【摘要】：大量分布式電源(Distributed Generation,DG)的接入,改變了傳統(tǒng)配電網(wǎng)單向輻射型的網(wǎng)架結(jié)構(gòu),使得配電網(wǎng)朝著主動配電網(wǎng)(Active DistributiOn Net,ADN)的方向發(fā)展。高滲透率DG的間歇性發(fā)電,使得AND的狀態(tài)估計需要更多的考慮DG的不確定性,而利用傳統(tǒng)的配網(wǎng)狀態(tài)估計(Distribution State Estimation,DSE)方法所得的結(jié)果已經(jīng)不能滿足實際運行調(diào)度的要求。因此,如何對DG出力的不確定性進(jìn)行合理建模、從而提高ADN狀態(tài)估計的精度成為一個急需解決的問題。針對這一問題,本文主要從以下幾個方面開展研究:首先,對DSE的數(shù)學(xué)模型做了描述,其中包括配電網(wǎng)量測系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述以及配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的數(shù)學(xué)描述;接著介紹了基于加權(quán)最小二乘法(Weighted Least Square Method,WLS)的狀態(tài)估計器的相關(guān)理論;最后敘述了基于節(jié)點電壓法的DSE的量測函數(shù)以及其迭代過程中雅閣比矩陣內(nèi)的各相關(guān)元素,為區(qū)間狀態(tài)估計提供了理論基礎(chǔ)。其次,針對分布式光伏和風(fēng)電出力不確定性的問題,分別介紹了影響光伏和風(fēng)機(jī)出力的相關(guān)因素,提出了利用極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)理論分別建立光伏和風(fēng)機(jī)的區(qū)間出力預(yù)測模型,通過算例驗證了該方法的可行性,為狀態(tài)估計提供了偽量測量數(shù)據(jù)。同時,提出了一種考慮風(fēng)機(jī)和光伏出力隨機(jī)性的主動配電網(wǎng)的區(qū)間狀態(tài)估計方法。先利用區(qū)間數(shù)對配電網(wǎng)中的不確定量進(jìn)行描述,將ELM預(yù)測的光伏和風(fēng)機(jī)的區(qū)間出力作為偽量測量,建立了ADN區(qū)間狀態(tài)估計模型,基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對ADN進(jìn)行狀態(tài)估計。最后,通過IEEE-33配電網(wǎng)進(jìn)行算例驗證,結(jié)果表明:配電網(wǎng)中接入DG后,系統(tǒng)中各個節(jié)點處的電壓幅值和相角相較于接入DG前都有一定程度的提高;采用PSO算法得到的狀態(tài)估計結(jié)果比傳統(tