一、电力系统信息化安全技术解决方案的探讨（论文文献综述）
杨甜甜[1]（2021）在《基于分布式移动储能的充电桩功率提升及运营策略研究》文中研究指明近些年来,电动汽车用户群体规模迅速扩大,作为与之相配套的充电基础设施,充电桩的快速补电能力以及如何围绕其建立有效的运营机制逐步成为业内关注的重点。从电网安全角度来说,高功率充电特别是大规模的高功率充电,极易带来冲击性负荷风险;从电网经济性角度来说,配电网扩容改造成本高且容量利用率偏低,充电桩运营模式单一,盈利手段少。分布式移动储能作为一种能量缓存装置,能够保证在电网充电负荷功率一定的前提下,有效提升充电桩的功率,并丰富了充电桩的运营手段。因此,基于分布式移动储能的充电桩功率提升研究成为本文研究重点。首先,针对配网容量有限条件下的电动汽车高功率快速补电场景,设计基于双向能量缓存的充电桩功率提升系统;利用能量信息化及储能电池动态重构技术解决不同电池模组的差异化充放电管理问题,充分发挥储能电池的差异化充放性能并提升电网容量利用率;提出“能量跟着用户走”的快速补电模式,实现储能电池模块在时空双维度的调度和管控以提升充电桩功率,设计多充电桩接口下的能量运营机制。其次,利用统计学建模的方式对选择快速补电模式用户的充电行为进行数据拟合,建立基于数据挖掘的日负荷模型;基于日负荷模型与分布式电源出力,提出分布式移动储能的调度计划,以模型预测控制的滚动优化和反馈校正为手段,优化储能调度策略,减小日前预测误差过大造成的实际值偏离计划值现象,完善充放电控制策略,实现分布式移动储能的最优调度;将基于模型预测控制的调度策略与已有方法进行比较,证明所提策略的有效性。最后,从核定成本和制定最优电价两方面入手,计算本文所提商业运营机制的运营收益。在核定成本方面,提出基于能量消耗频率特性的储能容量优化配置方案,得到储能运营成本和调度成本,完成分布式移动储能的成本核定;在确定最优电价方面,考虑可移动储能实时调度对运营收益的影响,提出基于时空双维度的电价策略,利用电价弹性矩阵和遗传算法求解不同场景下的最优分时电价及其盈利值;对比固定储能的运营收益,证明分布式移动储能运营机制的优越性。
王永华[2]（2021）在《经济转型背景下的中国智能电网运营优化研究》文中研究说明中国正处在以“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。
刘燕[3]（2021）在《智能电网下充电站优化运营模型及决策支持系统研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着我国绿色低碳发展战略的实施,电动汽车充电站的建设与运营倍受关注。智能电网双向高速的数据通信系统,使充电站的运营与电网、充电网络和不同发电厂具备了动态协同运行的条件,充电站又联动电动汽车,让电动汽车、智能电网与充电站成为联动体,充电站优化运营决策拓展为多系统协调优化的综合决策问题。本文梳理了充电站运营面临的问题,提出并构建了包括优化运营的充电站选址、用户充电决策行为、引导电动汽车有序充电和提升风力发电消纳等多个决策模型,并设计了相关决策支持系统的框架。为提升充电站综合运营目标与效率提供决策工具,为政府制定充电服务产业激励政策提供理论依据。本文在深入分析充电站优化运营决策现状研究的基础上,充电站作为电能综合调度枢纽,充电站调度供需两侧电网、电动汽车用户电能资源,围绕充电站供需两侧协同调度与优化决策问题开展研究。首先从优化运营角度布局充电站选址提升设备利用效率。其次分别从预测负荷、管控负荷、调用负荷三个层面挖掘充电站供需两侧可调度的资源,逐层优化充电站运营的综合效率,综合运用鲁棒优化、优化理论、预测理论等理论,进行了优化运营模型群的构建和算例求解。然后,从充电服务供需侧匹配、支撑技术和政策激励三方面进行充电站运营机制设计。最后基于上述研究进一步细化研究了充电站运营决策支持系统。以期为充电站运营带来经济效益和社会效益,解决充电服务供需实时匹配、提升设备利用率、协同电网消纳规模化风力发电等问题。本文的主要工作和创新成果如下:（1）基于大量文献的查阅对我国充电站建设运营项目的发展现状进行分析。研究智能电网与充电站运营交互作用,归纳了我国近年来针对充电站建设运营各类优惠补贴政策;从经济、技术角度分析充电站建设运营现状,展望其发展趋势。结合本文研究的内容探讨充电站优化运营待解决的决策问题。（2）构建基于鲁棒优化方法的充电站选址模型。从充电站优化运营角度根据城市路网产生的不确定的充电需求进行区间限定,分析电动汽车接受充电服务的排队现象,增加充电站负荷能力作为模型的递进约束条件。设计算例验证了选址方案的合理性,优化建站数量与站内设备配置。该模型为充电站优化运营提供合理选址的决策。（3）构建充电站运营系统优化决策模型群。从精准解析充电需求、管控充电过程、协助电网调度提高风电消纳三个方面构建优化决策模型,用户充电决策行为模型、电动汽车有序充（放）电控制模型、充电站协同电网消纳风电模型,将充电站优化运行策略与电动汽车充电需求、充电过程、风电消纳进行多系统协同优化。充电站的多系统综合优化充分利用了充电站调度各类资源的能力,完善充电站优化运营决策,充电站与智能电网调度协同实现电能高效配置。（4）充电站优化运营机制研究。从充电服务供需侧匹配、供需调度、激励政策和市场博弈四方面构建可持续发展的充电站运营机制。通过建立高效供需调度,将精确预估需求侧充电负荷和快速供给侧分层调度实现充电服务供需侧匹配;分析支撑充电服务供需匹配的关键技术;利用需求侧优化电价、参与辅助服务、扩大负荷响应、推动电力市场建设等激励政策;分析市场博弈下充电站运营中各个主体的市场地位、经济策略、权益。为制定可持续发展的充电站运营机制建设提供依据和帮助。（5）进行充电站优化运营决策支持系统设计。将上述优化运营模型群引入到充电站优化运营决策支持系统中的模型库设计,以充电站运营的系统需求、业务流程和优化决策为基础,搭建充电站优化运营决策支持系统。该系统作为连接智能电网、电动汽车用户和可再生能源发电厂的充电站综合电能管控与调度的运营决策平台,集成了运行数据查询和在线监测功能、历史数据统计分析功能、运行调度及协同电网管控功能、综合优化决策功能为一体,实现了为充电网络优化运营决策实施提供平台支持。运用大数据处理和云计算技术构建充电智能服务平台,对充电站运营中的多类数据进行融合与挖掘,为电网、电动汽车用户、充电站以及参与充电站运营的各个主体提供优化决策支持。本文旨在从整体上提高充电站运营的实效性,完善充电站多系统综合优化的管控和调度措施,搭建充电站优化运营决策支持系统。本文是对现有智能电网下充电站优化运营的理论补充,为我国充电站协同智能电网、用户、充电服务平台运营的发展提供了理论依据。
李皓[4]（2021）在《基于BIM技术的中职《供配电技术》课程开发研究》文中研究指明电力行业是维持国民经济稳定发展的基础产业,随着新技术的不断发展和新设备的投入使用,企业对相关技术人才的需求仍在增加。而中职学校是培养一线工人和初、中级技能型人才的摇篮,支撑着我国经济的发展。《供配电技术》课程作为中职学校电气类相关专业的核心课程,仍存在诸多问题,如教学内容与实际生活脱节,强电实训课程难开展,教学资源不足等,有待进一步的改革完善。另一方面,BIM技术作为新兴发展的建筑行业高新科技,得到国家的大力支持和发展,利用其强大的可视化三维建模能力可以为《供配电技术》创建虚拟的工作环境和提供丰富的教学资源。本研究采用工作过程系统化的开发模式,结合BIM技术进行中职《供配电技术》课程开发研究。首先,通过搜集与整理文献进行文献分析,了解当前课程开发模式和BIM技术的发展趋势,并依据自身所研究的对象及内容,对相关理念进行界定与阐述。其次,针对中职《供配电技术》课程教学现状进行实际调查与数据分析,得出中职《供配电技术》存在的问题。通过各大招聘网站的岗位信息收集和对一线运行人员进行访谈,提炼出《供配电技术》课程对应岗位的典型工作任务,依次进行行动领域的归纳、学习领域的转换和学习情境的设计。利用BIM技术进行虚拟工作环境和工作设备三维模型的创建以及微视频教学资源和课件的设计,使学生能更直观、更全面地进行学习。最后选取案例在中职学校实践,对反馈结果进行分析,提出了建议。基于工作过程系统化开发的中职《供配电技术》课程,加上BIM技术创建的虚拟工作环境等教学资源,有助于提高学生学习的主动性,改善课堂教学质量,让学生能够提前适应未来的工作环境和岗位工作任务。培养符合企业需求的技能型高素质电气专业人才。
