一、K-T Conditions And Peak Load Pricing（论文文献综述）
秦高原,涂亮,张志彬,周育忠[1]（2021）在《基于增量配电网需求响应的定价方法研究》文中指出将短期需求侧响应与改进的长期增量成本法相结合,提出了一种基于增量配电网需求响应的定价方法。通过计算增量配电网中不同用户类别对增量配电网络峰值情况下使用率的贡献程度来改变配电网电价。将该方法应用于含有分布式电源的增量配电网,结果表明,能够让用户改变用电策略以应对时变的收费情况,帮助增量配电网缓解电网拥堵问题,进而缓解电网压力。
马波[2]（2021）在《考虑新能源消纳和需求响应的分时电价策略及应用》文中提出
朱云杰[3]（2021）在《考虑需求响应的微电网及多综合能源系统参与电力市场优化调度策略》文中认为微电网通过分布式电源、负荷、储能装置等本地化协调控制,可以在新能源和电网之间建立良好的缓冲地带,因此微电网成为电力系统接入分布式电源的主要方式之一,实现微电网的优化管理具有重要意义。相比传统发电侧电源启动慢、调节速率不足的缺点,微电网内灵活控制的分布式电源可以实现功率的快速调节,但微电网未能充分发挥分布式电源的灵活性特性,并且微电网内用户侧负荷需求响应资源也未合理挖掘。微电网内包含有多种分布式电源,可以将微电网作为整合分布式电源灵活特性、负荷需求响应特性的整体,通过电力容量辅助服务市场为电网提供灵活性资源服务,参与电网调度。考虑到微电网内新能源发电功率、负荷功率以及上层电网需求响应的不确定性等问题,建立多时间尺度调度策略,高效准确地对微电网参与上层电网需求响应进行优化调度。此外,考虑到多种能源形式的加入,研究多综合能源系统参与电力市场的竞价策略;针对多个系统之间的能源交互问题,基于能源聚合商研究多能源系统参与电力市场竞价问题,以实现能源聚合商收益最大化的目标。针对以上问题,本文研究了微电网及多能源系统参与电力市场优化调度策略,具体内容如下:针对微电网用户侧负荷需求响应能力未合理利用的问题,研究了微电网用户侧负荷特性,建立用户负荷需求响应模型以及优化调度策略。根据用户侧用电特性,将用户侧参与需求响应的负荷分成三类,分别为可中断负荷、可调整负荷、可转移负荷;根据微电网日前预测信息及分时电价等因素,进行日前优化调度;通过Cplex求解算例,由结果分析可知,用户侧通过参与微电网需求响应降低了用电成本,微电网侧通过调度用户侧的需求响应能力,提高微电网系统运行收益。针对微电网内分布式电源利用率低、需求响应负荷参与度低等问题,提出了调用分布式电源、需求响应负荷等灵活性资源参与上层电网实时优化调度策略。在日前阶段,微电网根据风电、光伏、负荷日前预测结果,分布式电源用电成本,用户侧需求响应成本,电力市场收益等因素,进行日前优化调度,并根据日前调度结果计算微电网内灵活性资源,向上层电网汇报需求响应可调度范围;日内模拟阶段通过模拟上层电网临时需求,训练BP神经网络模型,为日内调度做准备;日内调度阶段,根据日内短期预测数据以及上层电网实际需求,通过BP神经网络模型进行优化调度。最后根据仿真运算,通过模型预测控制算法与本文所提方法进行比较,分析本文所提调度策略的优缺点。针对电-热综合能源系统中负荷最优管理和电力系统侧最优调度问题,研究了基于能源聚合商的电-热综合能源系统市场竞价策略。针对综合能源系统,分别建立电能单元、热能单元模型,考虑综合能源系统内部之间的能量流动,相邻系统之间的能量损耗,在满足电能、热能负荷的基础上,考虑电力市场中电力价格因素的影响,协调综合能源系统中灵活性资源,售卖给电力市场,追求能源聚合商运营系统收益最大化。最后根据算例分析,得到基于本文所提调度策略下能源聚合商运营综合能源系统下的实际获利与成本,并根据结果分析竞价策略的优缺点。
张天羽[4]（2021）在《近红外甲烷同位素传感系统的研制》文中研究表明甲烷作为主要的绿色能源,在人类生产和生活中的地位愈发突显,正逐步削减传统化石能源的占比。同时甲烷作为易爆易燃的有害气体,也带来了一些生产安全事故、环境污染和全球气候变暖等问题,因此对甲烷气体浓度进行实时在线精确的检测就显得尤为重要。除此以外,甲烷碳同位素丰度在煤层成因分析、人体健康监测和能源开采方面也具有普遍的应用,所以本论文基于红外激光吸收光谱原理,研发了一款近红外甲烷同位素传感器,实现了对甲烷浓度及其碳同位素丰度的实时在线检测。本论文首先根据同位素吸收线的选取原则,对甲烷同位素吸收线进行选取,然后给出了传感器系统的整体结构,包括光学部分、电学部分和气路部分,并根据所选吸收线的波长范围,确定了激光器的工作电流范围和工作温度。随后设计了传感器的硬件部分,包括压力控制模块和辅助气体预处理模块,给出了压力控制模块的总体结构及各部件的性能参数,重点设计了控制电路板三个子电路（主控电路、采集执行电路、电源电路）,并详细说明了其工作原理。同时还设计了两款辅助气体预处理模块,分别为气液分离模块和除尘除湿模块。最后设计了传感器的软件部分,包括上位机监控处理平台和压力控制电路软件,详尽介绍了上位机监控处理平台四个子模块（采集卡控制模块、信号发生模块、信号处理模块、监控显示模块）的软件流程和实现程序,重点阐明了所采用线性回归算法的工作原理。同时对压力控制软件的三个子程序（初始化程序、ADC采集程序、PID动态调节程序）进行了编写。在完成对传感器的设计集成后,使用5000 ppmv标准甲烷气体对传感器的检测性能进行了测试。为了验证所采用线性回归算法的优势,引入传统的吸光度峰值比法进行对比。使用线性回归算法得到的连续30分钟12CH4和13CH4浓度的均值分别为4975.49 ppmv和51.63 ppmv,标准差（1σ）分别为17.7 ppmv和0.11ppmv。对于碳同位素丰度,使用线性回归算法得到的连续30分钟均值和标准差（1σ）分别为-46.52‰和3.67‰,而使用吸光度峰值比法得到的结果分别为16.33‰和9.62‰,线性回归算法得到的结果与自然理论值更吻合,并且稳定性更高,证明线性回归算法具有优势。同时使用Allan方差计算得到传感器同位素丰度的理论检测下限为0.91‰。最后对压力控制模块的性能进行了测试,稳定时间大约为282 s,250 s压强均值和标准差（1σ）分别为100.04 Torr和0.14 Torr。实验证明所研发的近红外甲烷同位素传感器具有实用性,可结合辅助气体预处理模块开展现场应用。本论文主要创新点:针对甲烷浓度及其碳同位素丰度同时检测的需求,研发了一款基于红外激光吸收光谱法的甲烷同位素传感器;采用线性回归算法提高了检测结果的准确度和稳定度;自主开发了压力控制模块,实现了气体压强控制;设计了传感器上位机监控处理平台。
