一、供电生产信息系统中的CG智能模型（论文文献综述）
田立霞[1]（2021）在《高铁新能源微电网规划定容及调度优化研究》文中指出面对全球气候变暖,我国提出了“碳达峰、碳中和”发展目标。交通系统作为用能大户,为加速实现“双碳”目标,近年来,相关部门制定出台了一系列能源、交通融合发展的战略与政策。高铁作为中长途运输中的主力军,近年来发展十分迅速。在高铁用电构成中,牵引用电占比最大,是碳减排的重点领域之一。高铁运营部门为积极响应国家号召,实现深度绿色交通,在保障牵引供电安全的前提下,开展了一系列新能源发电并入牵引供电系统的研究,以优化高铁用能结构,提升能源综合利用效率。高铁牵引负荷不同于生活、工业用电负荷,具有分布广、冲击性强、随机不稳定、功率大、时段特征显着、安全要求高等特征,大大地增加了新能源牵引供电理论研究与实际应用的难度。在前期各学者研究的基础上,本文根据高铁牵引负荷的特征、新能源发电出力特征及高铁沿线新能源分布情况等因素,在高铁沿线分段构建基于能源互联网技术的高铁新能源微电网,使之与沿线大电网一同为高铁牵引供电系统供电。在保障牵引供电安全的前提下,对高铁新能源微电网的规划、容量配置以及后期运行调度展开研究,最后对高铁微电网的构建及运行进行了综合效益评价。本文主要创新点包括以下几点:（1）高铁新能源牵引供电安全性测度方法研究安全是高铁运行的前提条件。牵引供电系统作为高铁运行的唯一动力来源,在高铁安全稳定运行中起着至关重要的作用。本部分中,首先介绍了高铁新能源牵引供电安全性测度的重要性;其次,分别从高铁牵引供电风险分析和新能源发电并网影响的角度出发,确定高铁新能源牵引供电风险因子;然后,结合风险因子、高铁牵引供电和新能源发电相关技术条例,建立了高铁新能源牵引供电安全测评体系;最后,根据安全测评体系,提出高铁新能源牵引供电安全系数,为后续高铁新能源微电网的构建及运行优化研究奠定基础。（2）高铁新能源微电网规划方法研究首先,通过对比分析高铁牵引功率、新能源出力及储能系统的特征,确定新能源发电采用高铁新能源微电网AT所的方式并入牵引供电系统。其次,综合高铁牵引网络分布特性及沿线风光分布情况,基于能源互联网技术,给出了“局部微电网、全国高铁微电网互联、区块链技术做监督、大电网做安全保障”的高铁新能源微电网的构建原则和基本框架,解决了传统微电网供电范围与高铁路网分布广的冲突。互联高铁新能源微电网间电能互传互济,有效平抑不稳定新能源带来的冲击,提高新能源利用率。高铁新能源微电网与沿线大电网相联,实现“自发自用、余电上网”,可保障高铁牵引供电安全,提高能源综合利用率。（3）基于安全约束的高铁新能源微电网定容模型研究首先,基于能源互联网技术,将牵引供电安全作为微电网定容模型的约束条件之一,采用多目标均衡优化理论,建立以牵引供电安全系数最大、成本最低、碳排放最少为目标的高铁新能源微电网定容模型。通过有效整合高铁线可用空闲土地面积、风光分布情况及相联高铁新能源微电网装机等资源,实现互联新能源微电网新能源装机及储能容量的优化配置,提高能源利用率,降低投资成本。其次,采用改进型量子遗传算法（IQGA）对模型求解,结果发现高铁牵引供电系统具有较好的新能源消纳潜力。（4）基于安全约束的高铁新能源微电网调度模型研究首先,以牵引供电安全、优先消纳新能源电力为指导,提出了高铁新能源微电网安全调度的基本原则;其次,根据牵引负荷特征,在牵引供电安全的约束下,对互联高铁新能源微电网牵引供电系统进行“源-网-车-储”多环节互动调节,采用多目标优化理论,建立以牵引供电安全系数最大、成本最低、碳排放最少为目标的高铁新能源微电网调度模型,可提高互联微电网各环节能量综合利用率、牵引供电质量和安全可靠性;最后,采用IQGA对模型进行求解,发现互联高铁新能源微电网的运行成本低于不互联模式。
张辰毓[2]（2021）在《多能流网络模型与区域综合能源系统优化调度研究》文中指出新一轮能源革命的背景下,世界能源发展方向逐渐由扩能保供,转向至如何调整能源系统结构,优化能源系统运行,提高能源发展的质量和效益。多能耦合与综合能源系统是推动能源革命有力进行的重要技术手段与应用支撑。该文围绕区域综合能源系统（district-level integrated energy system,DIES）优化调度从三个维度展开分析:DIES多能耦合模型基础、量化系统多元不确定因素的通用场景分析方法以及基于能源-信息系统融合的优化调度方式。本文重点工作内容及创新点如下:（1）梳理分析了 DIES的基础物理模型,从能量站的角度,抽象出描述多能流转换与平衡关系的能量枢纽模型及其拓展模型,并从局部精细化建模角度,详细分析了能量枢纽的各细分单元;从能源网络的角度,为降低DIES计算分析的复杂性,论述了基于异质能流形式统一的建模方法,定量描述了能量传输的物理特性,完成了稳态与动态的多能流状态评估分析。（2）提出了多源耦合通用的动态场景分析,从多时空角度有效量化不确定因素给系统造成的影响,为多维度协同运行与决策提供有力模型与场景支撑。首先由预测误差驱动拟合多源功率预测误差概率分布,全面反映随机功率出力信息,提高模型泛化性;以时序相关范围参数为数据驱动关联变量,高效动态控制波动强度;最终场景生成利用逆变换映射思想保证置信度。然后针对典型场景提取,提出一种综合递归聚类思想的多段嵌套削减算法,结合改进Wasserstein概率距离指标,兼具准确、时效、稳定方面的优势。最后由对比实验论证该方法的前沿有效性。（3）针对能量-信息系统融合的优化调度问题,基于信息-物理系统（cyber-physical system,CPS）框架,考虑到能量流与信息流存在跨学科优化问题,为保证各系统优化的自主性及交互优化的一致性,引入多学科设计优化的全局优化策略,具体采用改进并行子空间算法（concurrent subspace optimization,CSSO）完成对DIES能量-信息系统一体化优化建模与求解。该模型首先对能源系统与信息系统从各自学科角度进行独立系统分析,再引入径向基函数神经网络搭建双系统之间的多学科响应面关系,即建立了双向耦合关系,最终在一体化系统级完成全局性优化。总体上利用“分解与协调”的思想实现了在CPS框架下能源-信息系统互联互动的DIES全局性优化调度,并由对比实验论证该方法的经济性优势。
陈文悦[3]（2021）在《智能发电运行控制中的系统可靠度测试研究》文中研究说明电能作为二次能源,是支撑国民经济发展的最基础生产力。我国对电力行业的提出了智能化的要求,相较于传统发电厂而言,智能化可以体现在很多方面,本文研究的是有关运行控制系统可靠度的内容。本文从理论角度介绍了可靠性相关参数指标和发电厂分散控制系统各子系统结构和功能。结合本人的实际工作经历,介绍了国产EDPF分散控制系统的各级主要单元以及整体组态,根据它们的工作模式,分析了如冗余结构、表决结构等保障安全的措施。由于系统自身性能是影响可靠性的最重要因素,所以针对性地设计了相关测试项目,可以根据测试结果,定性分析测试区域工作状态。再通过绘制框图,定量分析了真实DCS结构中整体和局部的可靠度计算方式。随着运行控制系统结构的复杂化,除了使用常见的传统方法分析可靠度之外,还可引入神经网络算法研究问题。通常为了保证安全运行,系统内多处局部单元普遍采用了采用双机容错结构,对该结构的马尔科夫过程建立的神经网络模型,可以通过修改权值使得误差收敛,从而证明了将神经网络理论引入可靠度参数推导的可行性。故障率和修复率是表达运行控制中的系统可靠度的重要参数,可通过对历史站中提取出的相关过往统计参数经算法分析而得出。本文分别介绍了 RBF神经网络、主成分分析法理论,然后着重说明了 RBF神经网络算法的拟合上的优越性、主成分分析法降低维度的优越性,将二者结合,提出基于主成分分析-RBF神经网络算法的可靠度指标测试方法。对获取的过往运行状态统计数据集建立模型,并通过多次MATLAB实验确认了运行结果最满意时的主成分矩阵维数。最后通过分析训练时间、网络复杂度、测出失效率和修复率2个参数的结果准确率,得出主成分分析-RBF神经网络法效果比较令人满意的结论。