高学伟[5]（2021）在《数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究》文中进行了进一步梳理随着社会经济的飞速发展,我国产业结构优化调整和转型升级进程的深入,要实现未来“碳达峰,碳中和”的目标,需要建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系。以风电和太阳能发电为代表的可再生能源替代作用日益突显,而火电机组在未来很长一段时间内仍将处于主导地位。亟需解决火电和可再生能源的协同发展问题,大型火电机组更多需要担负起高效节能、低碳环保、深度调频调峰的任务。实施电能替代供热对于推动能源消费革命、减少碳排放、促进能源清洁化意义重大。利用电锅炉储热供暖还可以降低电网调节压力,增加供热能力,有效解决可再生能源的消纳问题。火电机组热力系统和电锅炉储热供暖热力系统都属于典型的非线性、多参数、强耦合的复杂热力系统。本文通过研究流体网络机理建模和数据驱动建模相融合的数字孪生建模方法,为热力系统建模工作提供了新的思路和途径,为热力系统安全、环保和经济运行提供理论支撑。论文围绕数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用,主要研究内容和成果包括以下几个方面:（1）对数字孪生理论、热力系统建模理论以及大数据处理等基本理论进行了研究。比较了数字孪生与仿真技术及信息物理系统的异同;以火力发电厂为例,研究了流体网络机理建模及求解方法;对Hadoop系统的MapReduce与Spark计算进行了对比分析,对实时数据处理Spark Streaming与Storm进行了对比分析,并搭建了适用于数字孪生及大数据在热力系统建模领域应用的大数据分布式集群平台;在该集群上实现了大数据的存储管理,以及大数据分布式计算,研究了基于大数据平台的数据驱动建模理论,包括支持向量回归建模、极限学习机建模、智能辨识优化算法以及即时学习等基本理论。（2）针对数据驱动建模方法的研究,提出一套基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法。采用“主成分+互信息”的方法获得输入和输出变量之间的相关程度,确定权重因子,然后利用“欧式距离+角度”定义一种加权综合相似度度量函数。在离线状态下,利用改进遗传模拟退火模糊聚类方法进行工况划分;进行工况预测时,采用一种多层次综合相似度度量的相似工况快速识别方法构建相似工况训练集,即根据两级搜索的策略实现了在线快速识别:初级识别是确定预测工况在历史工况库中所属的类别提取预测类工况,次级识别是采取基于综合相似度度量函数的相似工况识别方法,在历史数据库中针对预测类工况的快速识别;局部模型建模方法是在Spark计算框架下,对SparkSVMHPSO算法、Spark ELM算法以及基于SparkHPSO的多参数辨识等数据驱动建模方法进行研究。然后以SCR脱硝系统出口 NOx预测、电锅炉储热供热系统源侧及荷测负荷预测为案例,验证了所提出的建模方法有效性。为热力系统数字孪生模型建模及系统工况优化提供了理论支撑。（3）针对数据孪生建模的研究,提出一套改进即时学习策略的自适应数据驱动与机理模型多参数辨识协同融合的数字孪生建模方法。在建立热力系统机理模型的基础上,关键的设备模型参数利用多参数多工况拟合的离线智能辨识方法,得到可以模拟实际系统全工况下动态变化趋势的离线智能参数辨识模型;以离线智能参数孪生模型为主,根据相似度阈值进行判断,采用自适应模型参数更新策略,实现数字孪生模型的在线协同;为进一步提升孪生模型预测的精度和鲁棒性,采用移动窗格信息熵的多模型输出在线融合方法,提升关键工况以及动态变化过程的逼近程度。基于这一理论构建的数字孪生模型,能够基于系统运行数据持续进行自我修正,在线跟踪设备运行特性,从而具有自适应、自演进的智能化特点,能够全面反映系统的运行状态和性能,为系统工况迭代优化提供可靠的模型输入和结果校验工具。以燃煤电站SCR脱硝系统和电锅炉储热供热系统为研究对象,建立其热力系统数字孪生模型。（4）最后,基于数字孪生模型的实时跟踪能力,提出一种基于负荷分配和工况寻优的热力系统智能工况动态寻优策略。并以电锅炉储热供热系统为研究对象,根据能耗成本分析和负荷分配策略,利用数字孪生模型系统,对电网负荷、电锅炉系统、储热系统进行预测计算,模拟不同运行方案、不同工况下系统动态运行,得出最优的供热调节和负荷分配方案。以火力发电厂SCR脱硝系统为例,根据建立的自适应、自演进的智能化SCR脱硝系统数字孪生模型,将该模型应用于模型预测控制算法中。结果表明,利用基于数字孪生模型的自适应预测控制算法比传统的PID控制效果更精确,运行更稳定。证明了所提建模方法的有效性,具有重要的工程实用意义和行业示范价值。
迟克寒[6]（2021）在《探析电力系统信息化安全技术的解决方案》文中提出随着社会经济的快速发展和人们生活水平的增强,社会大众对电力的需求不断增加,电力供应的可靠性及安全性水平也引起了人们的普遍关注。相关实践经验表明,若要实现电力系统的高效发展,需对信息化安全技术进行有效管控。传统的电力管理模式与快速发展的社会经济间不相适应,需探索出高效、系统的供电技术,以提升供电效果。基于此,本文在电力系统信息化安全现状的基础上,对其存在的问题进行了分析,并给出了几点电力系统信息化安全技术的相关解决方案,仅供相关部门进行参考借鉴。
韩治宇[7]（2021）在《电力系统基建工程项目质量管理优化研究 ——以菏泽市220千伏华西输变电工程为例》文中进行了进一步梳理电力行业是国家经济发展、民生建设、社会稳定的重要保障。在经济高速腾飞、社会安全稳定的今天,电力系统工程项目建设的高质管理成为保障民生的必需。本文以电力工程建设项目的质量管理优化为主要研究对象,充分了解国内外电力系统基建工程项目管理研究的现状,分析基建工程项目质量管理的定义、内容和各流程环节,并进行电力基建工程项目的管理现状分析,研究电力基建工程项目标准化管理建立中的质量管理。同时,结合菏泽市220千伏华西输变电工程实践,使用标准化理论,根据前期工程实际调研结果,发现在电力基建工程中出现的管理人员责任落实不到位、成本控制效率不高、管理机制落后、施工安全防范工作不到位、质量通病防治薄弱、标准工艺深化应用不足和监管单位管理不到位等问题,并对其产生的影响因素作出外部和内部两方面分析。通过以上分析,大胆尝试构建能源改革背景下电力系统基建工程项目质量管理优化模型,将电力工程质量管理指标进行系统量化,并针对项目管理中可能存在的风险问题给出相应的应对政策,同时也将信息化技术融入项目质量管理流程。
肖扬[8]（2020）在《电网运维在线监测系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理经济飞速发展带来了用电量的激增,为了满足社会大规模用电量的需求,需要对现有的电力系统规模进行扩展,电力系统规模的扩展带来了电网设备呈指数级增长,电网设备运维与管理工作面临巨大的压力,现有的电网设备运维管理模式已经无法适应电网的高速发展。如何在保证电网稳定安全运行的情况下,提高电网设备运维管理工作效率,合理调配服务资源,改善服务质量,提高客户满意度,成为电网设备运维工作面临的新挑战。基于此,本文采用信息化技术手段,研制电网运维在线监测系统,主动解决目前工作存在的问题,主要研究内容如下。本文对供电公司的电网设备运维工作现状、特点和管理中面临的问题进行了深入分析,并以计算机技术为基础,结合电网设备运维的特殊性,对电网设备日常管理工作流程展开研究分析。本文主要采用了B/S结构体系、J2EE架构、MVC设计模式、SQL Server数据库以及Java语言等技术,将上述技术进行有机整合与使用,可以促进电网运维在线监测系统功能和性能的提升。本文所研发的系统的主要功能包括电网规章制度管理、电网设备基础信息管理、电网设备巡视管理、电网设备故障管理、综合信息统计分析和系统等功能。采用需求分析法对电网运维在线监测系统的整体功能、具体功能、数据库等功能性与非功能性进行了详细的需求分析,再采用软件设计思想对电网运维在线监测系统的功能进行了设计,采用Java语言和MVC架构完成了电网运维在线监测系统的开发,同时搭建仿真测试平台对电网运维在线监测系统进行了软件测试,测试结果表明本文研发的电网运维在线监测系统基本上满足供电公司的实际需求。电网运维在线监测系统的实现能够解决供电公司日常工作容易出错、效率低下等问题,同时还能够使供电公司电网设备运维管理工作流程更加清晰、流程化和信息化。本文研发的电网运维在线监测系统是一套功能完善、对电网设备运维管理工作有着积极作用的信息化、智能化系统。电网运维在线监测系统在实际工作中具有很深远的意义。
韦秋霜[9]（2020）在《风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究》文中指出随着传统能源危机和环境问题的日益突出,以风力发电为代表的清洁能源发展取得瞩目关注,但风电出力的随机性、弱抗干扰性和难预测性使风电消纳成为限制风电发展的关键性问题。储能技术具有瞬时响应和精准控制能力,能促进风电系统与负荷需求间的能量和功率平衡并提高风电利用率,成为实现风电价值管理的关键环节。在电力市场改革和信息技术条件下,围绕风电系统和储能系统构建“风电-储能”价值链,成为提高风电利用率、实现储能系统价值、促进价值链整体价值效应的解决方案。论文针对风电-储能价值链的价值管理过程,以促进价值链的价值创造和增值为目标,以提高风电利用率和储能系统价值为基本原则,构建风电-储能价值链,探讨价值链的利益管理、容量管理、用能管理和价值增值效应等协同决策问题,面向上述问题设计信息系统,通过谋求能量流、信息流和价值流的多维协同而寻求价值链价值效应的最大化。本文研究内容如下:（1）在分析风电及储能发展现状与瓶颈、风电产业链和价值链的基础上,界定了风电-储能价值链的基本内涵和框架结构,分析了新一代信息技术对价值链的支撑作用,论述了风电-储能价值链的协同决策理论框架,为论文后续研究奠定了理论基础。（2）构建了风电-储能价值链利益管理的协同决策模型。在设计并分析风电商-储能商协同交易模式的基础上,基于演化博弈理论,构建了风电商-储能商协同演化博弈模型,探讨了风电-储能价值链关键利益主体的协同交易策略和预期收益函数,讨论了二者间的动态演化博弈过程和演化稳定策略,通过仿真设计、结果分析和敏感性分析探讨了风电商和储能商协同交易的利益博弈和演化博弈情况,为构建利益主体间的稳定协同合作关系提供决策支持。（3）建立了风电-储能价值链容量管理的协同决策模型。首先,分析了价值链容量管理的协同框架。其次,构建了风电-混合储能系统,对系统的运行策略、组件模型和能量管理模型进行了分析和探讨。再次,以系统总成本、弃风量和供电缺失率为优化决策目标,构建了储能容量管理的协同优化决策模型,使用多目标粒子群算法和TOPSIS算法确定了系统最优配置。最后,通过对比分析和敏感性分析验证所构模型的合理性和有效性,证明了容量管理协同决策模型能够提高风电利用率并发挥储能系统的关键作用,促进系统的经济效益和环境效益协同。（4）构建了风电-储能价值链用能管理的协同决策模型。满足用户用能需求是实现风电-储能价值链价值效应的直接手段。首先,设计并分析了风电-储能价值链用能管理的协同框架。其次,构建了风电系统、氢储能系统、电池储能系统和电动汽车用能系统协调规划的风-储-充协同运行系统,探讨了系统的组件模型和系统控制策略。再次,以系统年利润最大化为目标函数,构建了协同优化决策模型。最后,利用改进的自适应遗传算法对系统最佳配置进行了优化,并在不同模拟场景下进行了算例分析,分析结果表明风-储-充协同运行系统能够高效满足用户用能需求,从而促进风电-储能价值链的价值效应。（5）构建了风电-储能价值链价值增值效应的协同决策模型。对风电-储能系统项目的价值增值效应进行综合决策研究,是风电-储能价值链协同决策的重要组成部分。基于指标构建原则,从系统协同维、业务协同维、价值协同维、信息协同维、外部协同维等五个维度构建了风电-储能价值链价值增值效应决策指标体系,基于区间二型模糊理论对指标进行了预处理,综合考虑决策指标的重要程度和影响程度确定了指标权重,并构建了区间二型模糊TOPSIS综合决策模型。最后,通过算例分析、对比分析和敏感性验证了区间二型模糊TOPSIS综合决策模型能够对不同风电-储能系统项目的价值增值效应进行综合决策并排序,为决策者提供理论基础和实践依据。（6）提出了风电-储能价值链信息系统设计方案。首先,论述了信息系统的系统需求和系统构建的可行性,探讨了智能物联信息系统构建的可能性。其次,分别从系统设计原则、工作流程设计、系统架构、物联集成模型、信息集成与共享模型等角度描述了智能物联信息系统的整体架构。再次,对智能物联信息系统的主要功能进行了设计,包括数据库设计、模型库设计、方法库设计和功能框架设计等。最后,对构建智能物联信息系统的关键技术进行了探讨,为实现风电-储能价值链的信息协同和价值增值效应提供了信息化手段和应用基础。本文研究为促进风电消纳、提升储能系统价值、提高风电-储能价值链的价值创造和增值提供了利益管理、容量管理、用能管理、价值增值效应等多维协同决策支持理论依据,基于信息技术为实现风电-储能价值链的信息协同提供了参考。本文选题不仅有理论探讨意义,还有重要的应用前景和实践意义。
高磊[10]（2020）在《电网建设项目多主体协同决策模型及应用研究》文中提出随着电力体制改革逐步深化,电网建设投入在整个电力建设投入的比重逐年持续增加,电网建设管理模式、运营模式和投资比例的逐步转变也对电力工程项目管理思路和方法提出了新的要求。此外,根据电网建设项目的特点,项目建设过程中长期面临建设时序分配、资源均衡调配、风险合理规避、投资效益优化、电力稳定供应等诸多问题,需要综合考虑不同因素,电网建设则可视为多主体、多要素、多目标、多阶段的协同决策研究问题。然而,传统的电网项目建设管理模式普遍存在各利益主体自利性和信息断层情况,难以根据项目特点优选出满足多方需求的建设方案,同时,在实施过程中存在区域电网建设项目的工期、投资和资源调配不合理现状,并难以达到项目综合效益优化的目标。因此,本文开展电网建设项目多主体协同决策模型及应用的研究工作,基于电网建设项目多主体特征和协同决策目标研究,分别构建了面向电网建设项目方案优选及方案实施的协同决策模型,针对模型的特点分别引入多智能体技术、粒子群算法和非支配排序遗传算法进行求解,并通过模型应用系统提供了多主体协同决策的平台。主要研究内容如下:（1）梳理了电网建设项目多主体协同决策的研究背景及意义,开展了对国内外电网建设项目多主体协同决策模型及应用问题的研究综述,并概述了电网规划和建设基本概念、利益相关者理论、多智能体模型及方法、多目标优化模型及方法等相关概念和基础理论,为后续研究奠定了相应理论基础和研究范围。（2）研究了电网建设项目利益相关主体特征及协同决策目标。首先,运用电网建设项目流程WBS结构,分析并识别了电网建设项目8类主要利益相关主体;其次,研究各主体的利益偏好和主体的自利性、目标差异性,以此为基础引出多主体协同决策的理念,分析了电网建设项目多主体协同决策逻辑和内容;同时,运用文献综合分析法结合系统动力学的因果关系流图识别电网建设项目协同决策目标,归纳出协同决策应从不同角度合理满足电网项目的规划管理、建设条件、投资决策和建设运营这4类目标需求。该部分研究内容从协同决策目标方面为协同决策模型及应用提供了研究基础。（3）构建了基于MAS技术的方案优选协同决策模型。