |
| 3.2.1 “煤改电”供暖改造成本建模 |
| 3.2.2 供暖设备成本计算 |
| 3.2.3 运营成本计算 |
| 3.2.4 “煤改电”供暖改造成本计算 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 “煤改电”全寿命周期总成本双层模型构建及算例分析 |
| 4.1 考虑“煤改电”总成本的模型构建 |
| 4.1.1 双层规划模型 |
| 4.1.2 上层规划模型 |
| 4.1.3 下层规划模型 |
| 4.2 遗传算法求解 |
| 4.2.1 遗传算法原理简介 |
| 4.2.2 遗传算法结合算例模型的运用 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 网架结构及相关参数 |
| 4.3.2 日常用电负荷参数 |
| 4.3.3 设备选型及方案规划 |
| 4.3.4 目标函数求解 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）新能源配电网不确定性潮流区间分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 不确定性潮流分析 |
| 1.2.2 不确定性最优潮流 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 第2章 新能源配电网区间潮流算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 区间/仿射算术与仿射潮流算法 |
| 2.2.1 区间数及其基本运算 |
| 2.2.2 仿射数及其基本运算 |
| 2.2.3 配电网前推回代仿射潮流 |
| 2.3 计及DG无功控制的弱环配电网仿射潮流 |
| 2.3.1 弱环配电网回路分析 |
| 2.3.2 DG无功模型与修正方程 |
| 2.3.3 计及DG无功控制的仿射潮流 |
| 2.4 交直流混合配电网区间潮流等效算法 |
| 2.4.1 交直流混合配电网基本模型 |
| 2.4.2 基于非线性规划的区间潮流等效模型 |
| 2.4.3 等效区间潮流交替迭代求解 |
| 2.5 算例测试与分析 |
| 2.5.1 弱环配电网仿射潮流 |
| 2.5.2 混合配电网等效区间潮流 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多端直流配电网在线静态安全分析区间算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 计及区间不确定性的预想事故筛选方法 |
| 3.2.1 多端直流配电网N-1区间潮流模型 |
| 3.2.2 N-1预想事故电压变化边界估计 |
| 3.2.3 N-1预想事故筛选 |
| 3.3 计及区间不确定性的预想事故校验方法 |
| 3.3.1 详细校验等效模型 |
| 3.3.2 采用连续线性规划的等效模型求解 |
| 3.4 在线静态安全分析流程 |
| 3.4.1 初始化线性松弛模型 |
| 3.4.2 在线分析流程设计 |
| 3.5 算例测试与分析 |
| 3.5.1 预想事故筛选与MCS-PLF对比 |
| 3.5.2 预想事故校验与MCS-PLF对比 |
| 3.5.3 扩展33节点直流系统在线分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 功率-电压非线性映射线性分析模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本建模思路 |
| 4.3 线性分析模型参数辨识 |
| 4.3.1 基于点估计法的分析样本构造 |
| 4.3.2 基于弹性网回归的电压影响系数估计 |
| 4.4 模型应用-DG储能协调优化配置 |
| 4.4.1 DG储能系统模型 |
| 4.4.2 计及电压质量的配网DG储能优化配置模型 |
| 4.5 算例测试与分析 |
| 4.5.1 非线性映射线性分析 |
| 4.5.2 DG储能优化配置 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 功率-电压非线性映射区间分析模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基本建模思路 |
| 5.3 区间分析模型参数辨识 |
| 5.3.1 基于二次规划的参数辨识方法 |
| 5.3.2 基于随机规划的参数辨识方法 |
| 5.4 模型应用-储能选址决策 |
| 5.4.1 电压波动抑制系数矩阵 |
| 5.4.2 储能选址区间决策模型 |
| 5.5 算例测试与分析 |
| 5.5.1 非线性映射区间分析 |
| 5.5.2 储能选址区间决策 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 新能源配电网区间最优潮流解析模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 配电网区间最优潮流 |
