一、风力发电公司经营小水电的可行性分析（论文文献综述）
肖鹏飞[1]（2021）在《水光蓄系统在电力市场下的运行优化研究》文中认为随着全球煤炭、石油等化石能源的日益枯竭,人类生存环境不断恶化,世界各国都大力支持可再生能源的发展。随着光伏渗透率的增加,弃光问题变得越来越严重。由于光伏发电有着随机性的特点,因此把光伏发电直接接入电网将会对电网造成一定的影响。水电资源作为我国重要的可再生能源,在我国能源发展史上具有重要的地位,其有着启停快、调峰性能好等特点。水电参与电网的调峰运行,不但可以满足电网的调峰需求,还可以改善水电系统的积极性。抽水蓄能作为当今电网中发展最成熟、速度最快的能源存储技术,其已经变成可再生能源发展过程中不可或缺的一部分。本论文是基于国家重点研发计划“分布式光伏与梯级小水电互补联合发电技术研究及应用示范”（2018YFB0905200）来展开的。本文提出了一个梯级小水电、抽水蓄能电站和光伏电站的联合运行策略,来参与电力市场。该联合运行策略不但可以提高光伏发电、水电在电力市场中的收益,还可以有效的解决弃光、弃水问题。本文考虑了光伏发电量、负荷以及电价的不确定性,在电力市场环境中,以水光蓄联合运行策略利润最大化为目标函数,建立一个基于场景的随机优化模型,同时计及CVaR（条件风险价值）来评估水光蓄系统的风险。其中本研究所考虑的是先满足本地负荷水平的情况下再参与电力市场。本文把运行问题转化为混合整数线性规划（MILP）问题,利用Python环境下的Gurobi优化求解器进行求解。最后通过案例研究验证了所提出的联合运行策略的可行性。结果显示出当风险因子β=0时,预期的收益为15734.1DKK,随着风险因子β的增大,决策者所承受风险的能力也会逐渐降低。最后的结果验证了所提出模型的正确性,说明该系统在电力市场环境下具有经济可行性,可以给投资者带来更多的经济收益。然后提出了一种在电力市场下水光蓄系统的合作博弈运行策略,本研究是基于四川小金县的一个真实的系统。虽然每个电站单独参与电力市场可以获得较高的利润,但实际上通过合作可以获得更高的利润。基于合作博弈理论,研究了水光蓄系统来参与电力市场,采用核仁法分配策略对水光蓄组成的联盟的利润进行分配,最后结果显示出与各个电站独立运行相比较,水电站、光伏电站和抽水蓄能电站在相互合作时,其利润分别提高了2.67%、79.77%和106.45%。
李滨,陶思思,张杨杨,舒晴川[2]（2021）在《含多种可再生能源发电联盟的优化运行》文中研究表明为了因地制宜地利用偏远山区现有的梯级小水电资源,将梯级小水电群与分布式光伏和风电相结合,构成含多种可再生能源的发电联盟,深度发掘风光水的出力时空互补特性以及风光波动性较大和小水电启停调节迅速的出力特性。通过对梯级小水电出力的调节,平滑不确定可再生能源的输出,改善分布式电源并网的电能质量,提高可再生能源利用率。充分考虑梯级小水电间的电气联系和水情联系,构建发电联盟的优化运行模型。最后根据现有梯级小水电群实际数据,仿真分析发电联盟的运行情况,验证了所提模型的可行性、经济性和有效性。
邱旺盛[3]（2020）在《考虑风电不确定性的风—水—储联合优化调度研究》文中研究表明随着社会的飞速发展,全球范围内日趋严峻的环境形势及传统能源缺乏等问题直接影响着人类的生活,使得能源变革受到全世界广泛关注。努力寻找清洁高效的可再生能源来减轻对传统能源的依赖,保持能源、经济和环境的可持续发展,是全球面临的一个重要战略问题。水电、储能和风电联合运行,使风电得到了很好的可控,对电网造成的冲击得到缓解,是将来社会发展的必然趋势。本文对考虑风电不确定性的风水储联合优化调度进行了研究,主要从以下几个方面展开:首先,对风电、小水电和储能电池三种清洁能源运行特性进行具体分析,并在此基础上剖析三种互补系统的可行性与特点。阐述了含风-水-储的微电网运行方式,为后续建立风-水-储联合优化调度模型提供了理论依据。其次,研究了基于Copula函数的风功率不确定性分析方法。采用经验Copula函数、正态Copula函数、t-Copula函数和Gumbel-Copula函数对风功率和预测误差进行了拟合,确定了能够反映风功率与预测误差相关性的Copula函数,建立了基于Copula函数的风功率预测不确定性分析模型,采用拉丁超立方抽样（LHS）和K-means聚类实现了风功率典型场景获取。实例应用表明,与常规点预测结果相比,所提方法能够有效描述风功率不确定特性。再次,建立了考虑风电不确定性的风水储联合优化调度数学模型。研究了含小水电、风电及储能单元的微网运行架构,以运行成本和弃风率最小为目标函数,建立了含风水储的微网多目标优化调度模型,采用多目标优化算法对模型进行了求解,建立了基于模糊多属性决策的最优方案折中策略。最后,实现了含水风储微网的多目标优化调度应用分析。以某风水储微网系统为应用对象,采用本文所提出的不确定性分析方法和优化调度模型,使用NSGA2算法对优化模型进行了求解,得到最优折中解并进行对比分析。结果表明,三个典型场景下的弃风率均小于5%,3个场景的运行费用相比于全部采用电网供电降低了37.3%、37.1%、36.5%。将水电、储能和风电联合运行,可以有效提高风电利用率,改善风电功率波动对电网造成的冲击,增强电网运行的稳定性。
蒋经纬[4]（2020）在《T集团对外电力投资分析》文中研究指明强大的电力工业是我国经济飞速发展的保障,现阶段我国年度总发电量稳居世界第一。随着2013年“一带一路”的提出,加强与沿线国家的经济技术合作是现阶段我国的重要国家战略之一。在沿线国家中,东南亚和南亚地区的可开发性以及经济增长潜力巨大,被国际社会认为是下一个经济增速最快的区域。然而东南亚和南亚国家的供电能力不足成为限制其工业发展的重要阻力。因此利用好其丰富的自然资源、具有价格优势的人力资源来开发电力是解放该区域生产力的必要条件。我国企业对东南亚、南亚国家的电力市场进行开发投资在逐渐形成规模,在未来的很长一段时间内都将继续保持。国营企业是对外电力投资的主要领军和带头者,民营企业在电力投资中起到重要作用。T集团作为参与“一带一路”战略中重要的民营企业,在投资印度尼西亚、越南和斯里兰卡的电力市场方面均有建树。本文通过分析被投资国电力市场的现状,结合T集团当下的开发情况,运用SWOT方法,对T集团在印度尼西亚、斯里兰卡、越南的电力投资进行分析并提出优化建议。
李晓乐[5]（2020）在《日本新能源产业政策研究》文中提出能源,作为基础性生产生活资料,对一国经济增长与社会发展起着至关重要的作用。在后石油危机时代与全球应对气候变暖时代相叠加的现今,新能源凭借可持续、环保性、广泛分布等优势,在世界各国寻找化石能源替代能源进程中备受广泛关注。本文以日本新能源产业为研究对象,重点探究其支持政策体系在推进日本新能源开发利用过程中发挥的引导作用。并立足我国能源经济现实国情,旨在为我国新能源产业支持政策体系的优化调整提供借鉴与启示。发展好新能源产业对于我国深化供给侧结构性改革,加快实现经济高质量转型,打赢“三大攻坚战”都具有十分重要的战略意义。本研究在理清日本政府不同阶段对“新能源”概念的界定与对象范围演变的基础上,考察了新能源在日本一次能源体系中的地位及其主要利用形式,并结合新能源的特征,概观了世界新能源产业的发展趋势与前景。从日本国内和国际两个视角出发全面阐述了日本新能源产业的发展背景,系统梳理了日本新能源产业政策的历史演变,具体剖析了日本促进新能源普及扩大的战略目标规划、以及日本新能源产业发展现状。重点研究了日本包括RPS制度、FIT制度、补贴政策、优惠税制、新能源电力电网接入技术对策、新能源汽车支持政策以及民间支援举措在内的新能源产业支持政策体系,并总结了相关政策的推进机制。运用实证手法探讨了日本新能源产业发展的影响因素,并结合日本电力市场改革进程对日本RPS制度与FIT制度实施的政策效果进行客观评价。充分对比了中日两国新能源产业的发展路径与支持政策,立足我国国情,提出日本新能源产业支持政策与发展模式对我国的借鉴与启示。通过系统研究与分析,本文认为日本在推进新能源产业发展的政策规划与实施方面存在诸多成功之处。主要表现为,建立了较为完整的新能源产业支持政策体系,起步时期十分重视对新能源核心技术研发的战略规划与支持,不同发展阶段相关支持政策的实施均有强有力的法律法规体系支撑,政策工具多样,且政策之间衔接与协调性较好,不同时期政策重点鲜明,目标规划清晰,重视政府调控与市场机制发挥相结合,并根据不同时期国际与国内能源经济环境变化适时做出政策调整。尽管我国与日本在资源能源禀赋、能源市场环境以及政策推进体制等方面存在诸多差异,但本文认为日本新能源产业支持政策体系对我国有很大的借鉴意义。我国必须坚持发展新能源产业的道路自信与制度自信,结合日本经验推动我国新能源产业向更高水平更高质量的方向发展。
毛颖卓[6]（2020）在《水-风-光微电网调频与功率平衡控制技术》文中研究指明在我国偏远地区仍然存在缺电现象,这些地区远离大电网,依靠长距离架设输电线路进行供电,建设成本高且供电质量难以保障。依靠当地分布式式能源如风电、水电和光伏组建微电网是解决此类问题的方案之一。将水电、光伏和风电结合组成微电网,在多种微电源之间形成互补,不仅可以增强分布式能源的消纳,又可以提高微电网内部负荷的供电可靠性,这也是未来发展的一种趋势。本文构建了水-风-光微电网模型,对水-风-光微电网中小水电、风电和光伏之间的协调控制和优化运行进行研究,可以有效解决多种微电源互补型微电网的运行控制问题。本文考虑自然因素对微电网内分布式电源的影响,分析并建立水电机组、风电机组和光伏发电的数学模型,紧接着对三种典型的分布式电源逆变器控制方法进行了分析,针对恒功率控制、恒压恒频控制及下垂控制的原理和优缺点及运行范围进行比较,然后对三种微电网系统的控制方法进行比较,为研究水-风-光微电网调频和功率平衡控制做了良好的铺垫。针对水-风-光微电网的孤网条件下的调频策略,按小水电有无蓄水水库,分为两个部分。第一部分为由有蓄水水库的小水电组成的水-风-光微电网,由水电系统单独进行调频。首先参照水电机组运行的原理分析研究各模块的传递函数,仿真分析永态转差系数和PID各参数对带负荷调频的水电系统的影响,结果表明,水-风-光微电网的频率可以由水电系统单独进行调频,频率可以控制在0.1Hz之内。第二部分为由径流式水电机组组成的水-风-光微电网。小水电机组出力随来水径流量的变化而变化,不具备调频能力,针对这种情况,提出一种基于改进型下垂控制的风-光协同调频的微电网模型,微电网内风电和光伏与储能相结合,通过逆变器对频率进行控制。首先介绍了风-光协同调频的微电网模型,并对模型进行仿真分析,仿真结果表明,当微电网负载发生突变时,在0.2秒时间里将频率幅度控制在0.1Hz之内,验证了所提控制方案的有效性。针对电力系统因负荷需求功率的波动而导致的频率偏差问题,提出一种含电动汽车的微电网参与区域电网调频的控制模型,通过控制微电网内部电动汽车和储能电站的充放电功率,来对区域电网的频率偏差进行调节。当电网稳定运行遭到威胁,频率偏移超出调频死区,达到响应程度时,电网调度中心依据功率缺额量分配至传统调频机组和微电网,微电网依据收到的电网控制指令和电动汽车与储能反馈的可用功率容量等信息进行功率分配,依靠微电网输出功率的变化来达到调频的要求,仿真结果表明,本章提出的控制策略的有效性。针对水-风-光微电网的并网条件下功率平衡运行优化,提出一种水-风-光微电网并网优化运行模型,针对风机和光伏发电出力不稳定的特点,利用水电机组出力控制和蓄电池充放电控制来达到功率平衡的目的,采用改进粒子群算法对微电网模型进行仿真分析。在满足微电网安全运行前提下,为风能和光伏利用率最大化,通过控制水能发电引水流量和蓄电池使负荷波动率最低和配电网与微电网之间的交换功率最小化,求得各个时刻水电机组出力功率值、蓄电池充放电功率值和配电网与微电网交换功率值,优化后微电网与配电网交换功率比未优化的交换功率总额减少约41%,验证了提出的并网优化运行模型的有效性,也表明通过水-风-光微电网优先使用风电和光伏、再使用水电调节出力和蓄电池充放电对负荷进行补充调节的可行性。针对水-风-光微电网的孤网条件下功率平衡运行优化,提出一种水-风-光微电网孤网优化运行模型,当风机和光伏发电出力大于负荷需求时,通过蓄电池将多余的电能存储起来;当风机和光伏发电出力不满足负荷需求时,则加大水电机组出力和蓄电池充放电功率输出;当四者功率输出仍不满足负荷功率需求时,中断一定量可控负荷来维持微电网内功率平衡。本运行优化模型以负荷波动率和全天中断负荷总量最小为目标,采用Q学习算法对孤网运行模型进行优化。结果表明,优化后的全天中断负荷总量比未优化时减少约49%,且未优化时有几个时刻中断负荷需求量超过可控负荷量,影响到微电网运行可靠性;而运行优化后未出现此现象,微电网可以安全运行,结果表明本优化运行模型的可行性。
赵俊浩[7]（2020）在《基于负荷和功率预测的水-风-光微电网运行优化研究》文中指出利用当地丰富的能源如水能、光能和风能建立起微电网是解决一些偏远的地区用电问题的重要途经。微电网的建设不仅可以很好地满足当地的负荷需求,还可使用绿色能源有效地缓解传统能源危机和环境污染的压力。建立水-风-光微电网调度优化模型,不仅仅可以使得微电网有更好的经济性和环境效益,还对微电网安全稳定的运行具有重要意义。但是,由于微电网主要具有大量分布式能源,其中风力发电和光伏发电受到当地环境的影响大。提高风力发电和光伏发电的预测精度,也将为微电网安全稳定的运行提高更加准确的数据。本文主要围绕微电网的发电功率预测、负荷预测以及优化调度问题展开研究,主要工作如下:（1）考虑天气因素的影响,提出一种基于距离相似度和趋势相似度的相似日选取方法,并应用在光伏发电功率预测上。将布谷鸟算法引入到埃尔曼神经网络的寻优搜索过程中,改善埃尔曼神经网络的全局搜索性能以及其结构和参数,建立一种布谷鸟优化埃尔曼神经网络的预测模型,比较该模型与传统模型对UQCentre太阳能光伏电站出力和美国风能中心风速数据的预测结果,可知晴天、阴天、雨天的布谷鸟优化埃尔曼神经网络的光伏发电功率预测模型较传统的埃尔曼神经网络模型的误差分别减少了4%、4.44%和2.72%;布谷鸟优化埃尔曼神经网络的风力发电功率预测模型较传统的埃尔曼风力发电功率预测模型的误差较少了0.29%。