一、陕西电网中期运行方式研究（论文文献综述）
王庆[1]（2021）在《西安市阎良区配电网规划研究》文中指出随着西安市阎良区经济的高速发展,以及“十三五”期间航空基地一期、“十四五”期间航空基地二期项目的开发,阎良区电力负荷需求逐年攀升,相应暴露出阎良区网架结构、用电可靠性、供电能力等一系列问题。如何既保证配电网的优化发展,又保证配电网建设与电力负荷需求的协调发展,这对阎良区的配电网规划工作提出了更高的要求。因此,运用科学的方法对阎良区的电力负荷进行预测,并依照预测结果开展阎良区配电网规划工作,通过规划引领配电网工程建设变得尤为重要。本文针对阎良区配电网的整体情况,通过对阎良区各电压等级电网装备、运行水平、网架合理性、转供能力等方面进行分析评价,充分考虑阎良区经济发展状况和电力负荷需求的发展形势,从负载率、容载比和“N-1”校验等指标入手,运用空间负荷密度法、大用户加自然增长率法、等电力负荷预测方法,开展负荷预测工作,通过结果进行分析比对,最终选取准确率高的预测方法。最后,运用特色的“网格化”电网规划思路,将阎良区划分为8个供电网格并细化为44个供电单元,将复杂区域规划问题转化为供电电源组网问题,分网格、逐单元的差异化制定规划方案,最终量化分析阎良区电网规划的实际成效满足阎良区经济发展建设要求。
张国强[2]（2021）在《基于网格化的配电网规划研究及其在榆林高新区电网的应用》文中研究表明随着经济的快速发展,用户对电力的依赖性日益增强,对供电的可靠性提出了更高要求。配电网规划是配电网建设的重要指引和依据。其自愈控制能力的高低直接影响电网对用户的供电质量,研究表明,电力系统中80%以上的故障都是由配电系统引发的,当前我国城市配电网网架结构整体薄弱,迫切需要优化网架结构,为实现自愈控制构建满足要求的分段联络配置等,因此加强智能配电网规划设计,完善网架结构,对于城市的发展具有重要意义。本文以榆林高新区配电网规划为例,详细介绍了基于“网格化”的配电网规划研究方法、步骤、规划原则、空间负荷预测以及榆林高新区最终实现的目标网架与效果。首先根据配电网“网格化”划分原则,结合榆林高新区经济发展、城市规划建设等基础条件,对城市区域配电网进行的网格划分,供电单元划分。其次对目前高新区网格内高中压配电网现状进行分析,分析各项指标情况,总结电网存在的问题。同时基于高新区发展状况、城市发展目标、用地规划、产业布局等情况,利用空间负荷预测方法对各网格各单元进行远期负荷预测。并提出高新区配电网规划目标,根据每个网格各项指标目标值,提出网架优化的方案。城市的每个区块形成一个网格“微电网”,并对每一个网格微电网进行详细规划,力求达到布点合理、网架坚强、接线简单、设备先进、供电灵活。通过构建合理的电网结构和实现配网自动化水平,进一步提高电网的供电可靠性和供电能力。最后对基于“网格化”的高新区目标网架进行了效果分析,分析了两个网格各项评价指标,均达到了预定目标,最终实现辖区配电网逐步成为统一坚强的智能配电网。
吴云鹤[3]（2021）在《空气源热泵供暖能耗预测及需求侧响应研究》文中认为空气源热泵由于高效、节能、无污染等优点在清洁能源供暖中得到了广泛应用,但也造成了冬季电网负荷大幅度增加,加剧了电网运行的不稳定性。对空气源热泵供暖系统进行准确的能耗预测能为电网规划调度提供依据。建筑热负荷作为柔性负荷,可利用系统或建筑本身的蓄热特性在时间上进行平移,主动对电网进行需求侧响应,实现对电网的削峰填谷;并且利用蓄热装置增加夜间耗电量可缓解风电出力和负荷需求之间的差异,促进风电消纳,减少火电出力,从而降低碳排放量。为了在空气源热泵清洁取暖的同时提高电网运行的稳定性,本文分别进行了不同运行模式下空气源热泵供暖系统的能耗预测和空气源热泵采暖用户的需求侧响应研究。首先,探究连续运行和间歇运行模式下的空气源热泵供暖系统所适宜的能耗预测模型,分别建立了DeST能耗模拟模型、BP神经网络模型、LSTM神经网络模型,并利用监测到的能耗数据对三种预测模型进行验证。结果显示:对于连续供暖系统,BP神经网络的预测结果优于LSTM神经网络;对于间歇供暖系统,LSTM神经网络的预测结果明显优于BP神经网络;两种供暖模式下,DeST能耗模拟的误差都较大,并且需要输入大量建筑参数和气象参数,建模过程较为复杂,更加适合用于设计阶段。其次,以典型农村建筑为例,在TRNSYS平台搭建空气源热泵直接供暖系统模型,分析规模化使用空气源热泵供暖对电网的影响。结果发现:规模化采用空气源热泵供暖后,在供暖季的不同阶段均对电网产生影响,其中供暖中期影响最大,电网负荷率减小2.07%,电网峰谷差率增大8.37%,电网最大负荷增加9.05%,不仅不利于电网的稳定运行还降低了电厂发电设备的利用率。最后,选取目前应用较为广泛的水箱蓄热和建筑本体蓄热两种蓄热模式,量化了两种空气源热泵蓄热供暖系统对电网的需求侧响应潜力。结果表明:两种蓄热模式均能对电网起到削峰填谷的作用,室外温度越低,能耗越高,作用效果越好,并且建筑本体蓄热的削峰填谷作用优于水箱蓄热,供暖中期,相比ASHP直接供暖系统,在电网最大负荷不变的条件下,峰谷差率降低56.95%,负荷率增加10.68%。当采用蓄热供暖时系统能耗增加,水箱蓄热供暖系统能耗增加18.00%,建筑本体蓄热供暖增加23.35%。蓄热供暖后系统费用增加,当采用峰谷电价收费后,系统费用降低,水箱蓄热和建筑本体蓄热供暖的运行费用分别降低27.07%、27.51%。
杨蕙嘉[4]（2021）在《输电网项目视角下可再生能源消纳时空特征及驱动模型》文中进行了进一步梳理随着能源发展变革的不断推进,以风能、太阳能为代表的可再生能源正逐步替代传统化石能源,成为实现健康可持续发展的重要选择。中国可再生能源资源禀赋丰富,电力作为可再生能源开发利用的主要方式,开发利用前景广阔,中国可再生能源产业及市场发展水平处于世界前列。但在可再生能源开发利用快速发展的同时,存在重开发轻消纳、省域发展不平衡不充分等问题,限制了可再生能源的跨越式发展。电网输电项目,尤其是特高压项目,在促进可再生能源大规模优化配置中有重要作用,是实现可再生能源大规模、高比例、高质量、市场化发展的重要基础设施支撑。“十四五”时期是推动我国能源清洁低碳绿色转型的关键窗口期。2020年中国提出了二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和的目标。面对新形势要求,加快能源变革,以可再生能源为主导转变能源生产方式,以电为中心转变能源消费方式,以大电网互联转变能源配置方式,将有力推动构建以新能源为主体的新型电力系统,切实贯彻落实高质量发展战略。面对新形势下的问题与目标,探索实现可再生能源利用水平发展特征及区域协同具有重要意义。本文以电网输电项目建设时序模型为基础,以2015-2019年中国31个省域可再生能源开发利用为研究对象,开展可再生能源开发利用“格局-机理-模拟”的研究,定量刻画研究我国可再生能源消纳的时空格局特征与演化趋势,探讨省域的空间作用与驱动机制,并进行省域演化模拟。本文的主要研究内容及成果包括以下几个方面:（1）构建了中国跨省跨区输电项目空间权重矩阵模型。研究系统梳理中国区域电网与特高压项目的建设发展历程及电力输送特点,基于2015-2019年跨省跨区输电网项目建设投运时序数据,建立输电项目空间权重矩阵,研究其连通性时空演化特征,为后续省域电力经济分析提供基础工具。（2）分析了中国省域可再生能源开发利用格局及时空演化特征。运用空间计量经济分析工具,识别分析中国3 1个省域可再生能源资源禀赋、装机出力、电力消纳的时空分布与匹配特征;研究表明,开发利用格局均分布向东南方向偏移,开发指标呈扩散均衡特征,利用消纳指标呈集聚趋势。基于输电项目空间权重矩阵,研究省域可再生能源消纳水平的空间异质性与依赖性的时序发展特征;空间总体消纳格局由单核极化集聚向多极扩散演化,集聚地区由北部地区向西北地区和东北地区局部省份扩散。针对省域可再生能源消纳在输电项目联通关系下的四类特征,探讨各类型省域动态演化规律及转移路径;不同消纳类型的省域间存在6种转化关系,8条转化路径,各类型转化概率有显着差异,区域增长极的极化与溢出效应依赖电网项目关系在类型转化中发挥关键作用。（3）建立了基于输电项目联通的省域可再生能源消纳影响因素驱动分析模型。通过文献查阅和资料收集,本文从消纳环境因素、基础设施因素、能源结构因素和市场政策因素4个维度,识别分析用电增长率、新能源市场化交易等8个影响因素及其时空特征。基于输电项目空间权重矩阵,以2015-2019年31个省域的空间面板数据,从全国总样本、地区样本、阶段样本三个角度构建影响因素驱动机制分析模型,定量测度各影响因素对省域可再生能源消纳水平的直接效应与间接效应,分析省域内、外生动力作用机制及时空演化特征。结果表明,在输电项目联通关系下,省域经济水平、用电增长潜力、市场化交易因素在省域间具有良好的空间溢出效应,能够逐步发挥溢出驱动作用拉动消纳水平。（4）开展了省域可再生能源消纳动态演化模拟研究。基于电网输电项目联通关系下的省域可再生能源消纳格局特征、空间作用规律、省域消纳特征及其转移概率,设定自然发展与碳达峰政策两类发展情景,运用CLUE-S模型研究不同政策情景下到2025年、2030年省域可再生能源消纳特征的演化特征。两情景下各省域可再生能源消纳类型转移均表现为高值类型演化为主向低值类型演化为主,但在碳达峰情景设定下省域类型转化更为活跃,且低值类型演化起步较早。综合来看,沿“内蒙-华北”“西北-华中”方向继续向华中、华东地区延伸优化电网输电项目的规划布局,畅通并优化现有高消纳地区的拉动作用,培育并激活潜在增长极发展将促进省域可再生能源消纳水平提升。所建立的模型为合理规划省域可再生能源消纳政策提供可靠理论方法和决策工具。本文基于省域电网输电项目关系建模,以系统性、时序性的空间经济思维围绕省域可再生能源开发利用开展“格局-机制-模拟”研究,是对能源电力领域理论体系与实践应用领域的创新与补充。研究成果从电网项目和省域规划视角为可再生能源开发利用提供政策建议和研究工具,为制定可再生能源开发利用战略政策与电网输电项目规划布局提供理论与实证参考。
王丹[5]（2021）在《含小水电的配电网无功优化研究》文中研究指明随着智能电网的不断发展和满足人们不断增长的社会需求的同时,能源生产带来的环境问题日益紧张。小水电作为一种绿色清洁电源,对一些地区的电力安全持续供应起到至关重要的作用。然而,由于小水电接入的配电网供电线路较长、网架结构复杂以及受季节性等因素的影响,冬季枯水期过长的电气距离导致配电网末端电压严重偏低,夏季丰水期电能无法彻底就地消纳而出现严重的逆功率现象,引起线路电压经常超越上限形成稳态过电压,严重威胁电网安全运行,造成近年来我国配电网电压无功管理方面最为严重的问题。考虑无功与电压的关系小水电接入配电网引起的电压越限问题进行无功优化研究。传统的无功优化多为单一目标优化,只考虑了经济效益使得有功网损最小,忽略了电压质量与稳定性等因素,因此具有较大的局限性。针对传统无功优化方法的不足,本文基于改进的分层前推回代潮流计算,并对小水电并网的特点及机组模型进行分析,建立了以电网有功网损最小、节点电压偏移量之和最小为目标函数,小水电发电机调相运行、变压器变比调压和无功补偿装置作为控制变量的配电网无功优化模型。目前大多数优化方法在解决此类问题时将多目标优化问题加权处理成单目标问题进行求解,由于权重因子的选取凭借经验常数会对单一化目标造成直接影响,使结果往往带有一定的主观因素。因此本文引入Pareto解来求解该类多目标优化问题,使得到的Pareto最优解集同时兼顾多个目标最优。在求解模型的过程中结合人工智能算法,对蝙蝠算法及其在电力系统中的应用进行了深入的研究,并对算法提出改进。避免算法陷入局部最优,引入了概率性精英池扰动策略,通过设置外部储存器采用逐步淘汰机制对计算出的目标值进行拥挤距离排序,增加了控制变量取值的多样性,充分克服了算法在迭代后期容易陷入局部最优值和收敛速度慢等问题,最终得到模型的Pareto最优解集。基于Matlab软件建立了含小水电的配电网无功优化模型,重点对丰水期小负荷和枯水期大负荷两个极端情况下进行仿真验证,通过改进的蝙蝠算法分别在丰大方式下出现的稳态过电压和枯小方式下的低电压情况进行仿真分析,均能得到一组Pareto最优解,证明了本文提出的改进蝙蝠算法能够得到良好的无功优化结果以供决策者选择。
王莎[6]（2021）在《风光互补在多约束条件下的容量配置研究》文中研究说明我国对新能源实行全额消纳的政策,促进全国风电、光电大规模发展。但是随着带来的是弃风弃光现象,给我国的经济发展造成巨大损失。考虑到风力发电和光伏发电具有间歇性和波动性,且在时间分布上的规律性很明显,白天阳光辐射能力强而风小,晚上阳光辐射能力弱而风大,风光资源分布在时间上具有很好的互补性。单独的风电或光伏并网会对区域电网的运行带来巨大的冲击,故在容量配置过程中,考虑利用风光的互补性来弥补单个新能出力的间歇性和波动性。由新能源的出力存在随机性且不可控,配置时考虑的计划出力与实际运行不一致,且不能随负荷变化趋势变化,故需要考虑配置结果的过程中可能出现的供电与负荷不匹配而引起的“弃风”和“弃光”情况。本文基于对风速、光照强度、负荷的不确定性、随机性、互补性的分析,提出一种基于不确定性因素的建模方法,基于高斯分布白噪声的场景生成方法和快速前向选择的场景削减方法,分两阶段完成对新能源场站风光容量配置,第一阶段以风光计划出力为基础,对风光容量进行初步配置,第二阶段在以配置结果为基础,建立基于场景的随机优化约束,在系统运行过中,考虑区域电网运行约束、新能源渗透率约束以及“弃风弃光”范围约束,对配置结果进行校正。并基于混合整数优化模型的求解思路,在实际测试系统下,研究了场景数目、新能源渗透率、弃新能源率对规划结果的影响,随着场景数目的变换,规划结果也已经不受影响,风光联合规划的新能源渗透率明显高于风电或光伏单独规划,弃新能源率限制了规划的新能源容量,规划越多的新能源,弃新能源率越高。