赵文婷[4]（2021）在《并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究》文中提出发展可再生能源可以有效对降低化石燃料的依赖以及环境的污染。传统的集中式发电和远距离传输的电网结构虽然运行稳定,但是也存在机组启动不够灵活、传输成本高以及供电形式单一等问题。开发和延伸微电网能够促进分布式电源大规模接入,解决可再生能源就地消纳问题。但是,微电网系统中的分布式发电具有很强的波动性,高效和安全的微电网电力交易以及能量调度是促进分布式能源就地消纳和保障微电网安全经济运行的关键。同时,随着储能技术的加入使得微电网市场参与交易的市场主体变得多元化,能源交易的去中心化模式可以有效降低能源市场的管理运营成本,但是存在一定的信息安全隐患。此外,微电网交易市场与电力调度机构的相对独立,会造成一定程度的资源浪费,从而降低了微电网整体运营效率。因此,如何构建一个灵活的、高效的、安全的微电网交易平台和微电网电力调度系统对微电网的发展、微电网技术的发展和推首先本文在梳理了微电网运营管理研究进展与理论的基础上,阐述了论文的选题背景和意义。深入分析了并网型微电网运营管理的理论基础和管理管理内容,揭示了发电侧发电预测与微电网交易市场运营、需求侧负荷预测与微电网交易市场运营、以及微电网交易市场与调度运行之间的逻辑联系,从而构建了并网型微电网源荷预测及优化运营管理模式的总框架。其次,进一步对并网型微电网发电侧光伏和风力发电预测以及需求侧微电网用户负荷预测的必要性进行研究。针对发电侧出力预测部分,首先对粒子群算法（Particle swarm algorithm,PSO）进行改进,将改进的粒子群优化算法（APSO）优化K-means算法从而对光伏和风电预测数据集进行相似日筛选,然后分析了光伏及风电历史数据和影响因素的特点,构建基于相似日优化和随机森林的光伏及风电场出力预测模型,以提高光伏发电和风力发电预测的准确性。针对需求侧用户负荷预测部分,根据电力负荷数据的数据类型及特点,使用优化的K-means算法APSO-K-means进行相似日筛选,然后构建自适应权重组合预测模型APSO-ARIMA-SVR以提高组合预测模型的泛化性,从而微电网需求侧用户负荷预测的准确性。发电预测以及用户负荷预测的预测方法的确定为后续并网型微电网优化运营管理模式提供了重要依据并奠定了基础。然后,根据目前微电网市场存在的问题以及安全高效的要求,对并网型微电网的市场运营主体的利益博弈与均衡进行研究,并构建并网型微电网电力交易市场运营模型。首先分析了目前电力市场交易模式的研究现状及局限性,探讨微电网交易市场的特点和亟待解决的问题,发现去中心化交易模式可以降低交易市场的运营成本,提高交易效率。然而,没有中间商运营的去中心化交易模式,存在安全性低的缺点。鉴于此,本文基于纳什均衡理论提出了一种适用于并网型微电网电力市场的交易策略。然后引入联盟区块链技术,保证交易过程的安全性和透明性。从而构建基于纳什均衡和联盟区块链技术的并网型微电网交易市场,打破传统的微电网市场交易模式,在提高电力交易效率,降低运营成本的同时,确保交易过程安全。最后,本文在并网型微电网交易市场研究的基础上,对并网型微电网市场交易下电力调度优化策略进行了研究。微电网系统经济性运行的基础是能量调度优化控制策略。通常,交易市场与调度机构是相对独立的,这样,可能会导致资源的优化配置效率较低,出现能量损失和浪费的情况,同时也会导致整体微电网的运行效率较低。将微电网电力交易市场与调度运行系统耦合,以电力市场来指导调度系统运行,可以提高微电网整体的灵活性,减少对电网的冲击,提高运行效率,节约微电网运营成本。因此,基于微电网电力市场交易信息,提出以交易市场指导调度系统的运行方案,使用松鼠优化算法对微电网系统的构建调度优化模型,对提高能量调度策略的自适应性具有重要的理论与应用价值。故本文在准确获取微电网新能源出力信息及负荷的基础上,依据微电网市场交易信息,制定合理的优化调度方案。并根据上述研究结果,对并网型微电网源荷预测及优化运营管理提出建议。本文对并网型微电网运营优化管理模式的研究,有助于有效落实国家节能减排工作、提升我国微电网发展整体技术水平,有助于微电网合理调配电网电量,优化资源配置。同时,充分利用新能源电力,对推进微电网并网建设和环境保护方面有重要意义。此外,本文研究的并网型微电网优化运营管理模式对新能源电力企业管理理论的发展也具有一定的学术价值。
李同[5]（2021）在《考虑直流线路和换流器故障的交直流配电网弹性分析》文中研究指明近年来,极端自然灾害和人为恶意破坏冲击电网事件频发,构建扰动事件下具有良好准备,吸收,适应能力的弹性电网已成为各国共识。同时,以传统交流配电网为基础,结合飞速发展的直流配电技术,交直流混合配电方式逐渐成为未来配网发展的重要方向。针对交直流配电网引入弹性概念,研究其在极端攻击事件下减小故障损失并尽快恢复正常供电的能力,对适应电网发展趋势、保障人民生产生活意义重大。本文首先梳理了交直流配电网弹性分析方法,明确了交直流领域弹性研究范畴,基于弹性评估矩阵阐述兼顾鲁棒性与迅速性的弹性指标。以此为基础,从故障元件、潮流计算、故障机理等方面出发,研究交直流配网与传统交流配网弹性分析的区别,推导适用于交直流场景、考虑直流线路和换流器影响的相应新策略。其次,本文基于传统攻击-防御模型,构建了防御-攻击-防御三层弹性提升策略模型。本文充分考虑不同强度扰动事件下各角色分层博弈过程,根据各方立场目的、决策手段的不同,建立网络规划、网络攻击、网络运行三个层级,针对极端事件侵袭全过程模拟电网攻击扰动和最优防御操作,探索了交直流配电网在最严重攻击情况下的最优弹性提升策略。采用列与约束生成算法,将三层问题等效为双层混合整数线性规划问题求解,提高了收敛效率和计算精度。通过设计22节点和50节点交直流系统算例,本文得到不同攻击扰动下系统弹性薄弱环节,并提出相应最优元件加固和DG预置策略,对比不同组合方案综合费用与系统弹性变化情况,为后续研究奠定基础。最后,为进一步研究交直流配电网主要元件影响弹性的能力,本文提出考虑极端事件持续时间的改进弹性评估指标体系,尽可能全面体现元件在扰动事件全过程对弹性的支撑作用,避免评价误差。以此为基础,本文建立三层弹性核心影响元件模型,通过控制参数限定参与规划或攻击过程的元件类型,利用改进指标考量不同类型元件对交直流系统弹性的影响能力。通过算例求解,对比了攻击元件受限、加固元件受限和仅有一类元件参与弹性决策时的优化结果,确定换流器为对系统弹性影响最大的核心元件类型。
刘沆[6]（2021）在《气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究》文中研究说明随着化石能源的持续开发全球大气二氧化碳排放量达到历史最高水平,排放强度逐年上升,对未来世界的可持续发展带来了严重挑战。传统虚拟电厂应用项目普遍存在能源结构单一、参与市场不足、能源耦合关系稀疏和新型负荷缺失等显着问题,导致传统虚拟电厂的运行稳定性差、经济效益低、风险管理难度大。在此背景下,气电耦合虚拟电厂的概念逐步成为未来分布式能源发展应用的一个重要技术方式,通过进一步聚合电转气装置（P2G）、燃气锅炉等气电转换设备,使得分布式可再生能源机组的利用效率得到提升,减少了出力不确定性对系统稳定、经济运行的影响。然而,当前气电耦合虚拟电厂的运行控制及市场运营研究还较为缺乏,无法有效协调多类型灵活性资源并入虚拟电厂,支撑气电耦合虚拟电厂的调度优化及市场运营决策。基于此,亟需计及多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性展开对气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价,以便为多类型分布式能源、可控负荷、电转气耦合设备等灵活性资源参与虚拟电厂调度提供强大动力,有效支撑电力系统与虚拟电厂的协同运行,提高虚拟电厂的经济效益与运行效率。第一,基于气电虚拟电厂的研究现状和相关理论,阐明了本文所研究气电虚拟电厂运营优化研究的理论和应用价值。首先,围绕气电耦合虚拟电厂的基本概念、发展过程和主要类型阐述了气电耦合虚拟电厂的基础理论;其次,为了实现供给侧多能互补和负荷侧综合互动的运行目标,从形态特征、结构特征、技术特征和应用特征四个方面对气电耦合虚拟电厂的运营运行特征进行了详细分解;再次,基于气电虚拟电厂多种能源主体的复杂结构及相互关系,梳理了气电虚拟电厂参与外部能源市场的类型和运营优化模式及内部各类能源形式和设备的协同运行模式;最后,针对国内外虚拟电厂应用项目进行了现状分析与经验总结,并指出对气电虚拟电厂经验启示,为本文后续章节开展相关研究奠定扎实的理论基础。第二,基于可再生能源出力、负荷的不确定性以及能源价格波动对气电虚拟电厂运营优化带来的风险,建立了计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂内部分布式可再生能源出力、负荷需求、碳排放权价格及能源电力价格的不确定性,采用概率分布模型对上述不确定性因素进行了建模;其次,构建了以系统经济效益最优、碳排放最小为目标的计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型,并提出了改进捕食遗传算法的求解算法和具体的计算流程;最后,选取北方某气电虚拟电厂为例,设置了六种不同情景进行了对比研究,验证了在计及内外部多重不确定性下气电耦合虚拟电厂更具有市场竞争力,能够实现经济效益和环境效益的共赢。第三,基于电动汽车特性及耦合设备运行特性对系统运行的影响,建立了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,对电动汽车运行特性及可与电动汽车耦合运行的虚拟电厂相关设备特性进行了研究,设计了考虑电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运行结构;其次,以气电虚拟电厂在日前能量市场中的运营收益最大化为目标,构建了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型;然后,考虑了运营优化模型的非线性、多维度问题,为了提高粒子群算法存在收敛速度、计算精度,避免早熟的问题,提出了基于Tent映射的改进混沌优化算法,以及具体的计算流程;最后,选取某工业园区进行实例分析,并对四种情景下的系统收益进行了优化求解,得到了气电虚拟电厂各设备在运行日各时刻的优化出力方案,证实了考虑电动汽车充放电特性并将其与P2G设备引入气电虚拟电厂可显着提升系统收益。第四,基于虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应特性分析,建立了计及综合需求响应特性的气电虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应负荷特性,设计了气电虚拟电厂参与综合需求响应的总体框架;其次,以气电虚拟电厂收益最大化为目标,根据各耦合设备出力交换功率和多能源需求响应的互动关系,考虑可控负荷、电力网络、热力网络、天然气网络及能源耦合、存储设备等约束,构建了气电虚拟电厂参与综合需求响应的运营优化模型;然后,针对综合需求响应中各种能源的价格存在不确定性,在原模型基础上引入了均值-方差模型,实现了气电虚拟电厂效益最大化并降低了不确定性带来的风险;最后通过算例和多情景对比研究,结果表明了虚拟电厂参与综合需求响应相比于传统需求响应能够获得更高的效益。第五,基于气电耦合虚拟电厂参与多种能源市场交易中面临内外部多方面风险因素的影响,建立了考虑气电虚拟电厂参与市场运营的全流程风险评价模型。首先,从多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性三个方面,深入分析了不同特性对气电耦合虚拟电厂造成的风险影响;其次,结合气电虚拟电厂的运行结构和特点,多维度考虑了外部政策、参与主体、耦合技术、运营交易、信用管理5个方面,设计了包含29个风险评价指标的气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系;然后,在熵权-序关系赋权法和云模型解决不确定性评价信息的优点基础上,构建了基于熵权-序关系法改进的云模型风险评价模型;最后,针对四种场景下的气电虚拟电厂进行算例分析,对比研究了不同场景及不同评价模型的评价结果,验证了所提出模型的有效性和优越性。
赵福林[7]（2021）在《考虑源荷波动的电网灵活性评估与风险调度研究》文中研究表明电力作为社会和国家发展的重要能源支撑,其在诸多领域都发挥着极其重要的作用,因此,进一步保障电力系统的安全可靠运行是新时代建设智能电网的必然要求。而随着新能源的大规模开发利用以及电力市场的不断参与,各种不确定性因素对电网的影响也与日俱增,如何分析和处理这些不确定性因素对电网的影响,保证电网能够安全、清洁、高效地运行,成为电力行业亟需解决的问题。本文以电网灵活性作为切入点,引入需求响应模型,分析系统运行过程中的源荷波动对电网造成的影响,然后在此基础上提出了电网灵活性运行域的概念,并构建考虑整体和局部特性的灵活性评估指标体系;最后,将电网运行灵活性与风险调度理论相结合,开发相应的调度辅助决策系统。其具体工作如下:首先,为量化电网应对电源侧和负荷侧波动的调节能力,本文提出了灵活性运行域的概念,即在保证一定灵活性运行水平下电力系统所能接受的最大不确定性因素波动范围;然后构建考虑源荷波动区间和运行经济性的数学优化模型,提出极限场景法和基于列和约束生成的鲁棒优化算法对上述模型进行求解;通过算例仿真,验证了所提方法的有效性,并将平均值和标准差作为灵活性运行域的评价指标,进一步分析各种灵活性调节资源对运行域的影响。其次,本文针对在大规模风电并网情况下,如何合理地评估电力系统运行灵活性的问题,提出了一种“整体-局部”的灵活性评估方法;在风电波动分析处理方面,考虑风电场景集过大带来求解效率低的问题,提出基于Canopy和Kmedoids算法的双层聚类场景削减方法,并对削减后场景进行校验,确保其能有效地反映风电波动情况;然后对削减后的风电场景,构建以经济性作为目标函数的机组组合模型并进行求解,根据多场景下的优化调度结果对电力系统的灵活性进行整体和局部的评估,并通过算例分析验证该评估方法的合理性和科学性。最后,基于上述研究并结合风险调度理论,开发了一套“地区电网全过程灵活运行与风险调度辅助决策系统”;该系统对地区电网日前、日内以及实时调度阶段进行滚动分析,从拓扑和潮流的角度校核检修计划,以曲线、表格、饼图、柱状图等多种形式直观展示电力系统的运行情况,并对高危风险场景给出相应的风险管控措施;此外,本文还对系统的主要功能模块和开发部署方式进行了详细介绍,目前该系统已在某地区电网进行部署并实现应用,并为进一步提升电网运行的灵活性、降低系统的调度风险提供有力支撑。
刘娇玉[8]（2021）在《供电公司目标任务管理系统的设计与实现》文中研究说明企业管理是企业正常运行过程中一个非常重要的部分,供电公司正处于电力市场改革的热潮中,不改变则落后,目前供电公司内部日常工作管理基本靠口口相传,通过口头、电话、邮件、电子公告等方式通知工作内容和工作要求,这些方式存在很大的弊端,例如通知不到位、接收不及时、容易遗忘等,可以通过使用计算机来实现对企业各种目标工作任务进行信息化的高效管理,较之于手工管理具有许多优点。例如:搜索速度快、员工与领导工作沟通顺畅高效、网络空间较大、严格保密、节约成本等。建设供电公司目标任务管理系统旨在于智能化管理员工工作,实现企业目标及目标工作系统化管理,将凌乱的工作管理现状转化为有序、高效、扎实的管理过程。论文设计并实现了一个基于J2EE和MVC模式的,从解决实际问题出发的供电公司目标任务管理系统,将供电公司口头、电话形式的日常工作管理模式转变为高效、有序的计算机自动化管理模式。论文对系统需求进行了详细分析,设计了任务管理、任务签收、进度填报、评价归档、任务变更、任务查询等系统功能模块,以主任务为主线,细化分解子任务,自动通知到任务执行部门,免去了人工通知的繁琐,并运用国网系统软件设计通用统一开发平台（SG-UAP）四层架构,开发模式选取B/S模式,web界面采用成熟界面展现技术,使用现下流行Java语言,采用成熟数据库开展了系统的设计与实现工作。论文对系统的总体结构、软件架构、数据库设计进行了详细描述,展示了系统实际上线运行效果,并对系统进行了完整的功能性测试、公共模块测试、软件性能测试和安全性测试,从各项测试结果来看,系统安全可靠,能快速完成各类模块功能应用,满足用户需求,用户并发负载压力承受能力结果说明系统稳定性较高,运行良好。系统已试运行3个月,根据该系统的实际运行效果及用户反馈意见,论文提出并设计实现的系统展示了良好稳定的线上实际运行效果,有效提高了供电公司的日常目标任务管理效率,试运行期间,从统计结果来看,全公司无一项工作被遗漏,均及时、高效、全覆盖完成各项工作。
沈美燕[9]（2021）在《基于“双Q”理论的配电网网格化规划决策研究》文中研究指明近年来,我国配电网建设受到了前所未有的重视,投资力度不断加大。另外,人民生活水平的提高和智能电网的发展,对配电网在各种情况下的供电可靠性提出了更高的要求。因此,协调配电网可靠性与经济性的“双Q”规划方法是目前配电网规划决策研究的重点。同时,配电网项目数量庞大,不同项目之间的关系较为复杂,如何实现配电网精准规划,避免投资浪费,是提高社会效益和电网企业经济效益的关键因素。为此,电网企业引入了“网格化”配电网规划先进理念,将供电区域进一步划分为若干供电网格。以供电网格作为规划单元,既能够体现不同供电区域的可靠性要求和可靠性边际效益的差异,也可以梳理和明确不同供电区域之间的关系,有利于更加精细地协调规划整个区域的供电可靠性与投资经济性。因此,本文将“双Q”规划与网格化规划相结合,深入研究单个配电网项目和多个配电网项目可靠性与经济性协调的规划决策问题。本文的主要工作如下:（1）针对单个配电网项目如何进行协调可靠性与经济性的双Q规划决策的问题,以移动储能系统的选址定容问题作为范例。移动储能系统作为一种灵活性高、响应速度快的配电网可调度资源,适用于灾害发生后重要负荷的紧急供电。本文将投资限额作为规划约束之一,综合考虑不同灾害场景与不同供电网格的交通情况和供电可靠性要求的差异,以用户停电损失最小化、停电用户数量最小化、移动储能系统总调度时间最小化作为可靠性优化目标,提出一种考虑交通网络的配电网移动储能系统防灾应急多区域多目标双Q规划方法。采用规格化法平面约束法和熵权双基点法获得Pareto最优解集并进行决策。改进的IEEE 30节点系统及其交通网络的仿真结果表明所提出的方法能够有效实现移动储能系统在多个供电网格间的最优配置。（2）针对已经确定规划方案的多个配电网项目如何在有限投资预算下优选出可靠性效益最高的项目组合问题,考虑到不同供电区域可靠性边际效益的差异和项目之间的复杂相关性,提出了一种考虑效益耦合和时序关联特性的配电网规划项目多阶段多区域双Q优选模型。该模型定义了配电网规划项目效益耦合和时序关联两方面相互关系,并结合不同地区的供电可靠性差异化要求,以停电损失减少量衡量配电网项目所提升的可靠性效益。含多个供电网格的配电网规划项目库优选结果验证了项目间相互关系和区域供电可靠性差异对配电网项目优选的影响,所提的方法为有限预算下配电网多区域项目优选提供了依据。综上所述,基于供电网格这一规划分析单元开展配电网双Q规划决策研究,能够在单个配电网项目的规划中考虑区域可靠性差异等决策依据,也能够在多个配电网项目的优选中减小区域间项目的耦合程度和规划决策的复杂度,有效提高配电网供电可靠性和投资的精准性。