（2）考虑到负荷预测模型的误差是一个马尔科夫链,本文基于深度学习理论,建立一种改进的长短期记忆网络负荷预测模型,利用马尔科夫链理论对长短期记忆网络负荷预测误差进行修正,实现对预测值精度的提高。比较该模型和传统模型对浙江示范微电网负荷的预测结果,可知改进的长短期记忆网络负荷预测模型的误差较长短期记忆网络模型较少了1.4428%。（3）由于风力发电功率预测和光伏发电功率预测具有误差,给微电网的调度带来不便。建立起微电网优化调度的数学规划模型,利用机会约束的方法处理模型中的不确定性约束,将其转化为确定性的约束,并利用序列二次规划法来求解微电网优化调度的规划问题。对比不同置信度与成本的关系可得,随着置信度的下降,总成本从2565.5元减少至2079.3元,可见改变置信度可以调整微电网的保守性以获得经济上的收益。（4）单一时段负荷和可再生能源发电的波动性,将会导致源荷消纳不均衡程度大。因此在考虑到源荷消纳问题,建立水-风-光微电网的两级调度模型。基于原有粒子群算法的缺陷,采用了一种扩大搜索的粒子群二次序列算法作为规划问题的求解方法。对比两级调度与一级调度的各项指标,两级调度丰水期的负荷波动率减少了14.22%,总成本减少了763.52元,弃电量减少了133.1k W,枯水期的负荷波动率减少了6.89%,总成本减少了691.49元。可见两级调度模型可以使微电网经济性更好,可再生能源利用率更高。
陈勇[8]（2020）在《SX公司财务诊断分析与管理研究》文中研究指明电力是关系国计民生的基础产业,电力供应和安全事关国家安全战略,事关经济社会发展全局。国内新能源发电行业都将在“十三五”期间迎来新的增长,与大规模发展良机。有机遇就有挑战,目前,新能源发电企业在少数地区依旧出现了严重的弃风弃光现象,电价市场化交易等举措造成电力企业收入利润均下降。另外新能源发电企业补贴电价占比较大,严重依赖财政补贴,而国家财政补贴资金已经出现很大缺口。因此,新能源电企将面临财政政策的调整以及收入利润下降的严峻形势。在装机容量不断高速增长的情况下,为使企业更好的持续发展,新能源电力企业的财务诊断成为必然。本文针对新能源发电企业财务诊断与管理建议进行研究,选取SX公司作为案例企业,对于当前SX公司财务管理现状进行分析,结合相关财务诊断理论,针对SX公司财务指标进行纵向、横向分析,总结归纳了当前SX公司财务诊断层面存在的问题,即当前SX公司盈利、发展能力相对较好,短期偿债能力优于同行业水平,业务布局与战略发展相互适应;另外同行业横向比较,分析认为:当前SX公司长期偿债能力欠佳、营运成本控制能力不足。在此基础上,结合财务诊断等相关理论,理论结合实践,针对性地提出了完善建议,主要涉及到营运能力提升、偿债能力提升以及营运成本控制三个层面的改进建议。为SX公司财务诊断优化提供思路,为我国传统实体企业财务管理优化完善提供参考与借鉴的思路。
杨培文[9]（2020）在《分布式小水电-风电-储能集群经济调度模型研究》文中研究指明伴随经济的快速发展,能源的需求日益增多,然而化石能源的大量消耗带来了严重的环境污染,清洁能源的利用越来越受到全世界的青睐。而分布式发电是就近消纳清洁可再生能源的一种最佳方式,使发电过程和消费就近完成,节省了输配电成本,同时减少了能源损耗,具有能源利用率高,污染排放低等优点,代表了未来能源发展的新方向和新形态。水电和风电作为清洁能源发电的主要代表,具有良好的季节互补性,我国西南地区水能、风能资源较为丰富,有较大的开发潜力,因此考虑小水电-风电联合运行具有非常重要的理论价值和实际意义。本文首先概述小水电的发展现状,对小水电和风电的互补性和各自的出力特性进行分析,由于小水电与风电出力都具有不确定性,因此针对不确定性,可采用蒙特卡洛、场景分析法模拟处理或采用鲁棒优化的思想以不确定集的形式来表示。为研究小水电-风电联合运行调度策略的制定,本文以四川省雅安地区丰水期水电系统为背景,建立了小水电-风电集群联合调度的日前调度模型,该优化模型以系统总供电成本最小为目标,采用自适应模拟退火遗传算法,对此非线性混合整数0-1规划进行求解,实现系统风电和梯级小水电群的经济调度优化,并将最终求解的调度计划的系统总成本与所有小水电站满发,富余电量上网的基准场景作对比。结果表明,优化后的发电供电总成本要低于丰水期所有电站满发的成本,因此该调度优化对降低系统总成本,指导雅安地区风电和小水电群经济调度有重要研究价值和意义。在此基础上,由于电网传输能力常常导致弃风、弃水现象的发生,鉴于此本文考虑电网传输的安全约束,同时通过对储能装置充放电的控制来调整水-风-储联合体总功率的稳定输出,可减少水电-风电出力在实际调度生产过程波动带来的额外平衡成本。由于小水电和风电出力的间歇性和不确定性,本文采用两阶段随机鲁棒优化搭建该调度模型,并采用C&CG（列和约束生成）算法来求解,并通过设置不同场景对优化模型进行分析。通过实例计算分析,结果验证了两阶段随机鲁棒优化在本算例的有效性和可行性,相比传统的确定性优化,利用鲁棒优化求出的最优解更为保守,系统运行的安全风险更低,为电力系统可靠性调度策略的制定提供了参考依据。最后,对本文的主要研究内容做出了总结,并展望了未来的研究方向。
纪会争[10]（2020）在《风光储联合发电调度管理与效益评价研究》文中提出基于世界范围能源资源供给紧张的现状,以及我国风力发电和太阳能发电均具有地域性强、集中度高等特点,通过对相关理论观点的回顾和综述,介绍了风光储联合发电模式、功率预测方法。以及多目标决策理论的研究现状,提出对风、光、储能多模块机电功率预测研究、风光储联合发电调度管理、风光储联合发电综合效益评价的技术方法,寻求技术经济效益最优的解决策略,为风光储联合发电模式发展作出有益探索。本文主要研究成果和创新如下:（1）建立了基于模式分解（EMD）和粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的风电输出功率预测模型。风电功率的输出为非平稳时间序列,采用传统的回归算法、神经网络等预测模型往往得到的结果精度不高。针对这种非线性、非平稳的时间序列,首先,使用经验模式分解（EMD）将风电机组输出功率分解为多组具有不同尺度的时间序列;然后,分别对每组信号使用支持向量机（SVM）进行预测。（2）建立了基于聚类分析和熵权预测模型的光伏发电输出功率组合预测方法。对于光伏发电,由于其输出功率是非线性时间序列,其随机波动较强,而且具有明显的规律日重复性。针对这一特征,本文提出首先使用模糊聚类的方法,对光伏发电矩阵的输出功率进行日聚类,得到多组相似日的样本集合。然后使用基于熵权组合预测模型的预测方法对各组相似日进行训练。这种预测方法建立于对光伏发电矩阵的输出功率记性准确日聚类的基础之上,能够更好地捕捉不同气候条件下输出功率的规律特性,降低了预测模型的结构风险。（3）建立了风光储联合发电多目标跟踪计划出力调度模型。由于风光出力具有较强的随机性和模糊性,对风光储联合发电系统中出力调度优化是一种不确定性规划,本文从运行目标和经济性两个方面出发,建立了基于不确定规划的风光储联合发电多目标出力调度模型,结合蒙特卡罗模拟和灰色粒子群算法进行求解。最后,选取张北国家风光储输示范工程作为分析对象,分别建立了出力跟踪计划出力调度模型和计及经济性的多目标跟踪计划出力调度模型。