王永华[7]（2021）在《经济转型背景下的中国智能电网运营优化研究》文中指出中国正处在以“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念实施的现代经济体系构建的关键转型期,经济增长速度明显放缓,产业结构优化和新动能培育效应凸显。在此背景下,中国智能电网运营状态如何,是否能够更好地适应新发展理念实施过程中经济转型发展引起的新电能服务需求,新的电能供应需求对原有的智能电网建设提出哪些新的发展方向,电网企业如何更好地提高运营效率以达到满足用户更高质量电能供应的需求?回答这些问题,需要对中国现阶段电网企业的运营状态进行综合评估基础上,识别现阶段经济转型发展的新需求特性规律变化,进而提出未来加速智能电网建设和电网企业提升运营效率的优化建议与发展对策具有重要的实践价值,也对未来电网企业在高质量发展中提升运营效率提供科学参考。基于此,本论文开展的主要研究工作如下:（1）根据国家智能电网发展规划和十四五发展目标,立足性能、信息传递速率、环保程度及效益等层面来建立健全智能电网企业运营状态综合评价指标体系,利用TOPSIS—ANP—熵权组合评价模型,对2018年28家省级电网企业智能电网运营绩效进行了综合评估。结果发现:基于各个地区经济发展的差异,为此智能电网在国内的普及程度也呈现出不均衡态势,东部与西部之间的智能水平差异明显,前者要略高于后者,因此未来如何更好的挖掘中东部地区电网企业的运营发展潜力,更好地加速其向更高质量的智能电网布局以及提升自身运营绩效是国家智能电网布局中的重要内容,同时,西部省级电网智能化发展水平和运营效率,也是中国智能电网建设“补短板”中的重要内容,也是国家落后地区通过电网智能发展运营高质量发展带动其社会经济发展实现“追赶效应”提供契机。（2）根据国家转型发展的典型特征分析,识别未来中国智能电网发展中的主要转变方向,分析其对电网运营状态可能带来的直接或者间接影响效果。首先,以国家绿色发展转型背景和碳达峰2030、碳中和2060年“双碳目标”约束下的清洁能源替代发展对智能电网企业运营带来的影响效果分析,以分布式电源对电网网架规划带来的影响为典型情景进行了具体分析。其次,选取城市电网智能化发展中网格化发展对电网运营规划布局可能带来的影响进行分析;第三,选取智能化发展对电网企业运营效率的影响进行了详细分析,为提升经济效益提供了方向。结果发现:分布式电源发展将通过电网稳定性、可扩展性、满足灵活性需求等路径对电网运行效果产生影响,采用遗传算法对西北地区分布式电源接入产生的网架影响进行了实证检验;以某局域网为样本,通过负荷特性互补、站间互济的配电网规划思路,并利用蚁群算法和分支线组合方法进行优化求解,验证了网格化方法通过精准预测、合理分区和主辅网配合方式,为用户提供更高质量电能的同时,也提升电网企业的运营绩效水平。（3）根据上述结论,从企业内部运营和外部满足需求两方面提出中国加速智能电网发展和提升运行绩效的优化方向。首先,详细分析现阶段智能电网运营中的投入产出效率,通过国内外对比以及运行状态的多维度比较,识别资产效率效益不高的原因,提出精准化规划、标准化建设、精益化运维等方向下的智能电网企业效益提升路径,以及应用物联网、需求侧响应、自动化、大数据等技术手段,提升用户交互服务质量,支撑运营效率提升。其次,根据电动汽车和分布式电源等快速发展情景下,电力用户行为的新特点,用电行为改变规律等分析,识别用户行为对电网负荷特性的影响机理,并根据模型测算结论,预判电动汽车对电网负荷的多重直接和间接影响效果,为加速电网布局和提升用电质量提供科学参考。论文的主要创新点如下:（1）从安全可靠、信息交互、智能高效、绿色环保和经济效益五个维度构建智能电网企业运营状态综合评价指标体系,进一步构建TOPSIS—ANP—熵权组合评价模型对中国28家省级智能电网企业2018年运营绩效进行了综合评估,为识别处当前智能电网企业运营中的“短板”因素和区域进行了详细识别,为后期加快智能电网补短板和优化对策研究提供了依据。（2）通过构建改进遗传算法模型,在增加智能电网的经济性和可靠性方面有着相当积极的价值与意义。引入考虑分布式电源的网供负荷分析方法,按照蚁群算法和提出的分支线组合求解算法进行自动布线,最终拟定出能够符合地方发展需要的、成本更为低廉的线路投资方案及成本策略,对于网格化优化城市配网规划具有科学的参考意义和价值。（3）以中国现阶段经济转型发展为背景,对“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念实施过程中对经济系统产生的显着影响为约束条件和发展契机,以中国经济在实现高质量转型中的电网企业智能化发展中的运营状态为研究对象,通过对运营状态评估、经济转型的电网智能化发展的新需求以及运营优化的优化方向等详细分析,提出未来加快中国电网智能化发展布局优化和提升运营绩效水平的政策建议,为中国实现智能电网的高质量发展提供科学参考。
肖妍[8]（2021）在《光储一体化微电网多目标容量优化配置研究》文中研究说明以光伏为分布式能源的微电网具有波动性和随机性,导致系统可靠性降低,电能质量变差,甚至影响配电网的运行。储能介质的引入在提高供电可靠性、平抑系统波动及提高光伏利用率方面作用显着,但储能装置的加入会降低系统经济效益,因此需要在最大化利用新能源并保证系统可靠性的前提下,选择合适的光储容量对提高系统的经济性具有现实意义。首先,建立光伏电池和储能电池的数学模型。将太阳辐照度、光电转化效率及光伏电池面积等环境因素引入光伏输出功率模型,增强了光伏电池模型的准确性;此外,以荷电状态作为主要影响因素对典型蓄电池寿命衰减模型进行简化,降低了模型的复杂性,便于后文储能容量的校正。其次,提出分布式光伏电源渗透率和可靠性综合配置模型及光伏电源归一化度电成本模型。将“光-荷-源”综合分析,增强系统配置的可靠性;并引入经济衡量指标度电成本,使系统获得更精确和直观的配置结果。再次,提出一种改进多目标粒子群算法,将粒子群算法寻优的快速性和人工鱼群算法的强全局搜索能力结合,并利用变步长方法增强算法寻优能力。通过与五种典型算法对比,结果显示在大多数测试函数上,改进多目标算法的GD、Δ、IGD值及迭代次数均为最小,表明了所提算法具有较强的收敛性、分布性及寻优的快速性。最后,为验证光储一体化配置模型的有效性,通过分析宁夏某地光伏电站的环境数据和光伏实际输出电量,确定光伏出力曲线。将四种典型负荷等效为四种情景,在满足负荷需求的基础上以度电成本最优为目标,并考虑寿命衰减进行混合储能容量优化配置,给出四组混合储能的容量配比和经济效益。结果表明,由铅酸电池、钠硫电池及液流电池与超级电容组成的混合储能系统,在项目周期内,四种情景下的度电成本低于全国大部分地区的火电上网电价0.3～0.5元/kWh元,能够获得较强的经济效益,且校正后的储能系统在保证原有可靠性的基础上更符合实际工程,可为光储一体化微电网的混合储能容量优化配置提供参考。
罗芳[9]（2020）在《基于消纳能力约束的清洁能源接入电网管理体系研究》文中提出能源与环境问题是制约世界经济与社会可持续发展的两个突出问题,同时,国家发展也正面临着传统能源逐步短缺与环境污染不断加剧的困难局面,为了缓解这一局面,大幅提升清洁能源在能源利用总量中的占比显得尤为关键。近年来,国家大力扶持清洁能源产业,使得其规模、容量以及技术水平都得到大幅度提升,但同时,清洁能源发展在消纳能力方面的问题也日渐凸显,有些地区由于电网网架薄弱以及负荷偏低,导致电网无法将清洁能源产生的电能完全消纳,从而产生弃风、弃光现象,这大大的阻碍了电力行业稳定、可持续发展的脚步。因此,如何科学接入清洁能源项目,让其产生的电量全部消纳,成为当下亟待解决的问题。本论文通过对电网消纳能力的计算研究,确定其到底能接纳多少清洁能源发电量,得出一个范围值区间,为清洁能源接入和消纳提供数据支撑,在保证电网安全稳定运行的前提下,最大限度发挥清洁能源发电优势,让清洁能源发电起到削峰填谷的作用,形成电网系统优势互补的模式。本论文首先介绍了汉中地区电网现状及清洁能源发展概况,对地区清洁能源发电特性进行了分析,得出电力平衡及消纳能力的结论。其次根据得出的结论,对即将或者未来规划并网的清洁能源项目进行科学评估,对于已核准的风电和光伏等清洁能源项目,按照远近结合的原则,提出有效可行的送出方案和合理化建议。最终通过得出的研究结论去优化管理流程,促使汉中地区清洁能源接入形成一整套完善、科学的管理体系。