陶苏朦[10]（2020）在《基于多目标的综合能源系统柔性控制策略研究》文中研究表明综合能源系统是融合了信息流、能源流和业务流的多能耦合系统,可以实现对电力系统、天然气系统及热力系统的联合协调控制,对促进可再生能源消纳、提高可再生清洁能源利用率、转变能源基础结构和维护供能系统安全运行具有重要意义。能源信息技术快速更新推动传统分立运行的能源系统向多能耦合协调控制的综合能源系统转型,终端能源系统在配网末端推广复制,也给传统配网的优化运行和紧急控制提供了新的解决方案。本文主要从智慧楼宇层级、集成智慧楼宇的代理商层级以及含多综合能源系统的配网层级,研究基于多目标的综合能源系统柔性控制策略,本文主要完成工作如下:（1）首先构建智慧楼宇元件级综合能源数学模型,考虑源-荷双重特性和多能耦合动态特性,对综合能源系统的最小系统即智慧楼宇综合能源系统展开详细的动态特性建模,并提出一种考虑功率、功率变化率、总能量等特性的虚拟储能模型,用以描述楼宇综合能源系统的对外能量特性。（2）构建基于多代理的楼宇-代理商-配网三层能量交互架构,基于楼宇虚拟储能模型,考虑代理所管控的多楼宇功率互济和并网储能、微燃机等其他资源,量化分析基于单代理的虚拟储能模型,并基于此,进一步提出基于多代理的综合能源系统用能协调控制策略。（3）提出了一种基于多目标优化的综合能源系统日前-日内分层控制策略,充分考虑不同能源响应特性在时间尺度上的差异,融合考虑环保、能耗、可靠性等多目标构建约束条件,以系统运行总成本最低为目标函数实施日前优化和日内修正,合理安排各机组的出力计划和出力调整。（4）提出一种基于多代理的综合能源系统参与配网功率缺额紧急控制策略,在综合能源系统优化运行状态确定的基础上,考虑各可控设备的调节容量和调节速度,评估各综合能源系统的可调潜力,并按比例下发功率调控需求至各综合能源系统控制中心,依据紧急控制流程确定可控设备顺序和容量依次弥补功率缺额。
二、供电生产信息系统中的CG智能模型（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、供电生产信息系统中的CG智能模型（论文提纲范文）
（1）高铁新能源微电网规划定容及调度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实际意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 高铁供电安全研究现状 |
| 1.3.2 新能源发电并入牵引供电系统研究现状 |
| 1.3.3 基于能源互联网的微电网定容研究现状 |
| 1.3.4 基于能源互联网的微电网调度研究现状 |
| 1.4 研究思路及主要研究内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 高铁新能源微电网及相关基础理论 |
| 2.1 高铁供电理论 |
| 2.1.1 高铁供电系统基本架构 |
| 2.1.2 牵引供电原理 |
| 2.2 高铁新能源微电网牵引供电 |
| 2.2.1 可行性及必要性 |
| 2.2.2 高铁新能源微电网牵引供电的特殊性 |
| 2.2.3 重点研究内容 |
| 2.3 相关理论基础 |
| 2.3.1 牵引供电安全理论 |
| 2.3.2 定容优化理论 |
| 2.3.3 调度优化理论 |
| 2.3.4 多目标优化理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 高铁新能源牵引供电安全性测度方法研究 |
| 3.1 高铁新能源牵引供电安全性测度的重要性 |
| 3.2 风险识别 |
| 3.2.1 历史电力机车故障分析 |
| 3.2.2 新能源发电并网的影响 |
| 3.2.3 风险因子 |
| 3.3 高铁新能源牵引供电安全性测度 |
| 3.3.1 高铁新能源牵引供电安全测评体系 |
| 3.3.2 高铁新能源牵引供电安全系数 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 高铁新能源微电网规划方法研究 |
| 4.1 新能源发电并入牵引供电系统的并入方式 |
| 4.1.1 特征分析 |
| 4.1.2 并入方式的选取 |
| 4.2 高铁新能源微电网的构建原则 |
| 4.3 高铁新能源微电网的基本架构 |
| 4.4 建立高铁新能源微电网的核心技术 |
| 4.4.1 能源互联网技术 |
| 4.4.2 区块链技术 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于安全约束的高铁新能源微电网定容模型研究 |
| 5.1 高铁新能源微电网定容主要相关因素分析 |
| 5.1.1 新能源发电预测 |
| 5.1.2 牵引负荷预测 |
| 5.2 “源-源-储”互动调节机制 |
| 5.3 基于安全约束的高铁新能源微电网定容模型 |
| 5.3.1 MOPEC模型框架 |
| 5.3.2 目标函数 |
| 5.3.3 约束条件 |
| 5.4 基于改进型量子遗传算法求解 |
| 5.4.1 量子遗传算法基本原理 |
| 5.4.2 改进型量子遗传算法基本原理 |
| 5.4.3 改进型量子遗传算法流程 |
| 5.5 算例仿真 |
| 5.5.1 输入数据 |
| 5.5.2 参数设置 |
| 5.5.3 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于安全约束的高铁新能源微电网调度模型研究 |
| 6.1 高铁新能源微电网调度的基本原则 |
| 6.1.1 高铁“源-网-车-储”多环节互动机制 |
| 6.1.2 情景分析 |
| 6.2 基于安全约束的高铁新能源微电网调度模型 |
| 6.2.1 目标函数 |
| 6.2.2 约束条件 |
| 6.2.3 模型求解 |
| 6.3 算例仿真 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 高铁新能源微电网综合效益评价模型研究 |
| 7.1 高铁新能源微电网综合效益评价指标体系 |
| 7.1.1 评价指标体系构建原则 |
| 7.1.2 评价指标体系的构建 |
| 7.2 高铁新能源微电网综合效益评价模型基本理论 |
| 7.2.1 模糊神经网络 |
| 7.2.2 模糊神经网络原理 |
| 7.3 高铁新能源微电网综合效益评价模型 |
| 7.3.1 模型的构建 |
| 7.3.2 模型评价过程 |
| 7.4 算例仿真 |
| 7.4.1 数据预处理 |
| 7.4.2 模型求解 |
| 7.4.3 结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究结果与结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 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 |
（2）多能流网络模型与区域综合能源系统优化调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 当前相关研究现状的评述 |
| 1.2.1 多能流网络模型研究现状 |
| 1.2.2 系统多元不确定性分析的研究现状 |
| 1.2.3 区域综合能源系统(DIES)互联互动优化调度现状 |
| 1.3 当前尚需解决的主要问题 |
| 1.4 本课题的主要研究内容 |
| 第2章 多源耦合模型与多能流网络状态估计 |
| 2.1 能量枢纽的基本数学模型与模型拓展 |
| 2.1.1 能量枢纽的基本数学模型 |