在单目标调度模型中,提出了包含储能系统充放电功率控制系数和风光预测状态控制系数的出力系统控制策略,结果表明通过变化储能系统充放电控制系数不仅能够降低对储能系统的要求,还能将误差控制在合格范围内。在多目标调度模型中,通过对比单目标决策与多目标决策的结果可以发现,多目标优化调度模型能够在最大程度跟踪计划出力的基础上降低经济成本,实现经济利益的最大化。（4）建立了基于多维度效益的风光储联合发电综合效益评价模型。首先依据指标构建原则,开展多维度效益指标识别工作,确定了示范效益、电网效益、经济效益、社会效益四个层面的识别方向,构建了多维度多层级的风光储联合发电综合效益评价体系。最后,结合本文提出的基于多维度效益的风光储联合发电综合效益评价模型,利用张北国家风光储输示范工程项目数据,分别从实际数据和规划数据两个角度开展了测算工作,测算结果显示,张北国家风光储输示范工程综合效益达到了规划预期水平,整体水平良好,随着张北国家风光储输示范工程二期的陆续建设,风光储联合发电系统将进一步发展,在不断提高经济性的同时,增强系统友好型,不断促进新能源发电的发电比例,促进能源结构的不断优化发展。本文对风光储联合发电调度管理工作具有一定的参考作用。（5）对风光储联合发电系统的运行管理策略和产业发展政策建议进行了研究。从风光储系统并网与孤岛运行的角度介绍了风光储系统的运行管理策略,分析风光储联合发电产业的现存问题,结合能源互联网的发展理念,提出能源互联网下风光储联合发电系统的典型运行模式。最后,结合产业及政策要求,为风光储联合发电系统的未来发展提出了相关的政策建议。
二、风力发电公司经营小水电的可行性分析（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、风力发电公司经营小水电的可行性分析（论文提纲范文）
（1）水光蓄系统在电力市场下的运行优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 可再生能源的发展现状 |
| 1.2.2 电力市场的发展现状 |
| 1.2.3 水光蓄混合能源系统的发展现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 水光蓄系统的简介及联合运行策略 |
| 2.1 小水电原理 |
| 2.2 光伏发电原理 |
| 2.3 抽水蓄能电站的工作原理 |
| 2.4 水光蓄系统联合运行策略 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于场景的随机优化方法的水光蓄系统分析 |
| 3.1 水光蓄系统的出力模型 |
| 3.1.1 光伏电站的出力模型 |
| 3.1.2 梯级小水电的出力模型 |
| 3.1.3 抽水蓄能电站的出力模型 |
| 3.2 考虑CVaR(条件风险价值) |
| 3.3 目标函数及其约束条件 |
| 3.4 优化流程 |
| 3.5 场景分析方法 |
| 3.6 Gurobi优化求解器 |
| 3.7 案例研究 |
| 3.7.1 实验数据 |
| 3.7.2 仿真结果 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于合作博弈的水光蓄系统分析 |
| 4.1 系统描述 |
| 4.2 水光蓄联合能源外送模型 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.3 水光蓄电站独立的能源外送模型 |
| 4.3.1 水电站独立运行模型 |
| 4.3.2 光伏电站独立运行模型 |
| 4.3.3 抽水蓄能电站独立运行模型 |
| 4.4 核仁法分配方法 |
| 4.5 案例研究 |
| 4.5.1 实验数据 |
| 4.5.2 仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）含多种可再生能源发电联盟的优化运行（论文提纲范文）
| 1 多种可再生能源发电联盟的组成 |
| 1.1 多种可再生能源的互补特性 |
| 1.2 多种可再生能源发电联盟的系统构架 |
| 2 分布式电源数学模型 |
| 2.1 风力发电模型 |
| 2.2 光伏发电模型 |
| 2.3 梯级小水电群模型 |
| 2.4 抽水机模型 |
| 3 发电联盟优化运行模型 |
| 3.1 目标函数 |
| 3.2 约束条件 |
| 3.3 发电联盟的评价指标 |
| 4 算例分析 |
| 4.1 基本参数 |
| 4.2 仿真结果 |
| 5 结语 |
（3）考虑风电不确定性的风—水—储联合优化调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电功率预测不确定性研究现状 |
| 1.2.2 互补联合系统调度研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 2. 分布式发电及储能单元特性分析 |
| 2.1 风力发电特性分析 |
| 2.1.1 风基本特征 |
| 2.1.2 风电出力特性 |
| 2.2 小水电特性分析 |
| 2.2.1 小水电分类 |
| 2.2.2 小水电的输出特性 |
| 2.2.3 水电站耗水特性 |
| 2.3 蓄电池储能特性分析 |
| 2.3.1 蓄电池储能基本原理 |
| 2.3.2 蓄电池储能的充放电特性 |
| 2.4 风水储互补特性分析 |
| 2.5 风-水-储微电网运行方式 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 风功率不确定性研究 |
| 3.1 基本理论 |
| 3.1.1. Copula函数基本定义 |
| 3.1.2. Copula函数类型 |
| 3.2 拉丁超立方抽样(LHS) |
| 3.2.1 标准拉丁超立方抽样 |
| 3.2.2 减少伪相关及相关变量样本选取 |
| 3.3 K-means聚类算法 |
| 3.4 基于Copula函数的风功率预测不确定性分析 |
| 3.4.1 基本流程 |
| 3.4.2 Copula函数的建立 |
| 3.4.3 风功率区间预测 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 算例数据分析说明 |
| 3.5.2 算例结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 考虑风水储的多目标优化调度建模 |
| 4.1 风水储微网构架 |
| 4.2 多目标优化调度模型 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.2.3 决策变量 |
| 4.3 求解算法 |
| 4.3.1 多属性决策方法 |
| 4.3.2 模型求解流程图 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 算例分析 |
| 5.1 模型参数与数据 |