齐良[10]（2020）在《延安地区中长期负荷预测研究》文中指出随着我国经济迅速发展、城市建设规模不断扩大、城市用电负荷迅猛增加以及乡村用电需求的逐年递增,电力已经成为我国各行各业不可或缺的基本元素。但随着社会的快速发展,已建电网网架架不合理,供电能力较弱等问题同人民对于电力需求的矛盾越来越突出。因而在进行电网建设或规划初期就应该考虑社会在中长期的发展中可能的负荷需求。对一个地区进行精确的中长期负荷预测不仅可以减少在电网建成后的改造,同时还可以做到经济性与合理性相互兼顾,提高电力建设资源的利用率。本文首先对中长期负荷预测的现有方法的基本原理进行了介绍,分析了时间序列法、灰色系统法、人工神经网络法预测模型中的优缺点,根据延安地区的负荷与电量增长情况及第二产业占绝对优势的特点,提出了利用基于时间序列法与灰色系统法不同权重的组合预测模型,对延安地区的负荷进行预测,利用延安地区2011年至2019年电网运行数据,借助MATLAB工具对选定的模型进行仿真,仿真结果表明,通过不同权重的组合,可较大地提高延安地区中长期负荷预测的精度,预测结果具有一定的理论和工程实用价值,可利用于延安电网负荷预测控制决策支持系统中。最后,根据筛选验证的最优预测模型对延安地区2020年至2025年负荷进行了预测,为延安地区电力管理部门有效开展“十四五”电网规划提供坚实的基础数据支撑。
二、陕西电网中期运行方式研究（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、陕西电网中期运行方式研究（论文提纲范文）
（1）西安市阎良区配电网规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 配电网规划的研究现状 |
| 1.2.2 负荷预测研究现状 |
| 1.3 负荷预测思路 |
| 1.4 规划目标 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 2 阎良区配电网现状分析 |
| 2.1 阎良区总体情况 |
| 2.1.1 区域概况 |
| 2.1.2 经济社会发展概况和规划 |
| 2.2 供电区域概况 |
| 2.3 电源现状 |
| 2.4 330kV电网现状 |
| 2.5 110kV电网现状 |
| 2.6 35kV电网现状 |
| 2.7 10kV电网现状 |
| 2.7.1 电网结构 |
| 2.7.2 电网设备 |
| 2.7.3 运行年限 |
| 2.7.4 供电能力分析 |
| 2.8 0.38kV电网现状 |
| 2.9 电网现状分析小结 |
| 2.9.1 网络结构水平 |
| 2.9.2 负荷供应能力 |
| 2.9.3 装备技术水平 |
| 3 阎良区电力需求预测 |
| 3.1 负荷增长及负荷特性分析 |
| 3.1.1 负荷增长趋势分析 |
| 3.1.2 负荷特性分析 |
| 3.2 客户历史用电及其发展情况 |
| 3.2.1 客户用电及其历史增长趋势分析 |
| 3.2.2 客户报装及其发展情况 |
| 3.3 近中期负荷预测 |
| 3.3.1 全社会用电量预测 |
| 3.3.2 最大用电负荷预测 |
| 3.3.3 结论校验 |
| 3.4 远期负荷预测 |
| 3.4.1 有控规区域负荷预测 |
| 3.4.2 无控规区域负荷预测 |
| 4 配电网规划技术原则 |
| 4.1 高压配电网规划技术原则 |
| 4.2 中压配电网规划技术原则 |
| 5 35kV及以上电网规划 |
| 5.1 变电容量需求分析 |
| 5.1.1 分析原则 |
| 5.1.2 分析结果 |
| 5.2 110kV电网规划方案 |
| 5.2.1 110kV变电站建设及布点规划 |
| 5.2.2 规划方案 |
| 5.2.3 容载比校核 |
| 5.2.4 方案小结 |
| 6 10kV电网规划 |
| 6.1 配电网网格(单元)划分 |
| 6.1.1 划分原则与思路 |
| 6.1.2 供电网格划分 |
| 6.1.3 供电单元划分 |
| 6.2 10kV配电网目标网架规划方案 |
| 6.3 10kV配电网供电网格规划方案 |
| 6.3.1 制造园网格概况及现状 |
| 6.3.2 负荷预测 |
| 6.3.3 规划方案 |
| 6.4 10kV配电网供电单元规划方案 |
| 6.4.1 制造园网格001 单元现状 |
| 6.4.2 规划方案 |
| 6.4.3 电气计算 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.1.1 负荷预测结论 |
| 7.1.2 供区划分结论 |
| 7.1.3 配电网规划结论 |
| 7.2 成效分析 |
| 7.2.1 指标提升分析 |
| 7.2.2 电网可靠性提升分析 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）基于网格化的配电网规划研究及其在榆林高新区电网的应用（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 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.3.1 规划的基本思路 |
| 1.3.2 规划范围和规划年限 |
| 1.3.3 主要研究内容 |
| 第2章 基于城市配电网网格化规划研究 |
| 2.1 网格化规划概述 |
| 2.2 网格化规划原则 |
| 2.2.1 网格化规划总体要求 |
| 2.2.2 网格划分原则 |
| 2.2.3 供电单元划分原则 |
| 2.3 基于网格化的配电网结构 |
| 2.4 基于网格化设备选型原则 |
| 2.5 空间负荷预测 |
| 2.5.1 负荷密度法 |
| 2.5.2 户均配变容量法 |
| 2.5.3 大用户+自然增长率法 |
| 第3章 榆林高新区概括及配电网现状分析 |
| 3.1 榆林高新区总体概括 |
| 3.2 配电网网格划分 |
| 3.3 供电单元划分 |
| 3.4 配电网现状分析 |
| 3.4.1 35kV及以上电网 |
| 3.4.2 中压配电网现状分析 |
| 3.5 配电自动化建设情况分析 |
| 3.6 问题汇总 |
| 第4章 基于网格化的高新区配电网负荷预测 |
| 4.1 目标年负荷预测 |
| 4.1.1 阳光广场网格 |
| 4.1.2 开源大道网格 |
| 4.2 过渡年负荷预测 |
| 4.2.1 阳光广场网格 |
| 4.2.2 开源大道网格 |
| 第5章 基于网格化的高新区配电网规划目标 |
| 5.1 评价指标的定义与计算 |
| 5.2 配电网规划目标 |
| 5.2.1 阳光广场网格 |
| 5.2.2 开源大道网格 |