张明珠[5]（2021）在《农户小型离网式风光蓄发电系统容量配置优化研究》文中认为开发利用可再生能源已经成为当前世界解决能源需求的主要途径之一,各个国家也都在在大力发展以新能源为中心的可持续能源新型电力系统,但在发展的过程中,并非一帆风顺,新能源电量消纳矛盾和弃风弃光现象相继出现,尤其是在一些用电负荷较弱、电网相对落后、风光资源相对丰富的西部地区和广大农村地区,这是可持续能源新型电力系统发展中面临的新问题和新挑战。当在农村地区构建以新能源为中心的可持续能源新型电力系统时,小型离网式风光蓄发电系统以其安装小而灵活、安装成本容易在农户接受范围内的优点可以被推广应用在可再生资源丰富的农村地区。而农户在安装可再生能源发电系统时是否能够合理的配置各组成部分的容量对其经济性和可靠性都有重要的意义。因此本文对适合安装在农村地区的小型离网式风光蓄发电系统容量配置优化展开了研究,重点探究了其在农户不同用电负荷下各组成部分最优的容量配置。首先,本文针对有可用风、光资源农村地区的居民,选用小型离网式风光蓄发电系统为其供电,在对发电系统中风力发电机、光伏电池板和蓄电池的工作原理进行理论分析的基础上,用数学模型对其工作特性进行描述,为后续建立发电系统各组成部分的动态出力和工作模型奠定理论基础。其次,着重分析了农村地区居民的用电负荷特性,选取地处我国北部、风光资源均处于中等水平的天津农村作为研究对象,先通过对我国电价分档文件的深入调研,确定了其日均用电量范围,再对其建立相应的动态仿真模型,最后使用HOMER软件根据日均用电量预测该地区农户一年8760小时用电负荷特性曲线。接着使用HOMER软件将农户用电负荷与可再生能源供电系统的供需侧连接起来,将发电系统供电可靠性和年总净现值成本最低作为算法求解的目标函数,对农户日均生活用电量在1～15k Wh范围内15种不同负荷下安装小型独立式风光蓄发电系统时各组成部分的容量配置进行优化。优化结果表明:（1）日均用电量为5k Wh的农户最适合安装光蓄发电系统,因为此时光蓄发电系统的单位发电成本最低,为0.948元/k Wh。（2）日均用电量小于9k Wh的农户适合安装光蓄发电系统,日均用电量大于等于9k Wh的农户适合安装风光蓄发电系统。这个结果可以作为与天津地区风光资源相似的其他农村地区进行风光蓄发电系统容量配置是的参考数据。并选取农户日均用电量为2k Wh和9k Wh分别作为安装光蓄发电系统和风光蓄发电系统的代表,分别对它们的最优容量配置进行了经济性和技术性分析。最后,对农户日均用电量为2k Wh下得到的仿真优化方案进行实体试验,采集2020年7～12月份光伏阵列的日发电量,同时整理仿真得到的最优配置方案下光伏阵列日发电量,将二者进行数值和趋势上比较,对比结果表明:试验光伏发电系统每日平均能够产出2.63k Wh的电量,仿真光伏发电系统每日平均能够产生3.15k Wh的电量;两组数据的均方差变异系数为12.58%,仿真得到的发电系统各部分最优容量配置方案在农户的日常应用中具备供电可靠性和安装可行性。
王杰[6]（2021）在《含电动汽车和分布式电源的微电网协同调度策略研究》文中认为面对现在各种化石燃料的使用,日益恶化的环境,国家大力推进新能源的发展,包括可再生能源风力发电和光伏发电的建设,提倡使用新能源车。随着电动汽车的数量不断增加,电动汽车不再单纯只作为负载,也可作为一种备用的储能单元,当大量的电动汽车和分布式能源接入电网后,必然会对电网的安全稳定运行带来影响。因此分析电动汽车对微电网经济运行的影响,研究电动汽车和微电网协同调度策略以及微电网公司的定价策略,在保证不影响电动汽车用户的同时,维持电网系统稳定经济运行。本文首先介绍含有电动汽车的微电网系统模型,分析微电网内各个分布式电源的发电原理和出力特性,建立对应的数学模型。分析电动汽车的车辆到电网技术、行驶特性和负荷特性,使用蒙特卡洛法建立电动汽车的无序充电负荷模型,为后续研究奠定基础。其次,因分布式电源的输出调度是微电网运行阶段的主要任务。这一任务更关心的是电动汽车充放电对于并网微电网优化调度的影响,故提出在峰谷电价机制下,以微电网运行成本和环境保护成本最小化为目标的调度机制。采用自适应灰狼算法在无序和有序充放电两种模式下优化微电网分布式能源的出力情况,在保证微电网稳定的前提下,合理配置各个分布式发电单元的出力情况,协调调度策略。最后考虑到如果只分析供电侧微电网的成本和利益问题,不考虑用户侧的充放电成本,就难以保证用户参与优化调度的积极性,所以提出由供电侧和用户侧共同来决定系统的优化调度模型,供需两侧通过Stackelberg博弈模型建立动态的联系,保证两个群体之间能量的交易,在整个博弈模型中,供电侧,即微电网公司选择其价格以最大化其收入,电动汽车用户在电池充放电的时间选择和相关成本之间进行优化权衡。并对均衡解的存在性和唯一性进行证明,用算例验证了基于Stackelberg博弈的优化调度策略的有效性。