| 2.1.2 能量枢纽的拓展数学模型 |
| 2.2 能量枢纽的构成单元细分 |
| 2.2.1 辅助状态变量与可控机组模型 |
| 2.2.2 供能及能量转化单元模型 |
| 2.2.3 储能单元模型 |
| 2.2.4 电动汽车模型 |
| 2.2.5 新能源供电模型 |
| 2.2.6 需求响应模型 |
| 2.2.7 其他模型约束 |
| 2.3 多能流网络的能路模型 |
| 2.3.1 多能流统一能路概述 |
| 2.3.2 气路网络模型 |
| 2.3.3 水路网络模型 |
| 2.3.4 热路网络模型 |
| 2.4 多能流网络状态评估分析 |
| 2.4.1 多能流稳态潮流计算 |
| 2.4.2 多能流动态潮流计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多源耦合通用的随机动态场景分析方法 |
| 3.1 多场景分析基本理论 |
| 3.2 多源耦合通用的场景生成模型 |
| 3.2.1 模型构建整体思路 |
| 3.2.2 预测误差驱动的多元联合概率密度函数拟合 |
| 3.2.3 数据驱动的多源功率波动相关性拟合 |
| 3.2.4 基于逆变换思想的动态场景生成 |
| 3.3 综合递归与聚类思想的多段嵌套场景削减算法 |
| 3.3.1 算法相关变量定义及场景削减模型 |
| 3.3.2 多段嵌套场景削减算法的流程 |
| 3.3.3 基于递归思想的子削减算法一 |
| 3.3.4 基于聚类思想的子削减算法二 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例概述 |
| 3.4.2 多源功率波动相关性拟合方式有效性验证 |
| 3.4.3 多源适配动态场景的生成示例及模型对比分析 |
| 3.4.4 场景削减算法综合性能的对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于能源-信息系统融合的区域综合能源系统优化调度 |
| 4.1 信息-物理系统框架下多学科设计优化(MDO)策略的引入 |
| 4.1.1 DIES信息物理融合建模方法 |
| 4.1.2 MDO策略下的并行子空间优化算法(CSSO)机理 |
| 4.2 DIES能源-信息系统融合优化调度模型 |
| 4.2.1 能源系统优化模型 |
| 4.2.2 信息系统优化模型 |
| 4.2.3 能源-信息系统一体化优化调度模型 |
| 4.3 基于CSSO算法的DIES能源-信息系统融合优化调度模型 |
| 4.4 基于响应面的CSSO能源-信息系统融合优化调度模型求解 |
| 4.4.1 一体化系统分析 |
| 4.4.2 基于RBF神经网络的DIES能源-信息系统响应面模型构建 |
| 4.4.3 模型求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 仿真算例描述 |
| 4.5.2 结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
（3）智能发电运行控制中的系统可靠度测试研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要内容 |
| 1.4 论文安排 |
| 第2章 可靠性和DCS结构理论基础 |
| 2.1 可靠性参数指标 |
| 2.2 DCS主要子系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 国能智深EDPF结构与可靠性措施 |
| 3.1 系统概述 |
| 3.2 现场级结构单元 |
| 3.3 系统整体结构 |
| 3.3.1 域的概念及特点 |
| 3.3.2 MMI功能站 |
| 3.3.3 MMI站上的报警信息 |
| 3.4 运行控制系统可靠性影响因素 |
| 3.5 运行控制系统冗余可靠性措施 |
| 3.5.1 热态冗余 |
| 3.5.2 后退运行冗余 |
| 3.5.3 冷态冗余 |
| 3.5.4 信息冗余 |
| 3.5.5 多级操作冗余 |
| 3.6 运行控制系统表决结构措施 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 运行控制中的系统可靠度测试及分析 |
| 4.1 系统中可靠度相关测试 |
| 4.1.1 供电电源切换测试 |
| 4.1.2 抗干扰能力测试 |
| 4.1.3 在线安装DPU测试 |
| 4.1.4 负荷测试 |
| 4.1.5 电磁兼容(EMC)测试 |
| 4.2 框图法分析运行控制系统可靠度 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于神经网络的可靠度参数建模及测试 |
| 5.1 神经网络的特点 |
| 5.2 容错系统可靠度分析 |
| 5.2.1 容错系统的马尔科夫模型 |
| 5.2.2 容错双机结构的神经网络模型 |
| 5.3 发电厂运行控制可靠度数据建模及测试 |
| 5.4 RBF神经网络算法 |
| 5.4.1 精确型RBF神经网络的思想 |
| 5.4.2 精确型RBF神经网络建模 |
| 5.4.3 RBF神经网络的局限性 |
| 5.5 主成分分析算法 |
| 5.5.1 主成分分析的数学概念 |
| 5.5.2 主成分分析过程 |
| 5.6 基于改进RBF神经网络的可靠度测试方法 |
| 5.6.1 两种算法结合的思想 |
| 5.6.2 基于主成分分析-RBF神经网络算法建模 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（4）并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 并网型微电网经济运行优化管理研究现状 |
| 1.2.2 微电网市场交易 |
| 1.2.3 微电网分布式能源出力及负荷预测研究现状 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文研究创新点 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 并网型微电网源荷预测及优化运营研究的理论分析框架 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 系统管理理论 |
| 2.1.2 预测理论 |
| 2.1.3 交易费用理论 |
| 2.1.4 最优化理论 |
| 2.1.5 协同理论 |
| 2.1.6 现代运营管理理论 |
| 2.2 微电网系统概述 |
| 2.2.1 微电网基本概念 |
| 2.2.2 并网型微电网基本构架 |
| 2.3 微电网并网运行管理的发展现状分析 |
| 2.3.1 微电网并网运行总则 |
| 2.3.2 并网型微电网建设发展概况 |
| 2.3.3 微电网并网运营发展现状 |
| 2.4 并网型微电网优化运营的管理内容 |
| 2.4.1 并网型微电网发电侧新能源发电预测与优化运营管理研究 |
| 2.4.2 并网型微电网需求侧用户负荷预测与优化运营管理 |
| 2.4.3 微电网电力市场与微电网调度运行机构 |
| 2.5 并网型微电网优化运营管理模式框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 并网型微电网发电侧光伏和风力发电功率预测 |
| 3.1 光伏发电系统短期功率预测模型及影响因素 |
| 3.1.1 光伏发电系统短期功率预测模型 |
| 3.1.2 光伏发电输出功率预测的影响因素 |
| 3.2 风电系统短期功率预测模型及影响因素 |
| 3.2.1 风力发电原理概述 |
| 3.2.2 风电输出功率的影响因素 |
| 3.3 微电网发电侧光伏及风力发电预测的主要研究方法 |
| 3.3.1 K-means聚类算法 |
| 3.3.2 改进粒子群算法 |
| 3.3.3 改进K-means聚类算法 |
| 3.3.4 随机森林算法 |
| 3.3.5 相关性分析方法 |
| 3.3.6 预测评价标准 |
| 3.4 并网型微电网发电侧光伏发电功率预测模型 |
| 3.4.1 构建基于随机森林模型的短期光伏发电功率预测模型 |
| 3.4.2 并网型微电网发电侧短期光伏发电功率预测实例仿真 |
| 3.5 并网型微电网发电侧短期风电功率预测模型 |
| 3.5.1 构建基于随机森林的短期风电功率预测模型 |
| 3.5.2 并网型微电网发电侧短期风电功率预测实例仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 并网型微电网需求侧用户负荷预测 |