基于电网建设项目协同决策目标研究,将重要的目标抽象成为MAS中的Agent,构建了协同决策MAS模型的整体架构,以及其中各主要Agent的结构、功能以及通信模式;基于多Agent之间协商交互能力,利用Petri网和合同网协议描述方案优选的多Agent交互流程,并通过模糊Petri网的模糊规则对应可选择方案设置方案集,方案集由多Agent的模糊变量因素协同决策进行选择,最终,形成了基于FPN电网项目方案优选协同决策模型,进一步通过算例应用验证模型计算过程和有效性。该部分的研究内容可以结合不同区域电网项目特点,考虑多方主体需求,提供建设方案优选的决策依据和方法。（4）构建了基于多目标优化的方案实施协同决策模型。在方案优选的基础上,通过研究一定区域内电网项目规划阶段和建设阶段协同决策的目标,建立适宜的目标函数,结合目标函数和约束条件构建电网项目方案实施协同决策模型。本文一方面建立面向电网规划实施过程的协同决策模型,采用粒子群算法进行求解;另一方面,建立面向电网建设实施过程的协同决策模型,运用遗传算法进行求解;通过实例证明两阶段模型的合理性。模型和算法则纳入多智能体系统中,作为相应MAS的方法库和模型库一部分。该部分研究内容可以在工期、资金和资源约束条件下,考虑多方主体需求,提供满足建设方案实施中多目标优化的决策依据和方法。（5）构建了基于多主体需求的协同决策模型应用系统。基于两类协同决策模型研究,构建了一个基于B/S架构的电网项目协同决策模型应用系统,该系统属于信息公开的系统,确保各方主体信息畅通、数据准确和完备,具备提供各方主体交流和互动决策的多项功能,同时,协同决策支持平台能够充分结合MAS技术,并利用优化算法功能,解决电网建设协同决策过程中多元化、多层次的复杂问题。其功能包括多智能体管理、多主体方管理、方案优选管理、多目标优化管理、空间地图管理等,根据项目实际需求设计各类功能的子功能。该部分研究内容可以为电网建设项目多主体协同决策的规模化实践应用提供参考。本研究从工程项目管理视角将智能化、信息化方法应用于电网建设项目管理,为探索我国电网建设项目规划、设计、建设阶段的多主体协同决策及高效管理提供了理论依据和实践参考。
二、电力系统信息化安全技术解决方案的探讨（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、电力系统信息化安全技术解决方案的探讨（论文提纲范文）
（1）基于分布式移动储能的充电桩功率提升及运营策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 充电桩功率提升的发展与其运营 |
| 1.2.2 电动汽车充电负荷预测研究现状 |
| 1.2.3 分布式移动储能的运营收益研究 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 分布式移动储能充电桩功率提升方案 |
| 2.1 基于双向能量缓存的充电桩功率提升系统 |
| 2.2 能量缓存控制器的差异化充放电管理 |
| 2.2.1 现有技术方法 |
| 2.2.2 能量缓存控制器 |
| 2.3 分布式移动储能装置的能量调度管控 |
| 2.4 充电桩接口的多元化能量运营机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 能量管控运营机制下的负荷预测与实时调度 |
| 3.1 电动汽车快速补电模式下的充电功率建模 |
| 3.1.1 快速补电模式各时刻充电概率密度 |
| 3.1.2 快速补电模式充电时间概率密度 |
| 3.1.3 快速补电模式充电概率模型 |
| 3.1.4 蒙特卡洛模拟求解充电概率模型 |
| 3.2 基于模型预测控制的分布式移动储能实时调度策略 |
| 3.2.1 模型预测控制的基本原理 |
| 3.2.2 基于模型预测控制的储能实时调度 |
| 3.3 负荷预测与实时调度算例分析 |
| 3.3.1 负荷预测模型算例描述 |
| 3.3.2 负荷预测模型算例结果 |
| 3.3.3 实时调度算例描述 |
| 3.3.4 实时调度算例结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 分布式移动储能充电桩的运营收益研究 |
| 4.1 分布式移动储能成本核定 |
| 4.1.1 分布式移动储能容量优化配置方案 |
| 4.1.2 分布式移动储能的损耗成本 |
| 4.2 分布式移动储能电价策略 |
| 4.2.1 基于时间维度的分时电价策略 |
| 4.2.2 基于空间维度的电价策略 |
| 4.2.3 基于时空双维度的实时调度 |
| 4.2.4 分布式移动储能的电价约束 |
| 4.3 分布式移动储能最优盈利求解 |
| 4.3.1 分布式移动储能的盈利目标函数 |
| 4.3.2 分布式移动储能的电价弹性矩阵 |
| 4.3.3 基于遗传算法的最优电价求解方法 |
| 4.4 分布式移动储能运营收益算例分析 |
| 4.4.1 储能容量优化配置算例描述 |
| 4.4.2 容量优化配置结果及验证 |
| 4.4.3 电价运营策略算例描述 |
| 4.4.4 运营收益算例结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 2017年全美家庭旅行调查 |
| 附录 B 单断面实时优化调度 |
| 附录 C 谷平峰充电负荷及相关系数 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）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 |
（3）智能电网下充电站优化运营模型及决策支持系统研究（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 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 充电站选址规划模型研究现状 |
| 1.2.2 充电站运营与可再生能源协同优化配置模型的研究现状 |
| 1.2.3 充电站引导有序充电协同优化运营模型研究现状 |
| 1.2.4 充电站运营管理机制及平台研究现状 |
| 1.3 论文框架结构及主要内容 |
| 1.4 论文研究创新点 |
| 第2章 充电站建设运营项目发展与问题分析 |
| 2.1 充电站系统运营界定 |
| 2.1.1 充电站运营特点 |
| 2.1.2 充电站运营业务 |
| 2.2 充电站站建设运营项目发展分析 |
| 2.2.1 充电站建设运营政策分析 |
| 2.2.2 充电站建设运营经济分析 |
| 2.2.3 充电站建设运营发展技术分析 |
| 2.3 智能电网与充电站运营交互作用 |
| 2.3.1 智能电网与充电站运营的交互过程 |
| 2.3.2 智能电网是充电站优化运营的条件 |
| 2.3.3 智能电网提升充电站对资源的优化配置 |
| 2.3.4 智能电网对充电站建设运营影响 |
| 2.4 多角度优化充电站运营决策问题的提出 |
| 2.4.1 如何从运营优化的角度进行充电站选址决策 |
| 2.4.2 如何从多系统协同优化的角度提升运营决策的整体效用 |
| 2.4.3 如何从可盈利运营模式角度引导充电站优化运营决策 |
| 2.4.4 如何依据用户行为优化充电站运营决策 |
| 2.4.5 如何从资源综合运用角度制定充电站优化运营决策 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 引入优化运营视角的充电站选址模型研究 |
| 3.1 相关理论与问题分析 |
| 3.1.1 充电站选址规划的相关理论 |
| 3.1.2 相关问题分析 |
| 3.2 充电站选址影响因素分析 |
| 3.2.1 充电服务需求的影响因素 |
| 3.2.2 充电站选址影响用户满意度的因素 |