刘广俊[7]（2020）在《区域内大规模电动汽车充电选择优化策略研究》文中进行了进一步梳理随着新能源技术的不断发展与进步,电动汽车正在进行着大规模的生产与应用,这样不仅能够实现减排从而改善环境问题,而且能够有效降低人们出行时的成本。当前,虽然电动汽车深受用户的喜爱,并且已经较为广泛地普及,但是用户随意且无序的充电行为却带来了充电费时以及充电站负载不均匀问题。目前,国内外很多专家学者正在研究如何在满足用户以及充电站的利益最大化前提条件下为用户作出合理的充电选择。本文首先针对充电行为过程中用户随机且无序充电造成的总充电时间过长问题,提出一种基于双队列模型的充电选择策略。该策略的主要目的是用户出行时总充电时间的最小化,为此建立了关于用户的行驶时间、排队等待时间以及充电时间的多目标优化函数,通过求解该函数可以得到该用户出行时耗时最少的充电站。实验结果表明,通过运用提出的双队列模型,并与一般单队列模型相比,用户在整个充电过程的总充电时间明显减少。其次,针对某一区域内电动汽车规模化的充电行为导致的充电站间负载不均匀或极端负载问题,提出一种双队列动态定价的充电选择优化策略,该策略基于双队列模型,并且提出动态定价的激励机制,旨在通过电价影响用户的充电选择,从而避免充电站出现负载不均匀等问题。为此建立了以时间和充电费用最小为目标的数学模型,通过求解该模型得到最佳充电站。仿真结果表明,与未考虑充电站负载问题的实验相比较,本文所提优化策略不仅能够一定程度上保证用户的充电满意度,而且使得各充电站间负载不均匀或极端负载情况有所改善。最后,针对充电选择优化策略中电动汽车与充电站的信息交互问题,提出一种车-站-平台间的通信系统架构设计,该设计通过文中的信息交互处理平台进行充电选择与结果反馈,并且实现了电动汽车与充电站间的信息通信,而且分别考虑了平台与电动汽车、平台与充电站通信时的信息安全问题。
王小东[8]（2020）在《面向新型流媒体的网络资源分配和传输调度研究》文中提出近年来,随着人们更加注重参与式生活方式,以众包视频直播和360°全景视频为代表的新型流媒体快速发展。与传统视频服务相比,这两类新型流媒体具有交互活动丰富,画面质量高,转码需求大等特点,在高效服务资源分配和高质量网络传输方面面临更严峻的挑战。然而,以往众包视频直播研究缺乏对观看者弹幕互动基本特征的分析,仍采用基于流行度的资源分配方式,无法满足差异化观看需求。现有360°视频工作采用视点自适应传输技术,缺乏对视点预测误差的时空分布特征及其与视频块预取之间联系的深入研究,造成带宽利用率低,无法保证观看体验。本文以解决新型流媒体网络传输效率低下和资源分配不合理问题为目标,从理解用户观看视频时的交互行为出发,优化实时直播场景下的视频转码和分发策略以及虚拟现实场景下的360°视频传输调度。本文主要工作及创新点包括:（1）研究新型流媒体特有交互行为分析与建模这一关键问题。新型流媒体允许用户在浏览视频时进行各种互动活动,如众包视频直播中的礼物赠送和评论发表,以及360°视频播放时视点方向的自由选择。准确的用户行为模型对于提升流媒体服务质量至关重要,为此,本文基于主动测量数据和公开数据集开展系统性的特征分析和统计建模工作。一方面,揭示众包直播进程中观众赠送礼物和发表评论的行为特征,重点刻画观众消费模式、交互活动强度以及直播频道流行度,选取经验模型对测量数据进行曲线拟合,并赋予模型参数以现实物理意义,指出频道流行度受主播行为特征影响,进而给出一种基于随机森林准确预测流行度的方法。另一方面,针对360°视频,运用不同方法预测未来一定时间窗内的用户视点和网络带宽,不同于已有研究侧重预测准确率,本文重点分析了预测误差在时间和空间上的分布特征,并建立相应分析模型。（2）研究在数量众多直播频道之间分配有限网络资源这一关键问题。现有众包视频直播方案大多采用基于流行度的服务策略,优先为观看人数众多的频道提供转码和视频分发,然而,该策略与部分平台依赖的“打赏变现”商业模式并不匹配,忽略了观众异质交互模式带来的差异化观看需求,导致整体收益和个人互动体验下降。针对该问题,本文提出了一种基于弹幕交互属性的众包视频直播框架,在分配云端计算资源时考虑频道盈利能力,均衡观众满意度、货币利润和转码实例租赁费用等因素,确定每个频道的目标视频版本集合和服务节点位置;同时,建立观众感知体验的评估模型,引入协作的边缘节点优化传输调度,为每位观众提供适配其时延和带宽需求的视频版本及分发路径,最大化互动体验。真实测量数据驱动的实验结果表明,和当前策略相比,所提框架能有效提升88.1%系统收益和76.2%用户观感。（3）研究提高自适应传输效率的视频容错预取问题。360°视频自适应传输需要根据预估的用户视点和网络容量确定预取的视频块集合及质量版本,预取决策同时受到视点预测误差和带宽预测误差的影响,需要平衡时间和空间维度上的取舍,已有解决方案大多仅考虑单一方面影响,无法实现整体最优。本文提出一种误差条件下的360°视频块传输调度机制。针对应用分层编码的360°视频,借助误差模型科学计算特定层编码块的观看价值,进一步对时空维度上的视频块容错预取优化问题进行建模。根据实际观看价值和传输完成概率确定需要预取的编码块及下载顺序,最大化所预取数据的观看价值,提升用户体验。给出相应的轻量级启发式算法和基于深度强化学习的高效预取决策方法。基于公开用户观看行为和带宽数据的实验结果表明,和现有传输技术相比,所提方法平均能带来至少40.7%的用户体验提升。
徐欣平[9]（2020）在《面向多数据中心的云服务优化技术研究》文中研究说明云计算是一种计算能力的服务化,一般分为基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）以及软件即服务（SaaS）三层。随着云服务的快速发展与不断迭代,单数据中心已不足以支撑日益增长的需求规模,云计算基础设施开始逐渐向多数据中心架构演进。然而,在多数据中心架构上提供新型IaaS/PaaS/SaaS服务以及相对应的计算模式,还面临着诸多的问题与挑战,数据中心间的广域网络是其中一个主要瓶颈。由于数据中心间网络资源的稀缺性、动态化以及传输成本高、价格差异大等问题,面向多数据中心部署并提供云服务主要还面临三个方面的挑战:在按需伸缩的IaaS层面,虚拟集群扩展的成本难以降低;在大数据PaaS平台层面,跨域数据分析的性能难以保障;在面向海量会话的SaaS层面,以用户与云服务提供商共赢为目标的请求分配难以实现。基于此,本论文主要围绕多数据中心云服务的网络成本最小化,从数据中心间网络的基础理论和关键技术出发,分别针对虚拟集群扩展、跨域数据分析以及用户请求分配三方面的问题展开研究工作,具体内容及贡献如下。在按需伸缩的IaaS层面,如何实现高效的虚拟机放置与迁移策略,来支撑云租户和应用的虚拟集群扩展需求,是一个关键问题。现有方法主要关注数据中心内部,很少考虑数据中心间稀缺的网络传输资源以及昂贵的链路带宽成本,并不能简单应用于多数据中心的工作场景。因此,本文研究了跨数据中心的虚拟集群扩展机制,以兼顾数据中心间网络的带宽成本最小化与带宽保障需求。具体而言,本文首先提出了一种动态规划算法,以最低的带宽成本为新增虚拟机寻找一个最优位置。其次,针对不变更初始虚拟机放置就无法进行扩展的场景,本文接着提出了一种虚拟机迁移优化算法来扩展虚拟集群,并同时将带宽成本与迁移成本的总和最小化。实验结果验证了本文算法能够有效降低数据中心间的带宽成本,并同时满足虚拟机对之间的带宽保障需求。在大数据PaaS平台层面,面向多数据中心的数据分析会引发“成本—时间”和“成本—吞吐量”的性能权衡问题,本文围绕这两个重要问题依次展开研究。首先,跨域数据分析应用在数据中心间网络上传输大量coflow,造成了“成本—时间”权衡问题。现有方法要么仅仅缩短了 coflow的平均完成时间,要么只是降低了数据中心间的平均传输成本,二者无法同时兼顾。为此,本文构建了一个以传输成本与完成时间联合最小化为目标的coflow调度与路由问题,并提出了一个coflow可感知的在线控制框架Lever,以实现跨数据中心coflow的“成本—时间”权衡。理论分析与实验结果表明,在没有任何coflow未来信息的情况下,Lever具有良好的近似比,并可以有效地降低数据中心间的平均传输成本、缩短coflow的平均完成时间。其次,在跨域数据分析系统中,大量并发查询请求带来传输成本的激增,而单纯优化传输成本则会进一步导致系统吞吐量的下降,现有方法并未尝试解决该问题。为此,本文联合考虑数据中心间网络传输成本与系统吞吐量构建了一个长期随机优化问题,并基于Lyapunov优化技术提出了一个双时间尺度的在线控制框架2TGDA。该框架通过粗时间尺度调整输入数据在数据中心间的分布,并在每个细时间尺度上决定处理多少个查询请求,从而实现“成本—吞吐量”权衡。理论分析表明,2TGDA能够达到近似最优解,并同时保持系统的稳定性及鲁棒性。实验结果进一步验证了该框架可以有效降低跨数据中心的传输成本、提高系统吞吐量。在面向海量会话的SaaS层面,如何设计一个有效的自适应请求分配算法,以最小化云服务提供商的带宽成本并同时保障用户的延迟需求,是一个核心问题。现有方法均存在一些局限性:有些方法只专注于优化其中一方的利益;另一些方法则在联合优化时,简单忽略了延迟需求与带宽成本多样性这些实际场景中不可或缺的因素。为此,本文首先将联合优化下的用户请求分配构建为一个整数规划问题,并将其松弛为连续的凸优化进行有效求解。其次设计了一个基于随机抽样技术的请求分配算法,以确保转换后凸优化问题的最优解是原整数规划问题的可行解,从而得出有效的请求分配策略。本文还证明了该算法可以为总带宽成本提供一个紧的上界。实验结果表明,本文所提出的算法在有效降低SaaS云服务提供商总带宽成本的同时,还可以保障最终用户的延迟需求。
杨光亮[10]（2020）在《考虑电动汽车充电与无功补偿的配电网优化研究》文中进行了进一步梳理随着国家提高对新能源技术的重视,以电动汽车为代表的新技术越来越受到学者的关注。未来大规模的电动汽车无序入网会给电网安全稳定性、经济性带来挑战,但合理的引导电动汽车有序充电,既能满足车主的需求,又能降低电网的峰谷差,也能提高电网的稳定性。电动汽车作为灵活柔性负荷为降低用户充电成本、增强电网稳定性提供了新方法,因此合理控制电动汽车的充电策略就显得十分重要。本文主要内容如下:首先,利用统计学的方法,数据拟合出电动汽车车主的开始充电时刻、充电时长以及电动汽车日行驶里程近似服从正态分布,运用Monte Carlo method模拟出电动汽车的日负荷曲线,并把电动汽车并入局域配电网,仿真结果表明大量电动汽车无序充电会导致电网峰谷差加大,造成电网的稳定性下降。然后,利用分时电价机制,建立了以车主充电费用最小为目标的电动汽车有序充电控制策略,用遗传算法求解得出有序充电策略能降低电动汽车在充电高峰期的充电需求。之后设计了一种优化分时电价时段和电价的模型,利用隶属度函数重新划分峰谷电价时段,提出了利用价格弹性矩阵的电动汽车有序充电模型,求解得出优化后分时电价能进一步降低车主的充电费用,更好的降低电网峰谷差。最后,为了使电动汽车更合理的并入配电网,基于分时电价的机制下,本文提出了一种电动汽车、风电功率、无功补偿装置、电网之间协调控制的模型。以电动汽车各个时段的充电功率、电容器的投切档数为优化变量,建立了以车主充电成本最低的一阶段优化模型,以不低于一阶段车主充电成本最低为约束,建立了考虑电网峰谷差最小的第二阶段优化模型,采用改进多种群遗传优化算法对该模型求解。最后在IEEE33节点系统中进行算例分析,得出有序充电和无功补偿情景相比其他情景更能降低电网的峰谷差,能进一步减少网损,增强电压稳定性。
二、K-T Conditions And Peak Load Pricing（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、K-T Conditions And Peak Load Pricing（论文提纲范文）
（1）基于增量配电网需求响应的定价方法研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 LRIC定价模型 |
| 2 改进的LRIC定价模型 |
| 2.1 按用户类别分类的需求计算 |
| 2.2 上游配电资产的重合需求计算 |
| 2.3 单位LRIC价格 |
| 2.4 各节点不同用户类别的LRIC价格 |
| 2.5 增量配电网系统评估 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 系统说明 |
| 3.2 改进LRIC定价方法的应用 |
| 3.3 增量配电网投入延期 |
| 4 结束语 |
（3）考虑需求响应的微电网及多综合能源系统参与电力市场优化调度策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 计及需求响应的微电网优化调度策略研究现状 |
| 1.3 基于能源聚合商的电-热系统研究现状 |