| 4.1 并网型微电网需求侧用户负荷预测研究方法 |
| 4.1.1 滚动灰色模型 |
| 4.1.2 自回归求积移动平均模型 |
| 4.1.3 支持向量回归机 |
| 4.2 基于标准差法的组合预测模型 |
| 4.2.1 标准差法确定组合权重 |
| 4.2.2 RGM-SVR组合模型 |
| 4.2.3 ARIMA-SVR组合模型 |
| 4.3 自适应权重组合预测模型 |
| 4.4 并网型微电网需求侧用户负荷预测实例仿真 |
| 4.4.1 数据处理 |
| 4.4.2 基于自适应权重组合预测模型的短期用户负荷预测流程 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 并网型微电网电力交易市场运营管理 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 区块链基本概念 |
| 5.1.2 联盟区块链技术 |
| 5.1.3 定价策略中的博弈模型 |
| 5.2 并网型微电网市场交易模型 |
| 5.2.1 微电网交易市场整体构架 |
| 5.2.2 并网型微电网运营主体利益博弈与均衡分析 |
| 5.2.3 智能合约的部署 |
| 5.3 并网型微电网市场交易模型实例仿真 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 仿真结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于并网型微电网市场交易的电力经济调度优化管理 |
| 6.1 微电网系统经济运行优化分析 |
| 6.1.1 并网型微电网结构及系统运行主体概述 |
| 6.1.2 微电网能量调度策略与优化模型 |
| 6.2 并网型微电网能量优化求解方案 |
| 6.2.1 松鼠觅食算法 |
| 6.2.2 基于松鼠觅食算法的并网型微电网能量优化求解 |
| 6.3 并网型微电网能量优化模型实例仿真 |
| 6.3.1 基础数据 |
| 6.3.2 仿真结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 并网型微电网源荷预测及优化运营管理对策建议 |
| 7.1 并网型微电网一体化运营管理发展方案及建议 |
| 7.1.1 推动能量调度机构与微电网交易市场协同发展 |
| 7.1.2 整合微电网主体机构 |
| 7.2 并网型微电网优化运营管理的配套政策法规体系建设建议 |
| 7.2.1 动态调整微电网定价机制 |
| 7.2.2 建设灵活的市场模式 |
| 7.2.3 推进激励政策实施 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）考虑直流线路和换流器故障的交直流配电网弹性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 传统电网弹性研究现状 |
| 1.2.1 弹性概念发展过程 |
| 1.2.2 弹性分析研究现状 |
| 1.3 交直流配电网弹性研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 交直流配电网弹性分析方法 |
| 2.1 交直流配电网概述 |
| 2.2 交直流配电网弹性定义 |
| 2.3 交直流配电网弹性评估指标 |
| 2.4 交直流配电网弹性提升策略 |
| 2.5 交直流配电网弹性规划模型 |
| 2.6 直流线路和换流器对交直流配电网弹性分析的影响 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 交直流配电网弹性提升策略 |
| 3.1 基于DAD结构的交直流配电网弹性提升策略模型 |
| 3.1.1 网络规划决策层 |
| 3.1.2 网络攻击策略层 |
| 3.1.3 网络运行决策层 |
| 3.2 模型求解 |
| 3.2.1 C&CG算法简介 |
| 3.2.2 三层模型求解方法 |
| 3.2.3 C&CG子问题与主问题 |
| 3.2.4 算法求解流程 |
| 3.3 算例1:22节点交直流配电网 |
| 3.3.1 算例简介 |
| 3.3.2 算例结果分析 |
| 3.4 算例2:50节点交直流配电网 |
| 3.4.1 算例简介 |
| 3.4.2 算例结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 交直流配电网主要元件对系统弹性的影响研究 |
| 4.1 交直流配电网主要组成元件 |
| 4.2 改进弹性评估指标体系 |
| 4.3 交直流配电网弹性核心影响元件模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 交直流配电网弹性核心影响元件研究步骤 |
| 4.5 算例设计及分析 |
| 4.5.1 算例简介 |
| 4.5.2 算例结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（6）气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟电厂发展研究综述 |
| 1.2.2 虚拟电厂参与能源电力市场研究综述 |
| 1.2.3 虚拟电厂运营优化研究综述 |
| 1.2.4 虚拟电厂风险评价研究综述 |
| 1.3 论文主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.4 论文研究主要成果和创新点 |
| 1.4.1 本文主要研究成果 |
| 1.4.2 本文主要创新点 |
| 第2章 气电耦合虚拟电厂相关理论基础 |
| 2.1 气电耦合虚拟电厂基础理论 |
| 2.1.1 气电虚拟电厂基本概念 |
| 2.1.2 气电虚拟电厂发展过程 |
| 2.1.3 气电虚拟电厂主要类型 |
| 2.2 气电耦合虚拟电厂运营特征 |
| 2.2.1 形态特征 |
| 2.2.2 结构特征 |
| 2.2.3 技术特征 |
| 2.2.4 应用特征 |
| 2.3 气电耦合虚拟电厂内外部运营优化规则 |
| 2.3.1 内外部主体构成 |
| 2.3.2 外部运营策略优化 |
| 2.3.3 内部协同运行模式 |
| 2.4 气电耦合虚拟电厂应用项目经验总结及启示 |
| 2.4.1 国外虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.2 国内虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.3 经验总结与启示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多重不确定性分析及运行架构 |
| 3.2.1 多重不确定性分析 |
| 3.2.2 多重不确定性设备参与气电耦合运行架构 |
| 3.3 计及多重不确定性的气电虚拟电厂多目标优化模型 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.3.3 不确定性处理 |
| 3.4 气电耦合虚拟电厂多目标运营优化求解方法 |
| 3.4.1 多目标优化模型求解 |
| 3.4.2 基于捕食搜索策略的遗传算法 |
| 3.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 基础数据 |
| 3.5.2 仿真结果分析 |
| 3.5.3 敏感性分析 |
| 3.5.4 收敛性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 气电虚拟电厂电动汽车运行特性及运行架构 |
| 4.2.1 电动汽车及耦合设备运营特性 |
| 4.2.2 电动汽车及耦合设备参与气电耦合运行架构 |
| 4.3 计及电动汽车特性的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 气电耦合虚拟电厂运营优化模型求解算法 |
| 4.4.1 典型粒子群优化算法 |
| 4.4.2 混沌优化算法 |
| 4.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 基础数据 |
| 4.5.2 场景设置 |
| 4.5.3 算例结果分析 |
| 4.5.4 敏感性分析 |
| 4.5.5 收敛性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 计及综合需求响应的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制与特性分析 |
| 5.2.1 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制 |
| 5.2.2 综合需求响应特性分析 |
| 5.3 计及综合需求响应的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 5.3.1 目标函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 条件风险价值均值-方差模型 |
| 5.4 气电耦合虚拟电厂参与综合需求响应运营的求解算法 |
| 5.4.1 互利共生阶段 |
| 5.4.2 偏利共生阶段 |
| 5.4.3 寄生阶段 |
| 5.4.4 基于旋转学习策略的SOS改进 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基础数据 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.5.3 求解算法性能对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 计及多角度特性下气电耦合虚拟电厂运营风险评价模型研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多角度特性下气电虚拟电厂运营风险分析 |
| 6.2.1 多重不确定特性产生风险分析 |
| 6.2.2 含电动汽车产生风险分析 |
| 6.2.3 综合需求响应产生风险分析 |
| 6.3 设计气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系 |
| 6.3.1 风险评价指标选取原则 |
| 6.3.2 设计风险评价指标体系 |
| 6.3.3 风险评价指标的预处理 |
| 6.4 基于熵权法-序关系改进的云模型风险评价模型 |
| 6.4.1 熵权-序关系赋权法 |
| 6.4.2 云模型算法 |
| 6.4.3 设计风险评价计算流程 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 场景设置 |
| 6.5.2 基于改进云模型风险评价的结果分析 |
| 6.5.3 基于传统模糊综合评价的结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 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 |
（7）考虑源荷波动的电网灵活性评估与风险调度研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及进展 |
| 1.2.1 源荷波动分析的研究进展 |
| 1.2.2 电网运行灵活性的研究进展 |
| 1.2.3 电网调度辅助决策软件的应用现状 |
| 1.3 本文主要解决的问题与章节安排 |
| 第2章 计及需求响应的电网灵活性运行域 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 需求响应模型 |
| 2.2.1 分时电价 |
| 2.2.2 可中断负荷 |
| 2.3 电网灵活性运行域建模 |
| 2.3.1 灵活性运行域的概念 |
| 2.3.2 运行域目标函数 |
| 2.3.3 约束条件 |
| 2.4 模型求解方法 |
| 2.4.1 极限场景法 |
| 2.4.2 C&CG法 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 分时电价区间的划分 |
| 2.5.2 6 节点系统 |
| 2.5.3 IEEE RTS-39 节点系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 考虑风电波动的电网灵活性评估方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 场景分析法 |
| 3.2.1 Canopy聚类与Kmedoids聚类 |
| 3.2.2 双层聚类技术 |
| 3.3 运行优化模型构建与求解 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件与模型求解 |
| 3.4 “整体-局部”灵活性评估指标 |
| 3.4.1 整体灵活性评估 |
| 3.4.2 局部灵活性评估 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 风电场景生成与削减 |
| 3.5.2 运行优化结果与灵活性评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 地区电网全过程灵活运行与风险调度辅助决策系统 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统主要功能介绍 |
| 4.2.1 信息采集模块 |
| 4.2.2 薄弱环节辨识模块 |
| 4.2.3 灵活运行分析模块 |
| 4.2.4 风险调度模块 |
| 4.3 系统开发与部署 |
| 4.3.1 系统硬件架构 |
| 4.3.2 系统软件架构 |
| 4.3.3 系统功能架构 |
| 4.4 系统界面展示 |
| 4.4.1 登录界面 |
| 4.4.2 系统首页 |
| 4.4.3 监测界面 |
| 4.4.4 灵活运行与风险调度界面 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用的论文及科研成果 |
（8）供电公司目标任务管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 系统设计原则 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 设计技术与开发环境 |
| 2.1 系统设计概述 |
| 2.2 相关技术简介 |
| 2.2.1 国网统一应用开发平台简介 |
| 2.2.2 Java EE简介 |
| 2.3 MVC模型 |
| 2.3.1 MVC的工作特征 |
| 2.3.2 采用MVC的原因 |
| 2.4 ORACLE和 JAVA介绍 |
| 2.5 开发模式 |
| 2.6 开发环境 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 系统总体功能 |
| 3.1.2 系统用户角色定义 |
| 3.1.3 软件功能需求规划 |
| 3.1.4 系统的非功能性需求分析 |
| 3.2 可行性研究 |
| 3.2.1 经济可行性 |
| 3.2.2 技术可行性 |
| 3.2.3 运行可行性 |
| 3.2.4 时间可行性 |
| 3.2.5 法律可行性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统结构 |
| 4.2 详细设计 |
| 4.2.1 软件架构 |
| 4.2.2 功能模块设计 |
| 4.2.3 系统流程 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库概念数据模型 |
| 4.3.2 逻辑数据模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 开发环境的搭建 |
| 5.2 登录功能的实现 |
| 5.2.1 系统代码结构 |
| 5.2.2 登陆功能逻辑 |
| 5.3 系统其他功能的实现 |
| 5.3.1 个人工作台 |
| 5.3.2 任务管理 |
| 5.3.3 考核申诉 |
| 5.3.4 统计看板 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统测试与评价 |
| 6.1 程序调试 |
| 6.2 程序运行测试 |
| 6.2.1 测试过程的重要性和目的 |
| 6.2.2 检测的要求 |
| 6.3 测试用例 |
| 6.3.1 功能性测试 |
| 6.3.2 公共模块测试 |
| 6.3.3 软件性能测试 |
| 6.3.4 安全性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于“双Q”理论的配电网网格化规划决策研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 基金资助 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网防灾应急规划研究现状 |