| 3.3 电动汽车充电站选址模型构建 |
| 3.3.1 问题描假设 |
| 3.3.2 截取道路车流量的模型 |
| 3.3.3 路途不确定下的鲁棒优化选址模型 |
| 3.3.4 充电站负荷能力约束优化模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 充电站运营系统优化决策模型群构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电动汽车用户充电决策行为模型 |
| 4.2.1 相关算法 |
| 4.2.2 模型空间状态分析 |
| 4.2.3 基于Q-Learning算法的用户充电行为决策模型 |
| 4.3 充电站电动汽车有序充电优化决策模型 |
| 4.3.1 充电站引导电动汽车有序充电控制原理 |
| 4.3.2 充电站引导电动汽车有序充电的决策模型 |
| 4.3.3 算例分析 |
| 4.4 充电站充放电与可再生能源发电优化模型 |
| 4.4.1 智能电网下充电站充放电的特征 |
| 4.4.2 可再生能源发电的特征 |
| 4.4.3 充电站的负荷响应对电网消纳风力发电能力影响模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 可持续发展的充电站运营机制研究 |
| 5.1 充电站供需侧匹配模式 |
| 5.1.1 常见充电站供需调度模式 |
| 5.1.2 充电站供需调度匹配模式改进 |
| 5.2 充电站快速充电服务供需调度模式 |
| 5.2.1 充电站快速分层调度管理模式 |
| 5.2.2 充电站快速供需调度匹配运行模式 |
| 5.2.3 充电站快速充电供需匹配的支撑技术 |
| 5.3 供需侧匹配的政策激励机制 |
| 5.4 市场博弈下充电站运营机制研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 充电站运营决策支持系统研究 |
| 6.1 系统研究意义和目的 |
| 6.2 系统需求分析和业务功能 |
| 6.2.1 系统需求分析 |
| 6.2.2 决策支持系统的业务功能 |
| 6.3 系统模块组成及设计 |
| 6.3.1 数据库模块设计 |
| 6.3.2 模型库模块设计 |
| 6.3.3 方法库模块设计 |
| 6.3.4 知识库模块设计 |
| 6.3.5 多媒体库模块设计 |
| 6.4 构建充电智能服务平台 |
| 6.4.1 业务平台 |
| 6.4.2 技术支撑平台 |
| 6.4.3 云服务支撑平台 |
| 6.4.4 数据采集 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 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 |
（4）基于BIM技术的中职《供配电技术》课程开发研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 第三节 研究设计 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究问题 |
| 三、研究思路 |
| 第四节 研究方法 |
| 一、文献研究法 |
| 二、问卷调查法 |
| 三、访谈法 |
| 四、对照实验研究法 |
| 第二章 相关研究基础 |
| 第一节 概念界定 |
| 一、课程开发 |
| 二、BIM技术 |
| 三、工作过程系统化 |
| 四、供配电技术 |
| 第二节 相关理论 |
| 一、构建主义学习理论 |
| 二、杜威“做中学”理论 |
| 三、布鲁纳的认识发现理论 |
| 第三章 《供配电技术》课程开发调研 |
| 第一节 课程教学现状调研 |
| 一、调研目的 |
| 二、调研对象 |
| 三、调研结果分析 |
| 四、课程存在的主要问题 |
| 第二节 中职电气专业毕业生就业反馈情况 |
| 第三节 中职《供配电技术》课程开发方向 |
| 第四章 《供配电技术》课程开发 |
| 第一节 基于工作过程系统化的课程开发原则 |
| 一、适应岗位需求原则 |
| 二、适应学生认知发展规律原则 |
| 三、工作过程系统化原则 |
| 四、以学生为中心原则 |
| 第二节 基于工作过程系统化的课程开发步骤 |
| 一、确定典型工作任务 |
| 二、归纳行动领域 |
| 三、转换学习领域 |
| 四、设计学习情境 |
| 第三节 课程开发的过程 |
| 一、具体工作任务的调研 |
| 二、典型工作任务的确定 |
| 三、行动领域的归纳 |
| 四、学习领域的转换 |
| 五、学习情境的设计 |
| 第五章 BIM技术建模及应用 |
| 第一节 BIM的发展与应用 |
| 一、BIM技术的发展 |
| 二、BIM技术的应用 |
| 第二节 BIM技术的优势 |
| 第三节 BIM建模 |
| 第四节 基于BIM技术的《供配电技术》课程教学资源开发 |
| 一、BIM技术在《供配电技术》课程中的应用 |
| 二、《供配电技术》课程资源设计 |
| 第六章 基于BIM技术的《供配电技术》课程案例教学实施情况与分析 |
| 第一节 选择对象 |
| 第二节 学情分析 |
| 第三节 “电力电缆敷设”教学设计 |
| 一、教学目标与教学重难点 |
| 二、教学过程设计 |
| 三、教学评价设计 |
| 第四节 学生学习情况调查问卷分析 |
| 一、课程反馈 |
| 二、学习效果 |
| 第七章 总结与展望 |
| 第一节 总结 |
| 第二节 展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 在职教师访谈提纲 |
| 附件二 《供配电技术》课程教学现状调查问卷 |
| 附件三 企业在职一线工人的访谈提纲 |
| 附件四 基于BIM技术的《供配电技术》课程开发问卷调查 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集表 |
（5）数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号及缩写表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 能源电力发展背景与现状 |
| 1.1.2 智能控制优化研究现状 |
| 1.2 热力系统建模仿真及大数据技术研究现状 |
| 1.2.1 热力系统建模研究现状 |
| 1.2.2 电力大数据及其发展现状 |
| 1.2.3 热力系统仿真技术发展背景 |
| 1.3 数字孪生技术的应用现状及关键技术 |
| 1.3.1 数字孪生的应用发展现状 |
| 1.3.2 数字孪生研究的关键技术 |
| 1.3.3 数字孪生发展面临的挑战 |
| 1.4 论文的研究内容 |
| 第2章 大数据背景下的数字孪生与热力系统建模理论 |
| 2.1 数字孪生的基本理论 |
| 2.1.1 数字孪生的定义与内涵 |
| 2.1.2 数字孪生与仿真技术之间的关系 |
| 2.1.3 数字孪生与信息物理系统之间的关系 |
| 2.2 热力系统建模理论与方法 |
| 2.2.1 流体网络机理建模理论与方法 |
| 2.2.2 数据驱动建模理论与方法 |
| 2.3 大数据的基本理论 |
| 2.3.1 大数据平台框架及相关技术 |
| 2.3.2 大数据存储管理与预处理方法 |
| 2.3.3 大数据分布式集群平台构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法研究 |
| 3.1 基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法 |
| 3.1.1 建模思路 |
| 3.1.2 基于改进遗传模拟退火算法的模糊聚类工况划分 |
| 3.1.3 基于多层次综合相似度度量的相似工况识别 |
| 3.1.4 基于Spark平台的数据驱动局部模型建模 |
| 3.2 SCR脱硝系统数据驱动建模应用案例 |
| 3.2.1 建模对象及背景介绍 |
| 3.2.2 数据预处理和相似工况选取 |
| 3.2.3 局部建模过程及结果分析 |
| 3.3 电锅炉供热系统荷侧和源侧负荷预测建模应用案例 |
| 3.3.1 建模对象及背景介绍 |
| 3.3.2 荷侧供热负荷预测模型 |
| 3.3.3 源侧电负荷预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 热力系统数字孪生建模理论及应用 |
| 4.1 热力系统数字孪生建模思路 |
| 4.1.1 数字孪生建模方法的提出 |
| 4.1.2 数字孪生模型的构建方法及流程 |
| 4.2 数字孪生机理模型的构建 |
| 4.2.1 管路模型 |
| 4.2.2 调节阀模型 |
| 4.2.3 离心水泵模型 |
| 4.2.4 换热器模型 |
| 4.3 数字孪生模型的协同与融合理论 |
| 4.3.1 数字孪生模型离线智能参数辨识 |
| 4.3.2 数字孪生模型参数在线自适应协同 |
| 4.3.3 基于移动窗格信息熵的多模型输出在线融合 |
| 4.4 数字孪生建模实例分析 |
| 4.4.1 脱硝系统数字孪生模型的建立 |
| 4.4.2 供热系统数字孪生模型的建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于热力系统数字孪生模型的节能控制优化 |
| 5.1 基于数字孪生模型的智能工况动态寻优 |
| 5.1.1 热力系统智能工况动态寻优策略 |
| 5.1.2 基于数字孪生模型的供热储热系统智能工况动态寻优 |
| 5.2 基于数字孪生模型的自适应预测控制优化 |
| 5.2.1 基于数字孪生模型的预测控制算法 |
| 5.2.2 基于数字孪生模型预测控制的喷氨量优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究工作及成果 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 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 |
（6）探析电力系统信息化安全技术的解决方案（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 开展信息安全的重要思路 |
| 2 电力信息系统安全现状及问题 |
| 2.1 电力信息系统安全现状 |
| 2.2 电力系统信息化安全存在的问题 |
| 3 电力系统信息化安全风险 |
| 3.1 系统环境安全 |
| 3.2 计算机病毒 |
| 3.3 操作系统安全 |
| 3.4 恶意入侵 |
| 4 电力系统信息化安全技术的解决方案 |
| 4.1 入侵检测技术 |
| 4.2 指纹识别安全技术 |
| 4.3 操作系统安全技术 |
| 4.4 终端保护技术 |
| 4.5 数据库系统备份与恢复技术 |
| 5 结论 |
（7）电力系统基建工程项目质量管理优化研究 ——以菏泽市220千伏华西输变电工程为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容和方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究思路和框架 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 创新和不足之处 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 国外研究历史及现状 |
| 2.2 国内研究现状 |
| 2.2.1 从外商包建到自主经营 |
| 2.2.2 项目管理理论发展 |
| 2.2.3 承包合同制项目管理模式 |
| 2.2.4 项目质量管理发展 |
| 第3章 电力系统基建工程项目质量管理概述 |
| 3.1 基建工程项目质量管理定义 |
| 3.2 电力基建质量管理主要内容 |
| 3.2.1 参建单位管理责任与工作责任 |
| 3.2.2 基建质量目标 |
| 3.2.3 基建质量综合管理 |
| 3.2.4 工程项目的质量管理 |
| 3.2.5 考核与奖惩 |
| 3.3 基建工程项目管理模式概述 |
| 3.3.1 国内外常用工程项目管理模式 |
| 3.3.2 工程项目管理的新模式 |
| 3.3.3 我国工程项目管理模式选择 |
| 3.4 电力系统基建工程项目质量管理现状调查 |
| 第4章 菏泽220千伏华西输变电工程项目质量管理实例 |
| 4.1 工程概况 |
| 4.2 建设规模 |
| 4.2.1 远期规模 |
| 4.2.2 本期规模 |
| 4.3 工程投资规模 |
| 4.4 工程建设依据、目标 |
| 4.4.1 工程建设依据 |
| 4.4.2 工程建设目标 |
| 4.5 工程建设特点 |
| 4.5.1 电气主接线的特点 |
| 4.5.2 二次系统部分特点 |
| 4.5.3 配电装置以及主要电气设备的选择 |
| 4.5.4 土建部分的主要特点 |
| 4.6 菏泽市华西输变电基建工程项目质量管理存在的问题 |
| 4.6.1 管理人员责任落实不到位 |
| 4.6.2 成本控制效率不高 |
| 4.6.3 管理机制落后 |
| 4.6.4 施工安全防范工作不到位 |
| 4.6.5 质量通病防治薄弱 |
| 4.6.6 标准工艺深化应用不足 |
| 4.6.7 监理单位管理不到位 |
| 4.7 电力系统基建工程项目质量管理问题影响因素分析 |
| 4.7.1 人为因素 |
| 4.7.2 材料设备因素 |
| 4.7.3 施工工艺因素 |
| 4.7.4 环境因素 |
| 第5章 电力系统基建工程项目质量管理体系、模型构建及优化建议 |
| 5.1 基建工程项目管理中的质量保证体系构建 |
| 5.1.1 电力工程建设项目质量保证体系要求 |
| 5.1.2 电力工程建设项目质量保证体系组成 |
| 5.2 基建工程项目管理中的质量评估模型构建 |
| 5.2.1 指标体系的构建 |
| 5.2.2 层次分析法与模糊综合评价的基本原理 |
| 5.2.3 具体评估步骤 |
| 5.2.4 小结 |
| 5.3 电力基建工程项目质量管理优化建议 |
| 5.3.1 加大培训力度提高思想认识 |
| 5.3.2 提高标准积极培养专业分包队伍 |
| 5.3.3 发挥监理作充分提高沟通积极性 |
| 5.3.4 抓好各级质量验收有效追踪问题 |
| 5.3.5 按时组织各单位召开工作例会 |
| 5.3.6 组织人员学习最新工艺标准 |
| 5.3.7 加强项目工程质量通病防治 |
| 5.3.8 处理好质量、安全、进度的关系 |
| 5.4 基建工程项目质量管理中的信息化 |
| 5.4.1 基建信息化平台应用过程中,明确各参建单位质量管理职责 |
| 5.4.2 优化项目工程造价、付款管理功能,提高工程质量管理效率 |
| 5.4.3 增加工程基本建设物资管理功能,简化工程质量管理手续 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）电网运维在线监测系统的设计与实现（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电网设备运维国内外研究现状 |
| 1.2.2 电力设备状态抢修国内外研究现状 |
| 1.2.3 电力设备管理信息化系统国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第二章 系统的开发技术和理论介绍 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 B/S架构技术与C/S架构技术 |