| 5.2 风电典型场景求取 |
| 5.3 求解结果 |
| 5.4 结果分析对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 参加项目与发表论文情况 |
（4）T集团对外电力投资分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 中国企业对外电力投资 |
| 1.2.2 电力投资模式 |
| 1.2.3 东南亚-南亚国家电力情况报告 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究方法与创新点 |
| 第2章 印尼、斯里兰卡和越南电力市场 |
| 2.1 印度尼西亚电力市场 |
| 2.1.1 印度尼西亚电力市场概况 |
| 2.1.2 印度尼西亚电力市场发展短板 |
| 2.1.3 印度尼西亚电力市场发展潜力 |
| 2.2 斯里兰卡电力市场 |
| 2.2.1 斯里兰卡电力市场概况 |
| 2.2.2 斯里兰卡电力市场发展短板 |
| 2.2.3 斯里兰卡电力市场发展潜力 |
| 2.3 越南电力市场 |
| 2.3.1 越南电力市场概况 |
| 2.3.2 越南电力市场发展短板 |
| 2.3.3 越南电力市场发展潜力 |
| 2.4 三国电力市场总结对比 |
| 第3章 T集团在印尼、斯里兰卡、越南的电力投资 |
| 3.1 江西民企T集团概况 |
| 3.1.1 T集团简介 |
| 3.1.2 T集团对外电力投资 |
| 3.2 T集团在印度尼西亚电力投资 |
| 3.2.1 参与项目 |
| 3.2.2 项目综合分析 |
| 3.3 T集团在斯里兰卡电力投资 |
| 3.3.1 参与项目 |
| 3.3.2 项目综合分析 |
| 3.4 T集团在越南的智慧城市建设 |
| 3.4.1 智慧城市建设介绍 |
| 3.4.2 以智慧城市建设为依托开展电力投资 |
| 3.4.3 电力投资规划 |
| 第4章 T集团电力投资的SWOT分析 |
| 4.1 印尼市场的SWOT分析 |
| 4.1.1 优势分析 |
| 4.1.2 劣势分析 |
| 4.1.3 机遇分析 |
| 4.1.4 威胁分析 |
| 4.1.5 综述 |
| 4.2 斯里兰卡市场的SWOT分析 |
| 4.2.1 优势分析 |
| 4.2.2 劣势分析 |
| 4.2.3 机遇分析 |
| 4.2.4 威胁分析 |
| 4.2.5 综述 |
| 4.3 越南市场的SWOT分析 |
| 4.3.1 优势分析 |
| 4.3.2 劣势分析 |
| 4.3.3 机遇分析 |
| 4.3.4 威胁分析 |
| 4.3.5 综述 |
| 4.4 三国电力市场的SWOT对比 |
| 第5章 T集团电力投资优化建议 |
| 5.1 投资优化建议 |
| 5.1.1 印度尼西亚市场投资优化建议 |
| 5.1.2 斯里兰卡市场投资优化建议 |
| 5.1.3 越南市场投资优化建议 |
| 5.2 优化产生的效益分析 |
| 5.2.1 印度尼西亚市场效益分析 |
| 5.2.2 斯里兰卡市场效益分析 |
| 5.2.3 越南市场效益分析 |
| 5.3 三国效益对比与总结 |
| 第6章 T集团电力投资的风险应对措施 |
| 6.1 电力投资可能存在的风险 |
| 6.1.1 政治风险 |
| 6.1.2 经济风险 |
| 6.1.3 社会风险 |
| 6.2 风险应对措施 |
| 6.2.1 政治风险应对措施 |
| 6.2.2 经济风险应对措施 |
| 6.2.3 社会风险应对措施 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（5）日本新能源产业政策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景与意义 |
| 一、选题背景 |
| 二、选题意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国内研究现状 |
| 二、国外研究现状 |
| 三、进一步研究的必要性(既有研究的评价) |
| 第三节 研究内容与方法 |
| 一、研究内容与目标 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 研究思路与结构框架 |
| 一、研究思路 |
| 二、结构框架安排 |
| 第五节 创新之处与不足点 |
| 一、创新点 |
| 二、不足之处 |
| 第二章 新能源的基础分析与理论综述 |
| 第一节 新能源的基础分析 |
| 一、日本的新能源概念界定、范围及在能源体系中的地位 |
| 二、新能源的优势与课题、普及必要性 |
| 三、世界新能源产业发展趋势与前景 |
| 第二节 发展新能源产业的相关理论综述 |
| 一、马克思生态经济理论(生态马克思主义理论) |
| 二、可持续发展理论 |
| 三、产业结构优化理论 |
| 四、外部经济性理论 |
| 本章小结 |
| 第三章 日本新能源产业的发展背景与发展历程演变 |
| 第一节 日本新能源产业的发展背景 |
| 一、国内背景 |
| 二、国际背景 |
| 第二节 发展历程演变 |
| 一、石油危机后的新能源技术研发阶段 |
| 二、促进新能源利用量扩大的初步阶段 |
| 三、推进新能源利用量扩大的加速深化阶段 |
| 第三节 日本新能源产业的战略目标与发展现状 |
| 一、总体战略目标规划 |
| 二、发展现状 |
| 本章小结 |
| 第四章 日本新能源产业支持政策 |
| 第一节 新能源政策推进体制 |
| 一、经济产业省资源能源厅 |
| 二、新能源产业技术综合开发机构 |
| 三、内阁府能源环境会议 |
| 四、民间新能源政策促进框架 |
| 第二节 新能源利用普及扩大促进政策 |
| 一、配额制(Renewable Portfolio Standards,RPS) |
| 二、固定电价制(Feed-in Tariff,FIT) |
| 第三节 新能源设备投资支援政策 |
| 一、补贴制度 |
| 二、优惠税制措施 |
| 三、优惠融资制度——环境能源对策资金 |
| 第四节 新能源电力电网接入制约相关的技术与制度对策 |
| 一、送电系统接入制约问题的出现背景 |
| 二、电网接入制约问题的技术与制度对策 |
| 第五节 新能源汽车产业支持政策 |
| 一、清洁能源汽车补贴制度 |
| 二、环保汽车减税制度 |
| 三、充电设施补贴 |
| 第六节 民间推进新能源普及扩大支援举措——绿色电力制度 |
| 本章小结 |
| 第五章 日本新能源产业发展影响因素与政策有效性的实证分析 |
| 第一节 日本能源-经济-环境-社会系统协调发展测度与评价 |
| 一、绿色经济增长的内涵与体系构成 |
| 二、日本绿色经济增长指标构建与数据说明 |
| 三、测度方法与结果分析 |
| 第二节 日本新能源产业发展的外部影响因素及动态交互关系 |
| 一、研究问题的提出 |
| 二、日本新能源产业发展的影响因素——ADL模型估计 |
