【摘要】：當前,大容量機組發(fā)電、超高壓遠距離輸電以及跨區(qū)域的大電網(wǎng)并聯(lián)是當今電力系統(tǒng)主要的生產(chǎn)、輸送和分配方式。隨著科學技術和社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,企業(yè)和用戶對電能的質(zhì)量和可靠性的要求不斷提高,配電網(wǎng)的規(guī)模不斷擴大,其結構也隨之日益復雜。配電網(wǎng)無功優(yōu)化具有改變電能質(zhì)量,調(diào)節(jié)配電網(wǎng)各節(jié)點電壓,減少系統(tǒng)有功損耗等優(yōu)點。近年來,全球變暖和環(huán)境污染問題日益嚴重,采用可再生能源發(fā)電的分布式發(fā)電技術得到全社會的重視。與傳統(tǒng)的集中式大規(guī)模發(fā)電相比,分布式發(fā)電具有成本低,能源利用率高,環(huán)境污染少,能提高配電網(wǎng)的可靠性和靈活性的優(yōu)點。在實際并網(wǎng)運行中,分布式發(fā)電要向配電網(wǎng)輸送有功和無功功率,由于其具有供電間歇性和隨機性,這將改變配電網(wǎng)潮流大小和流向,造成配電網(wǎng)的電壓越限,網(wǎng)損加大,可靠性降低等情況。因此需要通過配電網(wǎng)無功優(yōu)化降低分布式發(fā)電對配電網(wǎng)的影響,保證配電網(wǎng)的電能質(zhì)量和可靠性。本文主要研究含分布式發(fā)電配電網(wǎng)無功優(yōu)化問題。首先詳細闡述配電網(wǎng)潮流計算方法及其計算過程。其次通過分析對比不同數(shù)量、位置和容量的分布式發(fā)電對配電網(wǎng)電壓和網(wǎng)損的影響,理論分析及算例結果表明分布式發(fā)電具有降低配電網(wǎng)有功損耗,有效防止配電網(wǎng)局部節(jié)點電壓越限的能力。針對粒子群算法易陷于局部優(yōu)化問題和蟻群算法由于積累信息素導致尋優(yōu)時間過長的缺點,利用粒子群算法的結構簡單以及參數(shù)設定少的優(yōu)點以及蟻群算法強大的全局搜索能力,提出將粒子群算法與蟻群算法相結合的混合優(yōu)化算法(PSO-ACO),并結合懲罰函數(shù)構建無功優(yōu)化數(shù)學模型。以IEEE-33節(jié)點配電系統(tǒng)進行系統(tǒng)仿真,與采用基本粒子群算法和蟻群算法的無功優(yōu)化結果相比較,結果表明提出的混合算法的收斂性和穩(wěn)定性更好,能有效的解決含DG配電網(wǎng)無功優(yōu)化問題。
[Abstract]:At present, generation of large capacity units, ultra-high voltage long-distance transmission and parallel connection of large power grids across regions are the main modes of production, transmission and distribution of power systems. With the rapid development of science and technology and social economy, the requirements of power quality and reliability of enterprises and users are constantly improved, the scale of distribution network is expanding, and its structure is becoming more and more complex. The reactive power optimization of distribution network has the advantages of changing the power quality, regulating the voltage of each node in the distribution network and reducing the active power loss of the system. In recent years, the problem of global warming and environmental pollution is becoming more and more serious. Compared with the traditional centralized large-scale generation, distributed generation has the advantages of low cost, high energy efficiency, less environmental pollution, and can improve the reliability and flexibility of distribution network. In the actual operation of grid connection, distributed generation must transmit active and reactive power to the distribution network. Because of its intermittent and randomness of power supply, this will change the power flow and flow direction of the distribution network, resulting in the voltage of the distribution network exceeding the limit and the loss of the distribution network increasing. Reduced reliability, etc. Therefore, it is necessary to reduce the influence of distributed generation on distribution network through reactive power optimization in distribution network to ensure the power quality and reliability of distribution network. In this paper, the reactive power optimization problem of distribution network with distributed generation is studied. First, the power flow calculation method and its calculation process of distribution network are described in detail. Secondly, by analyzing and comparing the influence of distributed generation with different quantity, position and capacity on distribution network voltage and network loss, the theoretical analysis and numerical example show that distributed generation can reduce the active power loss of distribution network. Ability to effectively prevent local node voltage overruns in distribution networks. The particle swarm optimization (PSO) algorithm is prone to be trapped in local optimization problems and the ant colony algorithm (ACO) has the disadvantages of long searching time due to accumulation of pheromone. Based on the advantages of simple structure and less parameter setting of particle swarm optimization (PSO), and the powerful global searching ability of ant colony algorithm (ACO), A hybrid optimization algorithm (PSO-ACO) combining particle swarm optimization (PSO) with ant colony algorithm (ACO) is proposed and a mathematical model of reactive power optimization is constructed with penalty function. Compared with the results of reactive power optimization based on basic particle swarm optimization and ant colony algorithm, the simulation results of IEEE-33 node distribution system show that the proposed hybrid algorithm has better convergence and stability. It can effectively solve the problem of reactive power optimization in distribution network with DG.
【學位授予單位】：沈陽農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM714.3

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本文編號：2202817