| 2.2.1 B/S架构技术 |
| 2.2.2 C/S架构技术 |
| 2.3 J2EE平台架构 |
| 2.3.1 Java语言 |
| 2.3.2 JSP技术 |
| 2.3.3 J2EE平台架构 |
| 2.4 电网地理信息系统 |
| 2.5 SQL SERVER数据库 |
| 2.5.1 数据库设计原则 |
| 2.5.2 数据库选择 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统总体需求分析 |
| 3.3 系统非功能性需求分析 |
| 3.3.1 技术可行性 |
| 3.3.2 安全可行性 |
| 3.3.3 经济可行性 |
| 3.4 系统功能需求分析 |
| 3.4.1 电网规章制度管理需求分析 |
| 3.4.2 电网设备基础信息管理功能需求分析 |
| 3.4.3 电网输变配电巡检管理功能需求分析 |
| 3.4.4 电网设备故障管理功能需求分析 |
| 3.4.5 综合信息统计分析功能需求 |
| 3.4.6 系统管理功能需求 |
| 3.4.7 系统接口需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电网运维在线监测系统的设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统功能总体架构设计 |
| 4.2.1 系统体系结构设计 |
| 4.2.2 系统总体功能设计 |
| 4.3 系统主要功能设计 |
| 4.3.1 电网规章制度管理功能设计 |
| 4.3.2 电网设备基础信息管理功能设计 |
| 4.3.3 电网输变配电设备巡检管理功能设计 |
| 4.3.4 电网设备故障管理功能设计 |
| 4.3.5 综合信息统计分析管理功能设计 |
| 4.3.6 系统管理功能设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 数据库总设计 |
| 4.4.2 数据表设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 电网运维在线监测系统的实现与测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统开发与实现环境 |
| 5.3 系统主要功能的实现 |
| 5.3.1 系统登录功能的实现 |
| 5.3.2 电网规章制度管理功能的实现 |
| 5.3.3 电网设备基础信息管理功能的实现 |
| 5.3.4 电网设备巡检管理功能的实现 |
| 5.3.5 电网设备故障管理功能的实现 |
| 5.3.6 电网设备综合信息统计分析功能的实现 |
| 5.3.7 系统管理功能的实现 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试环境 |
| 5.4.2 功能测试 |
| 5.4.3 性能测试 |
| 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 |
| 附录 |
（9）风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究（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 风电-储能价值链研究现状 |
| 1.2.2 风电-储能价值链利益管理决策 |
| 1.2.3 风电-储能价值链协同优化决策 |
| 1.2.4 风电-储能价值链价值增值效应决策 |
| 1.2.5 信息技术与价值链协同方面研究 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究创新点 |
| 第2章 风电-储能价值链构建及协同决策分析 |
| 2.1 风电及储能现状分析 |
| 2.1.1 风电发展现状 |
| 2.1.2 风电与储能协同发展现状 |
| 2.1.3 风电和储能协同发展瓶颈分析 |
| 2.2 风电-储能价值链内涵与构建 |
| 2.2.1 风电产业链和价值链 |
| 2.2.2 风电-储能价值链的基本内涵 |
| 2.2.3 风电-储能价值链的构建 |
| 2.2.4 新一代信息技术对风电-储能价值链的支撑 |
| 2.3 风电-储能价值链协同决策理论框架分析 |
| 2.3.1 协同决策的必要性 |
| 2.3.2 协同决策问题分析 |
| 2.3.3 协同决策维度 |
| 2.3.4 协同决策内容 |
| 2.3.5 协同决策框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 风电-储能价值链利益管理的协同决策模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电商-储能商协同交易模式及分析 |
| 3.3 风电商-储能商协同演化博弈模型 |
| 3.3.1 演化博弈理论 |
| 3.3.2 模型假设 |
| 3.3.3 协同交易策略及收益函数 |
| 3.3.4 动态演化博弈模型及分析 |
| 3.4 仿真验证及结果分析 |
| 3.4.1 仿真设计 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.4.3 敏感性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 风电-储能价值链容量管理的协同决策模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 储能容量管理的协同框架及分析 |
| 4.3 储能容量管理的运行策略及模型构建 |
| 4.3.1 WF-HESS运行策略 |
| 4.3.2 WF-HESS组件模型 |
| 4.3.3 WF-HESS能量管理模型 |
| 4.4 储能容量管理的协同优化决策模型 |
| 4.4.1 多目标协同优化决策模型 |
| 4.4.2 基于MOPSO和TOPSIS的求解算法 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 风电-储能价值链用能管理的协同决策模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 用能管理的协同框架及分析 |
| 5.3 系统组件模型构建与控制策略 |
| 5.3.1 组件模型构建 |
| 5.3.2 系统控制策略 |
| 5.4 用能管理的协同优化决策模型 |
| 5.4.1 目标函数 |
| 5.4.2 约束条件 |
| 5.4.3 基于IAGA的模型求解算法 |
| 5.4.4 情景分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 风电-储能价值链价值增值效应的协同决策模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 价值增值效应决策指标体系 |
| 6.2.1 指标构建原则 |
| 6.2.2 指标体系构建 |
| 6.3 价值链价值增值效应决策模型 |
| 6.3.1 决策指标的预处理 |
| 6.3.2 区间二型模糊数确定指标权重 |
| 6.3.3 区间二型模糊TOPSIS综合决策模型 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 基础数据 |
| 6.4.2 结果分析 |
| 6.4.3 讨论分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 风电-储能价值链信息系统架构设计 |