| 三、各影响因素之间的动态相关关系——格兰杰因果检验 |
| 第三节 日本新能源政策有效性评价——基于RPS制度、FIT制度的对比分析 |
| 一、RPS制度——自行开展新能源发电业务 |
| 二、RPS制度——从新能源发电商购入新能源电力 |
| 三、RPS制度——从新能源发电商购入新能源电力相当量(TGC) |
| 四、RPS制度与FIT制度并存运行 |
| 本章小结 |
| 第六章 日本新能源产业发展对中国的启示与借鉴 |
| 第一节 中国新能源产业发展政策与现状 |
| 一、中国发展新能源产业的必要性与进程 |
| 二、中国新能源产业发展现状与特点 |
| 三、中国新能源补贴政策演变、优势与发展课题 |
| 第二节 中日新能源产业政策对比及政策建议 |
| 一、中日新能源产业发展路径与政策对比 |
| 二、政策建议 |
| 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 在学期间学术成果情况 |
（6）水-风-光微电网调频与功率平衡控制技术（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 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微电网发展现状 |
| 1.2.2 孤立微电网频率控制研究现状 |
| 1.2.3 微电网优化运行研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 微电源及微电网控制策略 |
| 2.1 微电源分类 |
| 2.1.1 水力发电微源特性分析 |
| 2.1.2 风力发电微源特性分析 |
| 2.1.3 光伏发电微源特性分析 |
| 2.2 分布式电源的控制策略分类 |
| 2.2.1 恒功率控制 |
| 2.2.2 恒压恒频控制 |
| 2.2.3 下垂控制 |
| 2.3 微电网系统控制策略分类 |
| 2.3.1 主从控制 |
| 2.3.2 对等控制 |
| 2.3.3 分层控制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 水-风-光微电网孤网模式下频率控制策略 |
| 3.1 单水电系统调频的微电网控制策略 |
| 3.1.1 单水电机组调频的微电网模型 |
| 3.1.2 水电机组模型 |
| 3.1.3 水电机组数学模型 |
| 3.2 风电光伏系统协同调频控制策略 |
| 3.2.1 风光协同调频微电网模型 |
| 3.2.2 改进下垂控制原理 |
| 3.3 算例仿真 |
| 3.3.1 单水电调频算例仿真 |
| 3.3.2 风光协同调频算例仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 含电动汽车的微电网参与电网频率调节研究 |
| 4.1 电动汽车参与电网调频的研究 |
| 4.1.1 电动汽车参与电网调频的方式 |
| 4.1.2 电动汽车参与电网调频机理 |
| 4.1.3 电动汽车时空特性 |
| 4.2 含电动汽车的微电网参与电网调频研究 |
| 4.2.1 含电动汽车的微电网系统结构 |
| 4.2.2 基于微电网的电动汽车控制模式 |
| 4.2.3 含电动汽车的微电网参与电网调频策略 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 并网模式下水-风-光微电网运行优化 |
| 5.1 水-风-光微电网发电优化模型 |
| 5.1.1 目标函数 |
| 5.1.2 约束条件 |
| 5.2 基于改进粒子群优化算法的优化运行 |
| 5.2.1 粒子群优化算法 |
| 5.2.2 改进的粒子群优化算法 |
| 5.3 基于改进粒子群算法的水-风-光微电网优化运行 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.4.1 参数设置 |
| 5.4.2 仿真结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 孤网模式下水-风-光微电网运行优化 |
| 6.1 微电网孤网模式下调度策略 |
| 6.2 孤网模式下优化调度模型 |
| 6.2.1 目标函数 |
| 6.2.2 约束条件 |
| 6.3 基于Q学习算法的水-风-光微电网优化运行 |
| 6.4 仿真分析 |
| 6.4.1 参数设置 |
| 6.4.2 仿真结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1. 结论 |
| 2. 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）基于负荷和功率预测的水-风-光微电网运行优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的意义和目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微电网功率预测的研究现状 |
| 1.2.2 微电网负荷预测的研究现状 |
| 1.2.3 微电网运行优化的研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 风-光发电功率预测研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 基于天气相似度的相似日选取 |
| 2.2.1 数据预处理 |
| 2.2.2 基于天气相似度的相似日选取方法 |
| 2.3 发电功率预测模型 |
| 2.3.1 埃尔曼神经网络 |
| 2.3.2 布谷鸟算法 |
| 2.3.3 改进埃尔曼神经网络 |
| 2.4 实例计算 |
| 2.4.1 误差评价 |
| 2.4.2 光伏发电功率预测实例计算与分析 |
| 2.4.3 风力发电功率预测实例计算与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的微电网负荷预测 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 微电网负荷特性分析 |
| 3.2.1 微电网日负荷曲线特性分析 |
| 3.2.2 微电网日周负荷曲线曲线特性分析 |
| 3.3 长短期记忆网络 |
| 3.3.1 长短期记忆网络原理分析 |
| 3.3.2 长短期记忆网络神经网络的方程 |
| 3.4 基于改进长短期记忆网络的负荷预测模型 |
| 3.4.1 马尔可夫链原理 |
| 3.4.2 基于改进长短期记忆网络的负荷预测模型 |
| 3.5 实例计算 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 水-风-光微电网优化调度方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 随机机会约束规划方法 |