| 1.4 本文研究内容及创新点 |
| 第二章 基于用户侧需求响应的微电网优化调度 |
| 2.1 用户的需求响应负荷模型 |
| 2.1.1 可中断负荷用电特性与模型 |
| 2.1.2 可调整负荷用电特性与模型 |
| 2.1.3 可转移负荷用电特性与模型 |
| 2.2 微电网数学模型 |
| 2.3 微电网用户侧需求响应优化调度算例分析 |
| 2.3.1 算例描述 |
| 2.3.2 需求响应负荷优化结果及分析 |
| 2.3.3 微电网优化结果及分析 |
| 2.3.4 本章小节 |
| 第三章 微电网参与上层电网实时优化调度策略 |
| 3.1 微电网优化调度策略 |
| 3.2 日前优化调度模型 |
| 3.2.1 日前优化目标 |
| 3.2.2 运行成本 |
| 3.2.3 运行约束 |
| 3.3 日内模拟调度模型 |
| 3.3.1 微电网模拟运行 |
| 3.3.2 BP神经网络 |
| 3.3.3 神经网络调度模型 |
| 3.4 日内调度模型 |
| 3.4.1 上层电网需求 |
| 3.4.2 日内可控单元功率 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 基本数据 |
| 3.5.2 日前优化调度策略分析 |
| 3.5.3 日内模拟优化调度条件 |
| 3.5.4 微电网与上层电网无额外功率交换时仿真分析 |
| 3.5.5 微电网参与上层电网实时调度仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于能源聚合商的电-热综合能源系统电力市场竞价策略 |
| 4.1 多能源系统结构 |
| 4.2 电-热综合能源供热单元模型 |
| 4.3 考虑灵活性资源的能源聚合商竞价策略 |
| 4.3.1 综合能源系统竞价收益模型 |
| 4.3.2 综合能源系统稳定运行约束 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例数据 |
| 4.4.2 日前竞价策略仿真及结果分析 |
| 4.4.3 本地能源系统中分布式电源最优运行策略 |
| 4.4.4 能源聚合商竞价结果分析 |
| 4.5 结论 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）近红外甲烷同位素传感系统的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 气体检测方法简介 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.5 本章小节 |
| 第二章 传感器整体设计 |
| 2.1 红外激光吸收光谱原理 |
| 2.2 同位素相关概念 |
| 2.3 甲烷同位素吸收谱线选取 |
| 2.4 系统结构设计 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 传感器硬件设计 |
| 3.1 压力控制模块的设计 |
| 3.1.1 模块的总体结构 |
| 3.1.2 控制电路总体结构 |
| 3.1.3 主控电路 |
| 3.1.4 电源电路 |
| 3.1.5 采集执行电路 |
| 3.1.6 电路调试及改进 |
| 3.2 辅助气体预处理模块设计 |
| 3.2.1 气液分离模块 |
| 3.2.2 除尘除湿模块 |
| 3.3 本章小节 |
| 第四章 传感器软件设计 |
| 4.1 软件集成开发环境 |
| 4.2 上位机监控处理平台设计 |
| 4.2.1 采集卡控制模块 |
| 4.2.2 信号发生模块 |
| 4.2.3 信号处理模块 |
| 4.2.4 监控显示模块 |
| 4.3 压力控制电路软件设计 |
| 4.3.1 初始化程序 |
| 4.3.2 ADC采集程序 |
| 4.3.3 PID动态调节程序 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 传感器性能测试 |
| 5.1 传感器的集成 |
| 5.2 传感器气体实验 |
| 5.2.1 同位素浓度检测结果 |
| 5.2.2 同位素丰度检测结果 |
| 5.2.3 传感器检测下限结果 |
| 5.3 压力控制性能实验 |
| 5.4 传感器误差来源分析 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（5）农户小型离网式风光蓄发电系统容量配置优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风光混合发电系统研究现状 |
| 1.2.2 系统容量配置优化研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 发电系统结构原理及数学模型 |
| 2.1 小型离网式风光蓄发电系统总体结构 |
| 2.2 风力发电单元 |
| 2.2.1 风力发电机的结构及工作原理 |
| 2.2.2 风机发电的数学模型 |
| 2.2.3 风力发电机的工作特性及分类 |
| 2.3 光伏发电单元 |
| 2.3.1 光伏电池板的结构及工作原理 |
| 2.3.2 光伏电池发电的数学模型 |
| 2.3.3 光伏电池的工作特性及分类 |
| 2.4 储能单元 |
| 2.4.1 蓄电池的种类 |
| 2.4.2 铅酸蓄电池的工作原理 |
| 2.4.3 铅酸蓄电池的数学模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 农户用电负荷的分析及建模仿真 |
| 3.1 仿真平台简介 |
| 3.2 农村用电负荷特性 |
| 3.3 农户生活用电负荷情况 |
| 3.4 农户生活用电负荷的建模仿真 |
| 3.4.1 敏感负荷建模 |
| 3.4.2 农户生活用电负荷的仿真 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 农户小型离网式风光蓄发电系统容量配置优化研究 |
| 4.1 研究地点气象资源概况 |
| 4.1.1 天津气象资源特性 |
| 4.1.2 天津风能资源概况 |
| 4.1.3 天津太阳能资源概况 |
| 4.2 小型离网式风光蓄发电系统容量配置优化模型 |
| 4.2.1 风力发电单元功率输出模型及约束条件 |
| 4.2.2 光伏发电单元功率输出模型及约束条件 |
| 4.2.3 蓄能系统优化模型及约束条件 |
| 4.2.4 容量配置优化模型及约束条件 |
| 4.3 仿真结果分析 |
| 4.3.1 农户不同用电负荷下的容量配置优化结果 |
| 4.3.2 农户日均用电量为2k Wh时的容量配置优化结果 |
| 4.3.3 农户日均用电量为9k Wh时的容量配置优化结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 试验验证发电系统容量配置优化仿真结果 |
| 5.1 试验平台及方法介绍 |
| 5.2 试验结果及与仿真结果对比分析 |
| 5.2.1 试验结果分析 |
| 5.2.2 仿真结果分析 |
| 5.2.3 试验结果与仿真结果对比 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文及参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）含电动汽车和分布式电源的微电网协同调度策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 微电网的研究现状 |
| 1.2.2 含新能源和电动汽车接入的微电网研究现状 |
| 1.2.3 博弈论在电力系统中应用的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作和章节安排 |
| 第二章 含电动汽车的微电网模型 |
| 2.1 分布式电源的数学模型 |
| 2.1.1 风力发电单元 |
| 2.1.2 光伏发电单元 |
| 2.1.3 微型燃气轮机 |
| 2.1.4 柴油发电机 |
| 2.1.5 储能系统模型 |
| 2.2 电动汽车特性分析 |
| 2.2.1 电动汽车的V2G技术 |
| 2.2.2 电动汽车行驶特性 |
| 2.2.3 电动汽车无序充电负荷建模 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 含电动汽车的微电网运行优化调度模型 |
| 3.1 微电网的模型架构 |
| 3.2 含电动汽车的微电网经济稳定运行的调度模型 |
| 3.2.1 目标函数 |
| 3.2.2 约束条件 |
| 3.3 基于自适应灰狼算法的微电网优化调度策略 |
| 3.3.1 基本灰狼算法 |
| 3.3.2 自适应灰狼优化算法 |
| 3.4 仿真结果分析 |
| 3.4.1 相关实验数据 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于动态博弈的电动汽车与微电网的优化调度模型 |
| 4.1 系统模型 |
| 4.1.1 电动汽车用户用电成本模型 |
| 4.1.2 微电网公司收益模型 |
| 4.2 基于STACKELBERG博弈的协调调度策略 |
| 4.2.1 Stackelberg博弈模型简述 |
| 4.2.2 博弈模型的建立 |
| 4.2.3 Stackelberg博弈模型均衡解存在性及唯一性证明 |
| 4.2.4 博弈模型的实现 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间成果 |
（7）区域内大规模电动汽车充电选择优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 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 充电选择策略研究现状 |
| 1.2.1 引导用户有序充电 |
| 1.2.2 充电站调度策略 |
| 1.3 论文的主要工作及结构 |
| 第二章 相关理论及研究介绍 |
| 2.1 充电选择策略理论研究基础 |
| 2.1.1 充电站选择的参数指标 |
| 2.1.2 电动汽车的充电模式 |
| 2.2 基于双队列排队模型的充电选择策略中相关技术介绍 |
| 2.2.1 排队论 |
| 2.2.2 Dijkstra算法 |
| 2.2.3 遗传算法 |
| 2.3 基于动态定价模型的充电选择优化策略中相关技术介绍 |
| 2.4 信息通信安全相关理论介绍 |
| 2.4.1 密码学 |
| 2.4.2 认证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于双队列排队模型的充电选择策略研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 数学模型 |
| 3.2.1 充电行为与选择策略分析 |
| 3.2.2 目标函数 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 仿真与参数设置 |
| 3.3.2 结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 区域内基于双队列动态定价模型的充电选择优化策略 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 数学模型 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 函数求解 |
| 4.2.3 优化算法 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 仿真与参数设置 |
| 4.3.2 结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 充电选择优化策略中车-站-平台系统架构设计 |