| 7.1 系统分析 |
| 7.1.1 系统需求分析 |
| 7.1.2 可行性分析 |
| 7.2 整体架构设计 |
| 7.2.1 设计原则 |
| 7.2.2 工作流程设计 |
| 7.2.3 系统架构 |
| 7.2.4 物联集成模型 |
| 7.2.5 信息集成与共享模型 |
| 7.3 系统功能设计 |
| 7.3.1 数据库设计 |
| 7.3.2 模型库设计 |
| 7.3.3 方法库设计 |
| 7.3.4 功能架构设计 |
| 7.4 关键技术 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 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 |
（10）电网建设项目多主体协同决策模型及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 电网建设多主体协同决策影响因素研究 |
| 1.2.2 多智能体系统应用及协同决策的模拟 |
| 1.2.3 电网项目决策常用的优化模型和算法 |
| 1.2.4 协同决策支持平台系统应用研究 |
| 1.2.5 相关文献研究述评 |
| 1.3 研究内容、研究思路和研究创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究思路和技术路线 |
| 1.3.3 研究的主要创新点 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 电网项目规划与建设管理概述 |
| 2.1.1 电网规划概念和电网类型划分 |
| 2.1.2 电网项目规划与建设管理的重点内容 |
| 2.1.3 电网规划与建设管理信息化、智能化发展优势 |
| 2.2 利益相关者理论 |
| 2.2.1 利益相关者内涵 |
| 2.2.2 利益相关者识别方法 |
| 2.2.3 利益相关者理论的应用 |
| 2.3 多智能体系统(Multi-Agent System)相关理论 |
| 2.3.1 智能体(Agent)概念及分类 |
| 2.3.2 多智能体系统(MAS)概念及特征 |
| 2.3.3 Agent之间交互行为构成与协作模式 |
| 2.3.4 MAS交互行为的描述方法 |
| 2.4 多目标优化相关理论 |
| 2.4.1 多目标优化理论和解集特征 |
| 2.4.2 多目标优化智能算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电网项目多主体特征与协同决策目标研究 |
| 3.1 电网项目建设流程分析 |
| 3.2 电网建设项目利益相关主体识别与特征分析 |
| 3.2.1 利益相关主体界定因素 |
| 3.2.2 利益相关主体的识别 |
| 3.2.3 利益相关主体的特征和利益偏好 |
| 3.3 电网项目多主体决策面临的典型问题 |
| 3.3.1 电网建设项目多主体动态变化特征 |
| 3.3.2 电网建设项目多主体协同程度较差 |
| 3.4 电网项目多主体协同决策目标研究 |
| 3.4.1 多主体协同决策逻辑和内容分析 |
| 3.4.2 多主体协同决策目标研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于MAS技术的方案优选协同决策模型 |
| 4.1 电网项目方案优选协同决策的MAS应用基础 |
| 4.1.1 MAS技术应用的基本逻辑分析 |
| 4.1.2 MAS模型基本架构及模块分类 |
| 4.1.3 系统功能型Agent结构及功能设计 |
| 4.1.4 业务功能型Agent结构及功能设计 |
| 4.1.5 Agent之间通信设计 |
| 4.2 基于MAS技术的电网项目方案优选流程 |
| 4.2.1 Agent之间交互行为分析 |
| 4.2.2 MAS的协同决策交互过程 |
| 4.2.3 基于MAS技术的方案优选流程分析 |
| 4.3 电网项目方案优选的协同决策模型及应用 |
| 4.3.1 模糊Petri网基本原理 |
| 4.3.2 电网建设项目协同决策的策略集分析 |
| 4.3.3 基于FPN的电网项目方案优选协同决策模型 |
| 4.3.4 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于多目标优化的方案实施协同决策模型 |
| 5.1 电网项目规划和建设实施阶段的目标侧重点 |
| 5.2 电网项目方案实施协同决策的目标函数构建 |
| 5.2.1 建设周期目标函数 |
| 5.2.2 建设选址目标函数 |
| 5.2.3 投资决策目标函数 |
| 5.2.4 资源调配目标函数 |
| 5.3 基于多目标优化的协同决策算法模型 |
| 5.3.1 多目标优化函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.4 面向电网规划的MOPSO模型及应用 |
| 5.4.1 模型的基本假设 |
| 5.4.2 MOPSO模型求解流程 |
| 5.4.3 算例分析 |
| 5.5 面向电网建设的NSGA-Ⅱ模型及应用 |
| 5.5.1 模型的基本假设 |
| 5.5.2 NSGA-Ⅱ模型求解流程 |
| 5.5.3 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 面向多主体协同决策模型的应用系统构建 |
| 6.1 应用系统构建的意义及原则 |
| 6.2 多主体需求分析 |
| 6.2.1 用户主体类型划分 |
| 6.2.2 用户主体需求分析 |
| 6.3 系统开发和结构设计 |
| 6.3.1 系统开发技术 |
| 6.3.2 系统结构设计 |
| 6.4 协同决策应用系统功能 |
| 6.4.1 系统功能树分析 |
| 6.4.2 系统功能应用研究 |
| 6.4.3 功能应用效果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、电力系统信息化安全技术解决方案的探讨（论文参考文献）
- [1]基于分布式移动储能的充电桩功率提升及运营策略研究[D]. 杨甜甜. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]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)
- [3]智能电网下充电站优化运营模型及决策支持系统研究[D]. 刘燕. 华北电力大学(北京), 2021
- [4]基于BIM技术的中职《供配电技术》课程开发研究[D]. 李皓. 广东技术师范大学, 2021(02)
- [5]数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究[D]. 高学伟. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [6]探析电力系统信息化安全技术的解决方案[J]. 迟克寒. 数字技术与应用, 2021(05)
- [7]电力系统基建工程项目质量管理优化研究 ——以菏泽市220千伏华西输变电工程为例[D]. 韩治宇. 山东财经大学, 2021(12)
- [8]电网运维在线监测系统的设计与实现[D]. 肖扬. 电子科技大学, 2020(03)
- [9]风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究[D]. 韦秋霜. 华北电力大学(北京), 2020
- [10]电网建设项目多主体协同决策模型及应用研究[D]. 高磊. 华北电力大学(北京), 2020(06)
标签：分布式电源论文; 电力系统及其自动化论文; 负荷预测论文; 价值链分析论文; 信息化规划论文;