| 4.2.1 随机机会约束规划理论 |
| 4.2.2 随机机会约束规划求解的一般方法 |
| 4.3 水-风-光微电网各单元模型 |
| 4.3.1 光伏发电模型 |
| 4.3.2 风力发电模型 |
| 4.3.3 小水电模型 |
| 4.3.4 蓄电池储能模型 |
| 4.3.5 微型燃气轮机模型 |
| 4.3.6 柴油发电机模型 |
| 4.4 水-风-光微电网优化调度的机会约束规划模型 |
| 4.4.1 多目标函数 |
| 4.4.2 约束条件 |
| 4.5 基于序列二次规划的微电网优化调度方法 |
| 4.6 实例计算 |
| 4.6.1 系统参数 |
| 4.6.2 不同水季的优化结果 |
| 4.6.3 不同置信度的成本分析 |
| 4.6.4 不同预测精度的成本分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于源荷互动的水-风-光微电网两级调度方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 需求响应模型 |
| 5.3 微电网两级调度模型 |
| 5.3.1 一级调度模型 |
| 5.3.2 二级调度模型 |
| 5.4 改进粒子群算法 |
| 5.4.1 粒子群算法原理 |
| 5.4.2 改进粒子群算法 |
| 5.5 微电网两级优化调度求解方法 |
| 5.6 算例分析 |
| 5.6.1 系统参数 |
| 5.6.2 不同水季的优化结果 |
| 5.6.3 综合分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1. 结论 |
| 2. 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）SX公司财务诊断分析与管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究思路及方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第二章 基本概念及财务诊断分析 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 财务诊断内涵 |
| 2.1.2 财务诊断分类 |
| 2.2 企业财务诊断的分析 |
| 2.2.1 财务诊断的基本内容 |
| 2.2.2 财务诊断的基本方法 |
| 第三章 SX公司财务管理的内外部环境分析 |
| 3.1 SX公司发展概况 |
| 3.1.1 SX公司简介 |
| 3.1.2 SX公司发展现状概述 |
| 3.2 SX公司的外部环境分析 |
| 3.2.1 政治环境分析 |
| 3.2.2 经济环境分析 |
| 3.2.3 社会环境分析 |
| 3.2.4 技术环境分析 |
| 3.3 SX公司的核心竞争力分析 |
| 3.3.1 供应商议价能力 |
| 3.3.2 购买者议价能力 |
| 3.3.3 潜在新竞争者 |
| 3.3.4 替代品威胁 |
| 3.3.5 企业间竞争 |
| 第四章 SX公司财务现状分析及诊断 |
| 4.1 SX公司财务报表分析 |
| 4.1.1 资产负债表结构分析 |
| 4.1.2 利润表结构分析 |
| 4.1.3 现金流量表结构分析 |
| 4.2 SX公司财务指标诊断 |
| 4.2.1 SX公司财务指标纵向分析 |
| 4.2.2 新能源发电同行业财务指标横向分析 |
| 第五章 SX公司环境分析及财务诊断管理研究 |
| 5.1 基于SWOT分析的SX公司财务战略导向 |
| 5.1.1 优势分析S |
| 5.1.2 劣势分析W |
| 5.1.3 威胁分析T |
| 5.1.4 机遇分析O |
| 5.1.5 SX公司的财务战略导向 |
| 5.2 SX公司财务诊断结果与评价 |
| 5.2.1 SX公司财务管理优势评价 |
| 5.2.2 SX公司财务管理层面存在的问题 |
| 5.3 SX公司财务问题的改进 |
| 5.3.1 SX公司营运能力提升 |
| 5.3.2 SX公司偿债能力提升 |
| 5.3.3 SX公司营运成本控制改进 |
| 第六章 结论及展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 研究不足及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）分布式小水电-风电-储能集群经济调度模型研究（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 分布式小水电-风电-储能经济调度的国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电-光伏-储能系统经济调度优化研究现状 |
| 1.2.2 小水电群经济调度优化研究现状 |
| 1.2.3 水电-风电联合调度优化研究现状 |
| 1.2.4 分布式能源不确定性处理研究现状 |
| 1.2.5 文献综述小结 |
| 1.3 主要研究工作及框架 |
| 第2章 小水电与风电特征分析 |
| 2.1 小水电与风电出力特性分析 |
| 2.1.1 小水电出力特性分析 |
| 2.1.2 风电出力特性分析 |
| 2.2 小水电与风电联合运行分析 |
| 2.3 不确定性处理 |
| 2.3.1 蒙特卡洛模拟法 |
| 2.3.2 场景分析法 |
| 2.3.3 鲁棒优化法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 计及运行成本的梯级小水电和风电联合调度优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 遗传算法理论 |
| 3.2.1 传统遗传算法 |
| 3.2.2 自适应模拟退火遗传算法 |
| 3.3 梯级小水电站运行模型构建 |
| 3.3.1 梯级小水电站出力模型 |
| 3.3.2 梯级上、下游水电站水量平衡关系 |
| 3.4 小水电、风电投资成本分摊计量 |
| 3.4.1 小水电投资成本分摊计量 |
| 3.4.2 风电投资成本分摊计量 |
| 3.5 风电-梯级小水电群联合经济调度模型 |
| 3.5.1 系统运行总成本最小 |
| 3.5.2 约束条件 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.6.1 情景设置 |
| 3.6.2 参数设置 |
| 3.6.3 计算求解并分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 计及潮流约束的小水电-风电-储能联合系统日前经济调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 两阶段鲁棒优化模型理论 |
| 4.2.1 鲁棒优化一般模型 |
| 4.2.2 两阶段鲁棒优化模型概述 |
| 4.2.3 两阶段鲁棒优化模型求解算法 |