| 5.1 充电选择优化策略过程分析 |
| 5.2 车-站-平台系统架构设计 |
| 5.2.1 车-站-平台系统整体结构设计 |
| 5.2.2 CIIP平台与电动汽车的安全交互设计 |
| 5.2.3 CIIP平台与充电站的安全交互设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 致谢 |
（8）面向新型流媒体的网络资源分配和传输调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.1.1 众包视频直播和360°全景视频的特点 |
| 1.1.2 新型流媒体服务存在的问题 |
| 1.2 研究现状和相关工作 |
| 1.2.1 互联网流媒体用户行为分析 |
| 1.2.2 众包视频直播服务中的用户行为研究 |
| 1.2.3 众包视频直播系统的资源分配优化 |
| 1.2.4 360°视频用户观看行为分析和视点预测 |
| 1.2.5 360°视频自适应传输机制研究 |
| 1.3 本文研究内容和贡献 |
| 1.4 论文组织 |
| 第2章 众包直播服务中用户交互行为分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 平台测量与数据采集 |
| 2.2.1 斗鱼直播简介 |
| 2.2.2 弹幕采集 |
| 2.3 弹幕评论文本分析 |
| 2.3.1 文本长度和情感分析 |
| 2.3.2 直播精彩片段检测 |
| 2.4 用户交互模式分析 |
| 2.4.1 时间模式 |
| 2.4.2 互动偏好模式 |
| 2.4.3 观众消费行为分析 |
| 2.5 弹幕活动特征和频道流行度 |
| 2.5.1 弹幕活动特征 |
| 2.5.2 弹幕式直播频道流行度建模 |
| 2.6 直播频道流行度预测 |
| 2.6.1 流行度影响因子构建 |
| 2.6.2 评论流行度预测模型 |
| 2.6.3 收益流行度预测模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 众包视频直播中网络资源分配策略研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 平台测量和研究动机 |
| 3.2.1 斗鱼基础设施和服务策略探析 |
| 3.2.2 众包直播频道特性及其机遇 |
| 3.2.3 观众弹幕互动特性及其机遇 |
| 3.3 弹幕互动感知的众包视频直播 |
| 3.3.1 系统整体架构 |
| 3.3.2 潜在收益分析 |
| 3.4 地理分散式云平台转码调度优化 |
| 3.4.1 问题描述 |
| 3.4.2 解决方案 |
| 3.4.3 面向实际部署的算法说明 |
| 3.5 面向观众感知QoE的直播流交付 |
| 3.5.1 交互属性分析 |
| 3.5.2 问题描述和解决方案 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 3.6.1 实验方法 |
| 3.6.2 转码容量分配策略评估 |
| 3.6.3 直播流分发策略评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于分块的360°视频容错传输调度优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关概念 |
| 4.2.1 360°视频 |
| 4.2.2 视点预测技术 |
| 4.2.3 可分级视频编码技术 |
| 4.3 360°视频传输基本模型 |
| 4.3.1 360°视频的层级编码 |
| 4.3.2 用户视点映射和视域封装 |
| 4.3.3 视点自适应传输 |
| 4.4 360°视频容错传输 |
| 4.4.1 用户视点预测误差及视频块观看概率 |
| 4.4.2 视频编码块效用模型 |
| 4.4.3 网络容量预测误差及编码块下载完成概率 |
| 4.4.4 基于容错的视频编码块请求算法 |
| 4.5 基于深度强化学习的360°视频容错传输 |
| 4.5.1 深度强化学习框架 |
| 4.5.2 DRL驱动的视频块预取模型 |
| 4.5.3 预取模型训练算法 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 实验方法 |
| 4.6.2 不同传输方法性能比较 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（9）面向多数据中心的云服务优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 主要贡献 |
| 1.4 组织结构 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 与虚拟集群扩展相关的研究 |
| 2.2.1 单数据中心内的虚拟集群资源共享 |
| 2.2.2 多数据中心间的虚拟集群资源共享 |
| 2.3 与跨域数据分析相关的研究 |
| 2.3.1 最小化coflow的平均完成时间 |
| 2.3.2 最小化数据中心间的传输成本 |
| 2.3.3 减少数据分析作业的通信量 |
| 2.3.4 缩短数据分析作业的完成时间 |
| 2.4 与用户请求分配相关的研究 |
| 2.4.1 关注最终用户的利益 |
| 2.4.2 关注云服务提供商的利益 |
| 2.4.3 同时考虑用户与供应商的利益 |
| 3 多数据中心云服务的虚拟集群扩展 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 无迁移的虚拟集群扩展机制 |
| 3.2.1 研究动机 |
| 3.2.2 带宽成本最小化 |
| 3.2.3 无虚拟机迁移的扩展算法 |
| 3.3 有迁移的虚拟集群扩展机制 |
| 3.3.1 研究动机 |
| 3.3.2 带宽成本与迁移成本联合优化 |