| 1.2.2 配电网规划项目优选排序研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于“双Q”理论与网格化的配电网规划理论研究 |
| 2.1 协调配电网可靠性与经济性的“双Q”规划方法 |
| 2.1.1 “双Q”理论概述 |
| 2.1.2 配电网可靠性边际效益 |
| 2.1.3 基于改进产电比法的配电网可靠性提升效益估算模型 |
| 2.2 配电网网格化规划方法 |
| 2.2.1 供电网格的定义 |
| 2.2.2 供电网格的划分原则 |
| 2.2.3 配电网网格化规划的意义 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 考虑交通网络的配电网移动储能系统防灾应急双Q规划 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 抗灾型配电网规划 |
| 3.2.1 自然灾害和事故灾难场景划分 |
| 3.2.2 考虑负荷等级和产电比因素的停电损失模型 |
| 3.3 配电网移动储能系统防灾应急供电 |
| 3.3.1 移动储能系统防灾应急规划问题描述 |
| 3.3.2 移动储能系统应急调度交通网络建模 |
| 3.3.3 移动储能系统应急供电策略 |
| 3.4 考虑交通网络的移动储能系统防灾应急规划模型 |
| 3.4.1 目标函数 |
| 3.4.2 约束条件 |
| 3.5 机会约束确定性转化和NNC法多目标优化求解 |
| 3.5.1 机会约束确定性转化 |
| 3.5.2 NNC法多目标优化求解 |
| 3.6 算例与结果分析 |
| 3.6.1 系统基本数据 |
| 3.6.2 算例分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 考虑效益耦合和时序关联特性的配电网规划项目多阶段双Q优选 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 配电网规划项目间的效益与时序关系 |
| 4.2.1 配电网规划项目效益耦合特性 |
| 4.2.2 配电网规划项目时序关联特性 |
| 4.3 考虑效益耦合和时序关联特性的配电网规划项目多阶段双Q优选模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 项目库基础数据 |
| 4.4.2 可靠性成本和效益计算 |
| 4.4.3 考虑配电网规划项目相互关系的项目优选结果分析 |
| 4.4.4 考虑弹性预算的项目优选结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（10）基于多目标的综合能源系统柔性控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合能源系统建模及动态特性研究现状 |
| 1.2.2 多能互补协同优化运行与控制研究现状 |
| 1.2.3 综合能源系统的电网协同控制研究现状 |
| 1.3 现有研究存在的不足 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第二章 智慧楼宇综合能源建模和虚拟储能运行特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 智慧楼宇元件级综合能源数学模型构建 |
| 2.2.1 综合能源系统架构和特性分析 |
| 2.2.2 能量生产设备的元件建模 |
| 2.2.3 能量转换设备的元件建模 |
| 2.2.4 能量存储设备的元件建模 |
| 2.3 智慧楼宇虚拟储能模型构建与特性分析 |
| 2.3.1 智慧楼宇电能和冷热能典型供能架构 |
| 2.3.2 楼宇虚拟热储能模型构建及特性分析 |
| 2.3.3 楼宇虚拟电储能模型构建及特性分析 |
| 2.3.4 智慧楼宇虚拟储能特性影响因素分析 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 数据描述 |
| 2.4.2 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于虚拟储能的IES用能协调控制策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于多代理的IES用能模型及框架研究 |
| 3.2.1 基于多代理的IES用能架构 |
| 3.2.2 基于虚拟储能的IES用能模型 |
| 3.3 基于多代理的IES用能协调控制策略研究 |
| 3.3.1 基于单Agent虚拟储能的量化分析技术 |
| 3.3.2 基于多Agents的 IES用能优化控制目标 |
| 3.3.3 基于多Agents的 IES用能协调控制策略 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 数据描述 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多目标的IES日前-日内优化控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多时间尺度协调控制策略框架 |
| 4.3 基于多目标的IES日前优化运行策略 |
| 4.3.1 IES日前优化评价指标 |
| 4.3.2 IES日前优化目标函数 |
| 4.3.3 IES日前优化约束条件 |
| 4.4 基于分层修正的IES日内优化运行策略 |
| 4.4.1 IES日内上层控制策略 |
| 4.4.2 IES日内下层控制策略 |
| 4.4.3 IES日内优化模型求解 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 数据描述 |
| 4.5.2 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于多代理的IESs参与配网紧急控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于多Agents的 IESs参与配网紧急控制架构 |
| 5.3 基于多Agents的 IESs参与配网紧急控制策略 |
| 5.3.1 IES可调潜力评估方法 |
| 5.3.2 响应功率需求计算方法 |
| 5.3.3 紧急控制方案及流程 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 数据描述 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.5 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 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果和参与的课题 |
四、供电生产信息系统中的CG智能模型（论文参考文献）
- [1]高铁新能源微电网规划定容及调度优化研究[D]. 田立霞. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]多能流网络模型与区域综合能源系统优化调度研究[D]. 张辰毓. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]智能发电运行控制中的系统可靠度测试研究[D]. 陈文悦. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究[D]. 赵文婷. 太原理工大学, 2021(01)
- [5]考虑直流线路和换流器故障的交直流配电网弹性分析[D]. 李同. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [6]气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究[D]. 刘沆. 华北电力大学(北京), 2021
- [7]考虑源荷波动的电网灵活性评估与风险调度研究[D]. 赵福林. 浙江大学, 2021
- [8]供电公司目标任务管理系统的设计与实现[D]. 刘娇玉. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]基于“双Q”理论的配电网网格化规划决策研究[D]. 沈美燕. 浙江大学, 2021(08)
- [10]基于多目标的综合能源系统柔性控制策略研究[D]. 陶苏朦. 东南大学, 2020(01)