| 4.3 小水电-风电-储能联合运行模式分析 |
| 4.4 小水电-风电-储能日前联合经济调度模型 |
| 4.4.1 假设前提 |
| 4.4.2 定义不确定集 |
| 4.4.3 目标函数 |
| 4.4.4 约束条件 |
| 4.5 调度模型转化及求解 |
| 4.5.1 模型转化 |
| 4.5.2 模型求解方法 |
| 4.6 算例分析 |
| 4.6.1 场景设置 |
| 4.6.2 电力系统参数设置 |
| 4.6.3 小水电来水场景聚类分析 |
| 4.6.4 结果分析 |
| 4.6.5 敏感性分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 研究成果与结论 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）风光储联合发电调度管理与效益评价研究（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 新能源研究现状 |
| 1.2.2 风光储联合发电模式研究现状 |
| 1.2.3 新能源发电功率预测研究现状 |
| 1.2.4 多目标决策理论研究现状 |
| 1.2.5 风光储联合发电系统优化研究 |
| 1.2.6 含风光储发电的电力系统综合评价研究 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 风光储联合发电调度管理与效益评价基础理论 |
| 2.1 新能源联合发电系统 |
| 2.1.1 新能源联合发电形式 |
| 2.1.2 系统设计和分析方法 |
| 2.2 新能源发电功率预测理论 |
| 2.3 多目标决策理论 |
| 2.4 效益评价理论 |
| 2.4.1 评价概念及流程 |
| 2.4.2 指标体系构建原则 |
| 2.4.3 评价指标预处理 |
| 2.4.4 指标权重确定方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 风力与光伏发电功率预测 |
| 3.1 基于经验模式分解和支持向量机的风电功率预测模型研究 |
| 3.1.1 经验模式分解 |
| 3.1.2 粒子群优化的支持向量机模型 |
| 3.1.3 基于EMD-PSO-SVM的风电功率预测模型 |
| 3.1.4 算例分析 |
| 3.2 基于相似日模糊聚类的光伏发电功率组合预测模型研究 |
| 3.2.1 改进模糊聚类算法 |
| 3.2.2 熵权组合预测模型 |
| 3.2.3 基于模糊聚类的光伏发电功率熵权组合预测模型 |
| 3.2.4 算例分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 计及经济性的风光储联合发电系统出力优化调度模型 |
| 4.1 不确定规划理论 |
| 4.1.1 不确定规划基础理论 |
| 4.1.2 不确定规划模型 |
| 4.1.3 不确定规划智能算法 |
| 4.2 风光储联合发电系统运行特性分析 |
| 4.2.1 风光出力特性分析 |
| 4.2.2 出力优化控制的目标 |
| 4.2.3 风光出力预测偏差的处理 |
| 4.3 风光储联合发电系统经济性分析 |
| 4.4 计及经济性的风光储联合发电多目标出力调度模型 |
| 4.4.1 目标函数 |
| 4.4.2 约束条件 |
| 4.4.3 模型求解 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 跟踪计划出力调度模型 |
| 4.5.2 计及经济性的多目标跟踪计划出力调度模型计算 |
| 4.5.3 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 风光储联合发电综合效益评价 |
| 5.1 评价指标构建原则 |
| 5.1.1 结合风光储自身特点的指标构建准则 |
| 5.1.2 评价指标筛选办法 |
| 5.2 风光储联合发电系统评价指标体系 |
| 5.2.1 示范效益 |
| 5.2.2 电网效益 |
| 5.2.3 经济效益 |
| 5.2.4 社会效益 |
| 5.2.5 评价指标体系层次结构 |
| 5.3 基于价值权重和影响权重的组合权重确定 |
| 5.4 综合效益评价 |
| 5.4.1 风光储联合发电综合效益模糊评价模型 |
| 5.4.2 实例测算结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 风光储调度管理对策研究 |
| 6.1 风光储并网运行管理研究 |
| 6.1.1 运行方式分析 |
| 6.1.2 风光储并网运行管理策略 |
| 6.1.3 风光储孤岛运行管理策略 |
| 6.1.4 运行模式切换策略研究 |
| 6.2 储能产业发展的管理建议 |
| 6.2.1 产业发展问题分析 |
| 6.2.2 能源互联网发展下风光储联合系统典型应用模式 |
| 6.2.3 风光储联合系统未来发展的政策建议 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 7.1 研究成果 |
| 7.2 结论 |
| 第8章 附表 |
| 8.1 附表1 风光储联合发电综合效益评价指标体系 |
| 8.2 附表2 基于价值权重和影响权重的组合权重确定表 |
| 8.3 附表3 指标评价体系的级别划分规则与相关标准 |
| 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 |
四、风力发电公司经营小水电的可行性分析（论文参考文献）
- [1]水光蓄系统在电力市场下的运行优化研究[D]. 肖鹏飞. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]含多种可再生能源发电联盟的优化运行[J]. 李滨,陶思思,张杨杨,舒晴川. 电力系统及其自动化学报, 2021(06)
- [3]考虑风电不确定性的风—水—储联合优化调度研究[D]. 邱旺盛. 西安理工大学, 2020(01)
- [4]T集团对外电力投资分析[D]. 蒋经纬. 南昌大学, 2020(01)
- [5]日本新能源产业政策研究[D]. 李晓乐. 中国社会科学院研究生院, 2020(12)
- [6]水-风-光微电网调频与功率平衡控制技术[D]. 毛颖卓. 广东工业大学, 2020(02)
- [7]基于负荷和功率预测的水-风-光微电网运行优化研究[D]. 赵俊浩. 广东工业大学, 2020(02)
- [8]SX公司财务诊断分析与管理研究[D]. 陈勇. 昆明理工大学, 2020(05)
- [9]分布式小水电-风电-储能集群经济调度模型研究[D]. 杨培文. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [10]风光储联合发电调度管理与效益评价研究[D]. 纪会争. 华北电力大学(北京), 2020(06)