| 5.2.3 110kV电源建设情况 |
| 5.3 中压配电网目标网架方案 |
| 5.3.1 阳光广场网格目标网架方案 |
| 5.3.2 开源大道网格目标网架方案 |
| 第6章 基于网格化规划的高新区配电网效果分析 |
| 6.1 规划效果分析 |
| 6.2 指标提升情况 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）空气源热泵供暖能耗预测及需求侧响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 能耗预测国内外研究现状 |
| 1.2.1 能耗模拟法 |
| 1.2.2 传统能耗预测方法 |
| 1.2.3 基于人工智能的能耗预测 |
| 1.3 电网需求侧响应国内外研究现状 |
| 1.3.1 需求侧响应国外研究现状 |
| 1.3.2 需求侧响应国内研究现状 |
| 1.3.3 供暖系统的需求侧响应 |
| 1.4 目前存在的问题 |
| 1.5 本文主要工作 |
| 第2章 ASHP连续供暖系统的能耗预测 |
| 2.1 DeST能耗模拟 |
| 2.1.1 建筑模型及参数设置 |
| 2.1.2 DeST能耗模拟结果 |
| 2.2 基于BP神经网络的能耗预测 |
| 2.2.1 BP神经网络算法原理 |
| 2.2.2 BP神经网络能耗预测模型 |
| 2.3 基于LSTM神经网络的能耗预测 |
| 2.3.1 LSTM神经网络算法原理 |
| 2.3.2 LSTM神经网络能耗预测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 ASHP间歇供暖系统的能耗预测 |
| 3.1 DeST能耗模拟 |
| 3.1.1 建筑模型及参数设置 |
| 3.1.2 DeST能耗模拟结果 |
| 3.2 基于LSTM神经网络的能耗预测 |
| 3.2.1 数据来源及预处理 |
| 3.2.2 训练、测试集划分 |
| 3.2.3 输入变量分析 |
| 3.2.4 预测结果分析 |
| 3.3 基于BP神经网络的能耗预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 ASHP供暖系统运行模拟 |
| 4.1 建筑负荷模拟 |
| 4.1.1 模拟建筑概况 |
| 4.1.2 负荷模拟 |
| 4.2 ASHP直接供暖系统模拟 |
| 4.3 ASHP直接供暖系统能耗分析 |
| 4.4 ASHP直接供暖系统对电网影响分析 |
| 4.4.1 供暖初期电网的影响分析 |
| 4.4.2 供暖中期电网的影响分析 |
| 4.4.3 供暖末期电网的影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于需求侧响应的ASHP供暖系统运行模拟 |
| 5.1 ASHP-HS系统运行模拟 |
| 5.1.1 水箱蓄热供暖系统运行模拟 |
| 5.1.2 建筑本体蓄热供暖系统运行模拟 |
| 5.2 不同蓄热方式的能耗及舒适度分析 |
| 5.2.1 水箱蓄热供暖系统能耗分析 |
| 5.2.2 建筑本体蓄热供暖系统能耗分析 |
| 5.2.3 ASHP-HS系统的舒适性分析 |
| 5.3 不同蓄热方式对电网影响分析 |
| 5.3.1 水箱蓄热供暖对电网影响分析 |
| 5.3.2 建筑本体蓄热对电网的影响分析 |
| 5.4 蓄热供暖系统的经济性 |
| 5.5 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学术论文及科研工作 |
| 致谢 |
（4）输电网项目视角下可再生能源消纳时空特征及驱动模型（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 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 可再生能源开发利用评价研究 |
| 1.2.2 区域可再生能源影响机制研究 |
| 1.2.3 区域可再生能源规划优化研究 |
| 1.2.4 相关文献研究评述 |
| 1.3 研究内容、技术路线及创新点 |
| 1.3.1 研究内容及技术路线 |
| 1.3.2 研究创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 能源资源流动与空间结构理论 |
| 2.1.1 能源资源流动 |
| 2.1.2 区域空间结构基础理论 |
| 2.1.3 区域空间结构模式 |
| 2.2 空间计量经济学理论 |
| 2.2.1 空间依赖性与异质性理论 |
| 2.2.2 空间权重矩阵的构建原理 |
| 2.2.3 空间计量经济学模型 |
| 2.3 区域规划理论 |
| 2.3.1 区域规划的属性与特点 |
| 2.3.2 区域协调发展机制 |
| 2.3.3 区域规划模拟方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国输电项目格局时空演进特征及空间建模 |
| 3.1 中国输电项目发展历程 |
| 3.1.1 区域电网项目建设发展历程 |
| 3.1.2 特高压项目建设发展历程 |
| 3.2 输电项目建设运行情况 |
| 3.2.1 输电项目电压等级及输电特点 |
| 3.2.2 输电项目输送可再生能源技术特点 |
| 3.2.3 我国跨区跨省输电布局情况 |
| 3.3 输电项目空间权重矩阵建模及特征 |
| 3.3.1 电网输电项目空间权重矩阵的建立 |
| 3.3.2 电网输电项目空间权重矩阵时空演进特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 省域可再生能源消纳空间格局及演化特征 |
| 4.1 空间统计研究数据及方法 |
| 4.1.1 研究数据 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.2 省域可再生能源开发利用格局分析 |
| 4.2.1 水力开发利用格局分析 |
| 4.2.2 风力开发利用格局分析 |
| 4.2.3 光伏开发利用格局分析 |
| 4.3 省域可再生能源消纳的空间匹配特征 |
| 4.3.1 发电量与消纳量空间匹配特征 |
| 4.3.2 发电量占比与消纳量占比空间匹配特征 |
| 4.3.3 消纳量与消纳量占比空间匹配特征 |
| 4.4 省域可再生能源消纳水平的空间演化格局分析 |
| 4.4.1 省域可再生能源消纳水平的空间特征检验 |
| 4.4.2 省域可再生能源消纳水平的空间异质性演化分析 |
| 4.4.3 省域可再生能源消纳水平的空间依赖性演化分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于输电项目的省域可再生能源消纳驱动模型 |
| 5.1 省域可再生能源消纳影响因素识别 |
| 5.1.1 消纳环境因素 |
| 5.1.2 基础设施因素 |
| 5.1.3 电源结构因素 |
| 5.1.4 政策环境因素 |
| 5.2 省域可再生能源消纳驱动模型构建 |