| 6.2.1 区间最优潮流数学描述 |
| 6.2.2 区间最优潮流解析模型 |
| 6.2.3 区间最优潮流解析模型修正方法 |
| 6.3 配电网区间动态最优潮流 |
| 6.3.1 可控间歇式DG区间模型 |
| 6.3.2 区间动态最优潮流解析模型 |
| 6.4 算例测试与分析 |
| 6.4.1 区间最优潮流 |
| 6.4.2 区间动态最优潮流 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）主动配电网重构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景意义 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 配电网重构的优化算法 |
| 1.3.2 保证网络辐射式运行的策略 |
| 1.3.3 重构数学模型 |
| 1.3.4 多目标处理和约束处理 |
| 1.4 本文主要研究内容与章节安排 |
| 2 含分布式电源的配电网潮流计算方法 |
| 2.1 分布式电源及其在潮流计算中的节点类型 |
| 2.1.1 风力发电 |
| 2.1.2 光伏发电 |
| 2.1.3 燃料电池 |
| 2.1.4 微型燃气轮机 |
| 2.2 传统配电网潮流计算方法 |
| 2.2.1 牛顿类算法 |
| 2.2.2 母线类算法 |
| 2.2.3 支路类算法 |
| 2.3 含分布式电源的配电网前推回代潮流计算方法 |
| 2.3.1 前推回代法计算原理 |
| 2.3.2 含分布式电源配电网潮流计算现有方法 |
| 2.3.3 含分布式电源配电网潮流计算新方法 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 算法正确性验证 |
| 2.4.2 算法收敛性验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 含分布式电源的配电网通用故障电流计算方法 |
| 3.1 配电网故障时分布式电源模型 |
| 3.1.1 恒功率输出状态 |
| 3.1.2 电压支撑输出状态 |
| 3.2 故障计算时配电网模型 |
| 3.2.1 分布式电源模型 |
| 3.2.2 配电网故障模型 |
| 3.2.3 分布式电源参数计算 |
| 3.3 通用故障电流计算方法 |
| 3.3.1 电网通用故障电流计算方法 |
| 3.3.2 含分布式电源的配电网通用故障电流计算方法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 三相短路计算 |
| 3.4.2 两相短路计算 |
| 3.4.3 算法性能验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 配电网模型及辐射式网络生成算法 |
| 4.1 配电网连接模型与重构图 |
| 4.1.1 连接模型 |
| 4.1.2 用于重构的图 |
| 4.1.3 连接模型中开关与重构图中支路的对应关系 |
| 4.2 辐射式网络生成算法 |
| 4.2.1 配电网对应重构图的简化 |
| 4.2.2 辐射式网络生成 |
| 4.2.3 算例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 主动配电网重构算法 |
| 5.1 主动配电网重构的数学模型 |
| 5.1.1 目标函数 |
| 5.1.2 约束条件 |
| 5.2 二进制粒子群算法的改进 |
| 5.2.1 基本二进制粒子群算法 |
| 5.2.2 改进二进制粒子群算法 |
| 5.2.3 算法对比分析 |
| 5.3 含约束多目标处理技术 |
| 5.3.1 多目标处理 |
| 5.3.2 含约束多目标处理 |
| 5.4 主动配电网多目标重构优化算法 |
| 5.4.1 辐射式网络生成算法在重构中的应用 |
| 5.4.2 含约束多目标处理技术在重构中的应用 |
| 5.4.3 主动配电网多目标重构流程 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 主动配电网多目标重构算例分析 |
| 6.1 原始数据整理 |
| 6.2 优化算法参数设置 |
| 6.2.1 上层粒子群算法参数设置 |
| 6.2.2 下层粒子群算法参数设置 |
| 6.3 算例结果分析 |
| 6.3.1 夏季大运行方式 |
| 6.3.2 夏季小运行方式 |
| 6.3.3 冬季大运行方式 |
| 6.3.4 冬季小运行方式 |
| 6.3.5 算例对比分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（9）主动配电网不平衡潮流算法综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 主动配电网特征 |
| 2 主动配电网元件模型 |
| 2.1 传统元件模型 |
| 2.2 分布式电源建模 |
| 2.3 各元件序分量模型 |
| 3 主动配电网算法比较 |
| 3.1 拓扑法 |
| 3.1.1 前推回代法及其变种 |
| 3.1.2 直接法 |
| 3.1.3 补偿法 |
| 3.2 矩阵法 |
| 3.2.1 牛顿法及其变种 |
| 3.2.2 隐式Zbus高斯法 |
| 3.2.3 回路阻抗矩阵法 |
| 3.3 序分量法 |
| 3.4 各算法总结与比较 |
| 4 算法发展与应用趋势 |
| 4.1 计及不确定性的配网规划与调度 |
| 4.2 交直流混合潮流算法 |
| 4.3 谐波潮流算法 |
| 5 结束语 |
（10）基于云计算的配电网前推回代潮流计算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 云计算发展和应用现状 |
| 1.2.2 任务调度算法研究现状 |
| 1.2.3 云计算在电力系统中的应用研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 云计算、调度算法及配电网潮流算法研究 |
| 2.1 云计算 |
| 2.1.1 云计算的含义及特点 |
| 2.1.2 云计算的服务层次和技术资源层次 |
| 2.1.3 云计算与网格计算的联系与区别 |
| 2.2 配电网的潮流计算 |
| 2.2.1 配电网潮流计算的特点 |
| 2.2.2 配电网潮流计算的常用方法 |
| 2.3 任务调度算法介绍 |
| 2.3.1 任务调度算法的概念 |
| 2.3.2 任务调度算法的种类 |
| 2.3.3 任务调度算法的目标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于云计算的任务调度算法的研究 |
| 3.1 云计算任务调度算法的参数模型 |
| 3.1.1 任务参数模型 |
| 3.1.2 虚拟机参数模型 |
| 3.1.3 其他参数设定 |
| 3.2 min-min算法介绍 |
| 3.3 改进的min-min算法 |
| 3.3.1 相对损失度 |
| 3.3.2 算法思想 |
| 3.3.3 算法过程 |
| 3.3.4 算法实例分析 |
| 3.4 负载均衡度 |
| 3.4.1 负载修正 |
| 3.4.2 实例分析 |
| 3.5 实验与仿真 |
| 3.6 关联任务调度算法 |
| 3.6.1 关联任务的DAG图 |
| 3.6.2 关联任务DAG图的分层方法及通信规则 |
| 3.6.3 关联任务调度算法的流程 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于云计算的配电网前推回代潮流计算研究 |
| 4.1 前推回代潮流算法 |
| 4.1.1 确定节点计算顺序 |
| 4.1.2 配电网的前推回代法潮流算法 |
| 4.2 基于云计算技术的配电网前推回代潮流计算算法 |
| 4.2.1 配电网计算的基本单元 |
| 4.2.2 配电网结构的划分 |
| 4.2.3 构建关联任务图 |
| 4.3 算法流程 |
| 4.4 经典实例分析 |
| 4.4.1 算理图示与数据 |
| 4.4.2 算例的潮流计算结果 |
| 4.4.3 算例效率计算结果 |
| 4.5 某地区实例分析 |
| 4.5.1 变电站接线图 |
| 4.5.2 数据分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 33节点配电网系统支路参数与负荷数据 |
| 附录B 69节点配电网系统支路参数与负荷数据 |
| 附录C 292节点部分参数 |
四、前推回代潮流算法在城网规划中的应用（论文参考文献）
- [1]城市综合能源网统一前推回代法能流计算研究[D]. 马俊. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]基于禁忌搜索算法的配电网重构研究[D]. 李新桥. 西安石油大学, 2020(12)
- [3]含分布式电源的配电网网络重构研究[D]. 郭昕瑜. 西安石油大学, 2020(11)
- [4]配电网中广义电源的优化配置研究[D]. 葛林. 南昌大学, 2020(01)
- [5]基于牛顿法与直接解耦法的优化潮流算法[D]. 王英伟. 辽宁石油化工大学, 2020(04)
- [6]华北农村“煤改电”供暖方案设计及配网规划研究[D]. 邵晨. 河北农业大学, 2020(01)
- [7]新能源配电网不确定性潮流区间分析方法研究[D]. 陈鹏伟. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [8]主动配电网重构研究[D]. 刘魁. 西安科技大学, 2019(01)
- [9]主动配电网不平衡潮流算法综述[J]. 徐晓帅,周晓鸣,李峰. 电测与仪表, 2019(02)
- [10]基于云计算的配电网前推回代潮流计算研究[D]. 董如来. 东南大学, 2017(04)