欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35140221
大小:5.34 MB
页数:136页
时间:2019-03-20
《区域电网智能化发展水平综合评价研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、国内图书分类号:F426.61国际图书分类号:005.6管理学博士学位论文学校代码:10079密级:公开区域电网智能化发展水平综合评价研究博士研究生:导师:申请学位:学科:专业:所在学院:答辩日期:授予学位单位:唐慧牛东晓教授管理学博士工商管理技术经济及管理经济与管理学院2011年6月华北电力大学ClassifiedIndex:F426.61U.D.C:005.6DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringResearchonIntelligenceDevelopmentLevelEvaluationofRegional
2、GridCandidate:Supervisor:AcademicDegreeAppliedfor:Speciality:School:DateofDefence:TangHuiProf.NiuDongxiaoDoctorofManagementTechnologyEconomicsandManagementSchoolofEconomicsandManagementJune,2011Degree-.Conferring..Institution:NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学博士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所
3、提交的博士学位论文《区域电网智能化发展水平综合评价研究》,是本人在导师指导下,在华北电力大学攻读博士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。⋯名声选嗍一州撇华北电力大学博士学位论文使用授权书《区域电网智能化发展水平综合评价研究》系本人在华北电力大学攻读博士学位期间在导师指导下完成的博士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有,本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保
4、存、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于(请在以上相应方框内打t·√”):保密O,在年解密后适用本授权书不保“作者签名:导师签名:日期幽l,年石月彭汩日期蝴17年/月珍日怨嫩袱脊占摘要智能电网是当今世界电力系统发展变革的最新趋势和复杂科学问题。目前,欧美许多发达国家的电网企业正积极推进技术革新和管理转变,普遍将智能电网作为未来电网发展的目标之一。我国也于2009年提出了适合我国实际情况的坚强智能电网发展
5、规划,因此未来的电网智能化发展同样是我国也是各区域电网的发展目标,因此需要对区域电网的智能化发展水平评价进行研究,重新对区域电网的发展进行全方位、多角度的评价。区域电网智能化发展水平的评价研究具有极其重要的现实意义和理论意义,通过评价促进智能电网的科学发展,为电网发展提供技术支撑和决策依据。这不但有利于电网本身的建设,而且有利于整个电力工业的建设发展、国民经济健康可持续发展以及社会和谐稳定发展。本文结合相关文献和我国的实际情况对区域电网智能化发展水平的评价内涵、评价体系以及评价方法进行研究,首先对区域电网智能化发展的内涵和影响因素进行分析和阐述,结合区域电网智能化发
6、展的相关概念、评价特性、以及电网智能化指标体系建立的原则、思路,从互动、自愈、安全、经济、清洁、节能、高效的智能化特点出发,对我国的区域电网智能化发展的特性进行了分析。通过对电网发展的评价方法进行总结,给出电网常用评价方法的适用范围,根据具体情况给出区域电网智能化发展水平的评价模型。根据区域电网智能化发展水平指标体系的构建原则,以及指标的处理方法,从安全性、经济性、优良性、协调性以及高效性五个方面出发建立起区域电网智能化的评价体系。本文的主要工作如下:(1)建立了区域电网智能化发展水平的评价指标体系。指标体系包括安全性、经济性、优良性、协调性以及高效性五个方面,建立
7、的指标体系经实验证明可以促进智能电网的科学发展,为坚强智能电网发展提供技术支撑和决策依据,不但有利于坚强智能电网本身的建设,而且有利于整个电力工业的建设发展、国民经济健康可持续发展以及社会和谐稳定发展。(2)建立了区域电网智能化发展水平的基于组合权重的分层优选复合评价优选模型。由于安全性、经济性、优良性、协调性以及高效性的不同数据特点,需要有针对性选择合适的评价方法对其进行评价,其中安全性方面选择的是神经网络模型,经济性方面选择的是DEA数据包络方法,优良性方面采用的是TOPSIS方法,协调性采用的是FEAHP方法,而高效性选择的是SVM串联器华北电力大学博十论
此文档下载收益归作者所有