| 5.2.1 空间驱动模型设定 |
| 5.2.2 数据处理与变量检验 |
| 5.3 全国省域可再生能源消纳空间驱动效应分析 |
| 5.3.1 全国样本空间模型参数估计与检验 |
| 5.3.2 全国空间驱动效应分析 |
| 5.4 地区省域可再生能源消纳空间驱动效应分析 |
| 5.4.1 地区样本空间模型参数估计与检验 |
| 5.4.2 地区空间驱动效应分析 |
| 5.5 分阶段省域可再生能源消纳空间驱动效应分析 |
| 5.5.1 阶段样本空间模型参数估计与检验 |
| 5.5.2 阶段空间驱动效应分析 |
| 5.6 省域可再生能源消纳影响因素驱动机制总结 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于CLUE-S的省域可再生能源消纳演化模拟模型 |
| 6.1 模拟模型构建方法 |
| 6.1.1 模拟模型概念结构 |
| 6.1.2 模拟模型步骤方法 |
| 6.2 模拟模型参数设定 |
| 6.2.1 消纳类型转移规则 |
| 6.2.2 驱动因子回归分析 |
| 6.2.3 发展情景目标设定 |
| 6.3 模拟模型结果分析 |
| 6.3.1 模拟消纳结果精度验证 |
| 6.3.2 消纳情景模拟结果分析 |
| 6.4 模拟模型结论建议 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 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 |
（5）含小水电的配电网无功优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1 章 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 小水电接入配电网的研究现状 |
| 1.2.2 无功优化的研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第2 章 小水电并网后对电网系统的影响分析 |
| 2.1 小水电及并网后的特点 |
| 2.2 等值小水电机组模型结构的研究 |
| 2.3 配电网潮流算法及改进 |
| 2.3.1 前推回代法 |
| 2.3.2 节点分层的前推回代算法 |
| 2.4 小水电接入配电网对系统网损和电压的影响 |
| 2.4.1 小水电无功分析 |
| 2.4.2 功率损耗的分析 |
| 2.4.3 节点电压的分析 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 单节点接入系统 |
| 2.5.2 多节点接入系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3 章 改进蝙蝠算法研究与设计 |
| 3.1 蝙蝠算法原理 |
| 3.1.1 蝙蝠算法介绍 |
| 3.1.2 设定理想化的规则 |
| 3.1.3 蝙蝠仿生算法特点 |
| 3.2 蝙蝠算法模型及参数 |
| 3.2.1 蝙蝠算法模型 |
| 3.2.2 蝙蝠算法参数 |
| 3.2.3 蝙蝠算法步骤 |
| 3.3 算法流程图 |
| 3.4 改进蝙蝠算法设计 |
| 3.4.1 算法局限性 |
| 3.4.2 精英池策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4 章 改进多目标蝙蝠算法无功优化研究及算例分析 |
| 4.1 配电网无功优化数学模型 |
| 4.1.1 目标函数 |
| 4.1.2 约束函数 |
| 4.2 多目标蝙蝠算法设计 |
| 4.2.1 Pareto最优的支配关系 |
| 4.2.2 Pareto最优解 |
| 4.2.3 Pareto前沿 |
| 4.3 改进蝙蝠算法的步骤与流程 |
| 4.3.1 改进多目标蝙蝠算法步骤 |
| 4.3.2 改进蝙蝠算法流程图 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 变压器调档措施的优化分析 |
| 4.4.2 丰水期小负荷下的仿真结果与分析 |
| 4.4.3 枯水期大负荷下的仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）风光互补在多约束条件下的容量配置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题的背景 |
| 1.1.2 选题的研究意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 风电研究现状 |
| 1.2.2 光伏出力的研究现状 |
| 1.2.3 弃风弃光研究现状 |
| 1.2.4 风光互补研究现状 |
| 1.3 本文的创新点及主要研究思路 |
| 2 风光资源概况及出力特性分析 |
| 2.1 陕西风资源概况 |
| 2.2 陕西光伏资源概况 |
| 2.3 研究区域风电场和光伏电站的分布情况 |
| 2.3.1 周湾风电场 |
| 2.3.2 华光光伏电站 |
| 2.4 风光出力特性分析 |
| 2.4.1 分析方法 |
| 2.4.2 典型日出力系数分析 |
| 2.4.3 出力系数频率分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于输电通道分析场站弃新能源率 |
| 3.1 新能源场站线路输送容量 |
| 3.1.1 新能源场站概况 |
| 3.1.2 线路输送能力分析 |
| 3.2 新能源场站的外送能力分析 |
| 3.3 风电场实际出力情况 |
| 3.4 风电场的限电弃电情况 |
| 3.4.1 风电功率及限电计算方法 |
| 3.4.2 土桥风电场与和家山风电场限电弃电情况分析 |
| 3.5 提高线路输送容量措施 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于风光互补两阶段容量配置模型 |
| 4.1 不确定性因素的场景建模方法 |
| 4.2 基于风光互补的两阶段容量配置模型 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 实际系统数据描述和参数设置 |
| 4.3.2 新能源渗透率对规划的影响 |
| 4.3.3 场景数量对规划的影响 |
| 4.3.4 弃新能源率对规划的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（7）经济转型背景下的中国智能电网运营优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电网发展运营管理研究 |
| 1.2.2 国内外关于智能电网的评价研究 |
| 1.2.3 电能交易(中长期、现货)市场机制 |
| 1.2.4 跨省跨区输配电定价及监管机制 |
| 1.3 主要研究内容、技术路线和创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 论文的主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 经济转型及智能电网运营管理相关理论 |
| 2.1 经济转型发展相关理论 |
| 2.2 智能电网发展相关理论 |
| 2.2.1 智能电网含义 |
| 2.2.2 智能电网发展相关理论 |
| 2.3 智能电网管理相关理论 |
| 2.3.1 电网评价相关理论 |
| 2.3.2 基于自适应动态规划法的电网优化 |
| 2.3.3 基于凸优化的电网优化研究理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国智能电网企业运营绩效的组合评价研究 |
| 3.1 智能电网发展评价模型选择 |
| 3.1.1 基于网络层次分析法的综合评价过程 |
| 3.1.2 基于熵权法的综合评价过程 |
| 3.1.3 基于TOPSIS方法的综合评价模型 |
| 3.2 智能电网企业运营绩效评价指标体系构建 |
| 3.2.1 智能电网运营评价原则 |
| 3.2.2 运营绩效评估指标选取 |
| 3.2.2.1安全可靠指标 |
| 3.2.2.2 信息互动指标 |
| 3.2.2.3 高效智能指标 |
| 3.2.2.4 绿色环保指标 |
| 3.2.2.5 经济效益指标 |
| 3.3 基于ANP-熵权-TOPSIS组合评价法的评价结果 |
| 3.3.1 权重确定结果 |
| 3.3.2 26家省级智能电网公司运营效果比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 经济转型对智能电网企业运营的新需求研究 |
| 4.1 分布式电源并网对电网企业运营产生的影响分析 |
| 4.1.1 分布式电源种类及发展特点 |
| 4.1.2 构建基于遗传算法的分布式电源网络架构规划模型 |
| 4.1.3 实证结果分析 |
| 4.2 网格化对城市电网智能化发展的影响分析 |
| 4.2.1 配电网供电网格化发展态势 |
| 4.2.2 考虑分布式电源的电网网格化发展规划研究 |
| 4.2.3 智能电网城市配电网网格化优化算例 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 智能电网企业运营绩效提升路径优化的方向 |
| 5.1 基于企业内部资产管理效益分析的运营优化方向分析 |
| 5.1.1 智能电网企业资产管理效益评价指标体系选择 |
| 5.1.2 数据处理及说明 |
| 5.1.3 智能电网企业资产管理效益评价结果 |
| 5.2 满足用户交互性的智能电网企业运营提升方向 |
| 5.2.1 影响用户行为关键要素及作用机理 |
| 5.2.2 电动汽车用户行为关键要素 |
| 5.2.3 电动汽车充放电负荷模型 |
| 5.2.4 需求侧响应用户行为关键要素 |
| 5.2.5 需求侧响应负荷模型 |
| 5.2.6 算例分析 |
| 5.2.7 需求侧响应对负荷影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 提升电网企业运营绩效水平优化 |
| 6.1 通过精准化规划、标准化建设与精益化运维提升智能电网资产效益 |
| 6.1.1 分布式电源网架优化提升电网运营水平 |
| 6.1.2 基于网格化建设提升智能电网企业运营效果 |
| 6.2 建设提升智能电网资产效率与投入产出效益 |
| 6.3 运维提升智能电网资产效率与投入产出效益 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 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 |
| 作者简介 |
（8）光储一体化微电网多目标容量优化配置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 光伏发电和储能技术国内外发展现状 |
| 1.2.1 光伏发电国内外发展现状 |
| 1.2.2 储能技术国内外发展现状 |
| 1.3 微电网储能容量配置国内外研究现状 |
| 1.4 多目标求解算法国内外研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 光储微电网结构与建模 |
| 2.1 光储微电网系统结构 |
| 2.2 光伏电池模型与特性 |
| 2.2.1 光伏电池模型 |
| 2.2.2 光伏电池仿真与特性分析 |
| 2.2.3 光伏电站实际年发电量模型 |
| 2.3 储能电池模型与特性 |
| 2.3.1 蓄电池模型 |
| 2.3.2 蓄电池特性分析 |
| 2.3.3 蓄电池寿命模型 |
| 2.3.4 超级电容模型 |
| 2.3.5 超级电容特性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 多目标配置模型的建立与分析 |
| 3.1 分布式光伏电源渗透率模型 |
| 3.2 分布式光伏电源可靠性指标模型 |
| 3.3 分布式光伏电源经济性效益模型 |
| 3.3.1 光伏组件成本组成 |
| 3.3.2 储能组件成本组成 |
| 3.3.3 收入成本组成 |
| 3.3.4 光伏电源归一化度电成本模型 |
| 3.4 配置约束 |
| 3.4.1 交互功率约束 |
| 3.4.2 自平衡率约束 |
| 3.4.3 储能约束 |
| 3.5 光储配置综合分析 |
| 3.5.1 分布式光伏电源渗透率分析 |
| 3.5.2 分布式光伏电源可靠性指标分析 |
| 3.5.3 分布式光伏电源综合分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 多目标粒子群算法的改进与验证 |
| 4.1 PSO和AFS算法的基本原理 |
| 4.1.1 PSO算法 |
| 4.1.2 AFS算法 |
| 4.2 多目标PSO-AFS算法 |
| 4.2.1 PSO-AFS进化策略 |
| 4.2.2 档案集维护策略 |
| 4.2.3 个体最优和种群最优粒子的选取 |
| 4.2.4 APS-MOPSO算法流程 |
| 4.3 MOPSO-AFS算法性能评价 |
| 4.3.1 多目标算法评价指标 |
| 4.3.2 多目标测试函数 |
| 4.3.3 测试结果及分析 |
| 4.3.4 MOPSO-AFS收敛性测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 算例分析与验证 |
| 5.1 典型光伏出力曲线建立 |
| 5.2 多场景负荷建立 |
| 5.3 容量优化配置求解 |
| 5.3.1 配置目标、约束条件及参数 |
| 5.3.2 混合储能容量求解 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A: 测试函数 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（9）基于消纳能力约束的清洁能源接入电网管理体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 |
| 1.3 本文主要内容及结构 |
| 第2章 汉中电网清洁能源发展现状 |
| 2.1 汉中概况及电网现状 |
| 2.1.1 经济社会发展概况 |
| 2.1.2 电网现状 |
| 2.2 汉中清洁能源现状 |
| 2.2.1 清洁能源资源分布 |
| 2.2.2 清洁能源接入现状 |
| 2.2.3 清洁能源运行存在的问题 |
| 2.3 汉中未来电网及清洁能源发展规划 |
| 2.3.1 地区电网发展规划 |
| 2.3.2 清洁能源常规电源规划 |
| 2.3.3 研究期内汉中电网发展规划 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电力平衡及消纳能力分析 |
| 3.1 清洁能源发电特性分析 |
| 3.1.1 陕西电网整体情况 |
| 3.1.2 汉中清洁能源电站发电特性 |
| 3.1.3 清洁能源发电特性 |
| 3.2 电力平衡分析 |
| 3.2.1 相关原则 |
| 3.2.2 电力盈亏分析 |
| 3.3 调峰空间及送出需求分析 |
| 3.3.1 相关原则 |
| 3.3.2 调峰空间分析 |
| 3.3.3 送出需求分析 |
| 3.3.4 网架适应能力 |
| 3.3.5 消纳能力结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 清洁能源送出规划 |
| 4.1 汉中周边电网情况 |
| 4.2 清洁能源项目送出方案规划 |
| 4.2.1 相关原则 |
| 4.2.2 送出方案规划 |
| 4.3 送出方案校核 |
| 4.4 结论及建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 清洁能源接入管理优化 |
| 5.1 建立与政府沟通机制 |
| 5.1.1 建立与政府相关部门沟通制度 |
| 5.1.2 确立沟通主要形式 |
| 5.1.3 明确沟通主要内容 |
| 5.2 优化汉中公司清洁能源接入流程 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 建立清洁能源接入电网管理体系 |
| 6.1 统筹安排清洁能源消纳工作 |
| 6.1.1 统一思想,明确工作目标 |
| 6.1.2 完善工作机制,明确责任分工 |
| 6.2 建立汉中公司清洁能源研究机制 |
| 6.2.1 明晰清洁能源消纳运行机理 |
| 6.2.2 形成清洁能源滚动研究机制 |
| 6.2.3 提出清洁能源消纳分析思路及结论 |
| 6.3 建立与政府沟通机制 |
| 6.4 优化汉中公司清洁能源接入流程 |
| 6.5 提升清洁能源消纳能力工作的辅助机制 |
| 6.5.1 开展两级闭环考核机制 |
| 6.5.2 开展清洁能源消纳相关培训 |
| 6.5.3 成立清洁能源消纳青年攻坚小组 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 进一步工作的方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）延安地区中长期负荷预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 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 本文的主要研究工作 |
| 2 电力负荷预测概述 |
| 2.1 电力负荷的组成及特点 |
| 2.2 电力负荷预测概念 |
| 2.3 电力负荷预测的原理及步骤 |
| 2.3.1 电力负荷预测的一般原理 |
| 2.3.2 电力负荷预测的步骤 |
| 2.4 电力负荷预测目的及意义 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 影响中长期电力负荷预测的因素 |
| 3.1 天气原因 |
| 3.2 地理环境原因 |
| 3.3 经济发展及地区建设 |
| 3.3.1 经济发展 |
| 3.3.2 地区建设 |
| 3.3.2.1 规划开发区 |
| 3.3.2.2 新城区 |
| 3.3.2.3 老城区 |
| 3.4 电力供应能力 |
| 3.5 时间原因 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 中长期负荷预测模型的选取 |
| 4.1 现有预测方法及存在问题 |
| 4.2 基于时间序列的模型建立 |
| 4.2.1 自回归模型 |
| 4.2.2 移动平均模型 |
| 4.2.3 指数平滑模型 |
| 4.2.4 时间序列模型的改进 |
| 4.3 基于灰色系统法模型的建立 |
| 4.3.1 灰色系统预测法 |
| 4.3.2 灰色系统预测模型建立 |
| 4.3.3 灰色系统法预测模型的改进 |
| 4.4 人工神经网络模型的建立 |
| 4.5 组合模型的建立 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 延安地区中长期负荷预测实例分析 |
| 5.1 延安电网概况 |
| 5.1.1 延安地区电网现状 |
| 5.1.2 延安地区负荷特性分析 |
| 5.1.3 延安地区负荷历史数据 |
| 5.2 基于不同算法的延安地区负荷预测 |
| 5.2.1 基于时间序列模型的电力负荷预测 |
| 5.2.2 基于灰色系模型的电力负荷预测 |
| 5.2.3 基于组合方法的电力负荷预测 |
| 5.3 延安地区“十四五”负荷预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
四、陕西电网中期运行方式研究（论文参考文献）
- [1]西安市阎良区配电网规划研究[D]. 王庆. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于网格化的配电网规划研究及其在榆林高新区电网的应用[D]. 张国强. 陕西理工大学, 2021(08)
- [3]空气源热泵供暖能耗预测及需求侧响应研究[D]. 吴云鹤. 青岛理工大学, 2021(02)
- [4]输电网项目视角下可再生能源消纳时空特征及驱动模型[D]. 杨蕙嘉. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [5]含小水电的配电网无功优化研究[D]. 王丹. 陕西理工大学, 2021(08)
- [6]风光互补在多约束条件下的容量配置研究[D]. 王莎. 西安科技大学, 2021(02)
- [7]经济转型背景下的中国智能电网运营优化研究[D]. 王永华. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [8]光储一体化微电网多目标容量优化配置研究[D]. 肖妍. 陕西科技大学, 2021(09)
- [9]基于消纳能力约束的清洁能源接入电网管理体系研究[D]. 罗芳. 南昌大学, 2020(02)
- [10]延安地区中长期负荷预测研究[D]. 齐良. 西安科技大学, 2020(02)