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含压缩空气储能的CCHP型微网容量优化配置 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第8-9页 | | ABSTRACT | 第9-10页 | | 第一章 绪论 | 第11-19页 | | 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 | | 1.2.1 CCHP以及微网的发展现状 | 第12-14页 | | 1.2.1.1 CCHP的发展 | 第12-13页 | | 1.2.1.2 微网的发展 | 第13-14页 | | 1.2.2 压缩空气储能研究现状及其在微网中的应用 | 第14-16页 | | 1.2.3 CCHP型微网容量配置的研究 | 第16-17页 | | 1.3 本课题的研究内容 | 第17-19页 | | 第二章 含压缩空气储能的CCHP型微网结构分析与建模 | 第19-31页 | | 2.1 微网结构设计 | 第19-21页 | | 2.2 CCHP型微网中各单元特性与数学模型 | 第21-29页 | | 2.2.1 压缩空气储能系统模型 | 第21-25页 | | 2.2.1.1 系统结构及其工作原理 | 第22页 | | 2.2.1.2 系统性能建模分析 | 第22-25页 | | 2.2.2 微型燃气轮机模型 | 第25-27页 | | 2.2.3 蓄能系统模型 | 第27页 | | 2.2.4 风力发电机模型 | 第27-29页 | | 2.2.5 光伏阵列模型 | 第29页 | | 2.3 本章小结 | 第29-31页 | | 第三章 CCHP微网容量配置的智能优化算法研究 | 第31-43页 | | 3.1 智能优化算法的应用概述 | 第32-35页 | | 3.1.1 遗传算法的概述 | 第32-34页 | | 3.1.1.1 NSGA-Ⅱ多目标算法描述 | 第32-34页 | | 3.1.2 粒子群算法的概述 | 第34-35页 | | 3.1.3 遗传算法和粒子群算法的比较 | 第35页 | | 3.2 基于NSGA-Ⅱ与MOPSO结合的改进多目标算法及其分析 | 第35-42页 | | 3.2.1 C-NSGA-Ⅱ的实现描述 | 第36-38页 | | 3.2.2 算法的性能测试 | 第38-42页 | | 3.2.2.1 性能指标描述 | 第38-39页 | | 3.2.2.2 算法验证与测试结果分析 | 第39-42页 | | 3.3 本章小结 | 第42-43页 | | 第四章 基于改进算法的CCHP微网容量配置方案及仿真分析 | 第43-59页 | | 4.1 多目标问题描述 | 第43-44页 | | 4.2 CCHP微网优化配置模型 | 第44-49页 | | 4.2.1 评价指标 | 第44-45页 | | 4.2.2 优化模型 | 第45-47页 | | 4.2.3 控制策略 | 第47页 | | 4.2.4 基于改进多目标算法的模型求解 | 第47-49页 | | 4.3 算例分析 | 第49-56页 | | 4.3.1 微网描述与参数设置 | 第49-52页 | | 4.3.2 结果与探讨 | 第52-56页 | | 4.3.2.1 优化结果分析 | 第52-54页 | | 4.3.2.2 微网的日调度情况 | 第54-56页 | | 4.4 本章小结 | 第56-59页 | | 第五章 结论与展望 | 第59-61页 | | 参考文献 | 第61-69页 | | 致谢 | 第69-70页 | | 学位论文评阅及答辩情况表 | 第70页 |
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论文编号BS3222784，这篇论文共70页
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