| 3.3.3 利用虚拟机迁移技术的扩展算法 |
| 3.4 性能评估 |
| 3.4.1 仿真设置 |
| 3.4.2 仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 多数据中心云服务的跨域数据分析 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 跨域数据分析的成本—时间权衡 |
| 4.2.1 研究动机 |
| 4.2.2 传输成本与完成时间联合优化 |
| 4.2.3 在线控制框架Lever |
| 4.2.4 性能评估 |
| 4.3 跨域数据分析的成本—吞吐量权衡 |
| 4.3.1 研究动机 |
| 4.3.2 传输成本与系统吞吐量联合优化 |
| 4.3.3 在线控制框架2TGDA |
| 4.3.4 性能评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 多数据中心云服务的用户请求分配 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 研究动机 |
| 5.3 数学模型与问题定义 |
| 5.3.1 延迟可保障且成本最小化 |
| 5.3.2 多数据中心请求分配问题 |
| 5.4 算法设计 |
| 5.4.1 松弛转换 |
| 5.4.2 随机抽样 |
| 5.4.3 算法分析 |
| 5.5 性能评估 |
| 5.5.1 仿真设置 |
| 5.5.2 仿真结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 创新点总结 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）考虑电动汽车充电与无功补偿的配电网优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电动汽车对配电网影响研究现状 |
| 1.2.2 电动汽车有序充电研究现状 |
| 1.2.3 配电网无功补偿优化的研究现状 |
| 1.2.4 配电网中无功补偿系统协调运行的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 电动汽车充电负荷建模 |
| 2.1 电动汽车充电特性 |
| 2.1.1 电动汽车的使用类别 |
| 2.1.2 电动汽车的电池特性 |
| 2.1.3 电动汽车充电模式 |
| 2.1.4 车主行为特性的模拟方法 |
| 2.2 电动汽车充电模型 |
| 2.2.1 基于蒙特卡洛法的电动汽车充电负荷计算 |
| 2.2.3 电动汽车无序充电仿真算例 |
| 2.2.4 电动汽车无序充电对电网的影响 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于分时电价的电动汽车有序充电策略研究 |
| 3.1 电动汽车有序控制 |
| 3.1.1 电价弹性需求 |
| 3.1.2 分时电价 |
| 3.2 电动汽车有序充电策略研究 |
| 3.2.1 区域控制策略 |
| 3.2.2 有序充电策略 |
| 3.3 电动汽车有序充电数学模型 |
| 3.3.1 电动汽车有序充电优化模型 |
| 3.3.2 遗传算法 |
| 3.3.3 有序充电策略仿真算例 |
| 3.4 分时电价机制的优化研究 |
| 3.4.1 基于隶属度函数的分时电价划分 |
| 3.4.2 需求价格弹性 |
| 3.4.3 分时电价定价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 含电动汽车充电和无功补偿的配电网两阶段优化研究 |
| 4.1 配电网无功优化方法 |
| 4.1.1 配电系统的无功优化 |
| 4.1.2 无功平衡与电压水平的关系 |
| 4.1.3 无功平衡与有功网损的关系 |
| 4.1.4 配电网中无功补偿装置 |
| 4.2 含电动汽车充电和无功补偿的配电网数学模型 |
| 4.2.1 第1阶段优化模型 |
| 4.2.2 第2阶段优化模型 |
| 4.3 改进多种群遗传算法 |
| 4.3.1 多种群遗传算法 |
| 4.3.2 改进多种群遗传算法及其结构 |
| 4.3.3 自适应遗传算子 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例参数设置 |
| 4.4.2 算例结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
四、K-T Conditions And Peak Load Pricing（论文参考文献）
- [1]基于增量配电网需求响应的定价方法研究[J]. 秦高原,涂亮,张志彬,周育忠. 机械与电子, 2021(12)
- [2]考虑新能源消纳和需求响应的分时电价策略及应用[D]. 马波. 哈尔滨工业大学, 2021
- [3]考虑需求响应的微电网及多综合能源系统参与电力市场优化调度策略[D]. 朱云杰. 太原理工大学, 2021
- [4]近红外甲烷同位素传感系统的研制[D]. 张天羽. 吉林大学, 2021(01)
- [5]农户小型离网式风光蓄发电系统容量配置优化研究[D]. 张明珠. 天津商业大学, 2021(12)
- [6]含电动汽车和分布式电源的微电网协同调度策略研究[D]. 王杰. 昆明理工大学, 2021(01)
- [7]区域内大规模电动汽车充电选择优化策略研究[D]. 刘广俊. 南京邮电大学, 2020(02)
- [8]面向新型流媒体的网络资源分配和传输调度研究[D]. 王小东. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [9]面向多数据中心的云服务优化技术研究[D]. 徐欣平. 大连理工大学, 2020(01)
- [10]考虑电动汽车充电与无功补偿的配电网优化研究[D]. 杨光亮. 东北石油大学, 2020(03)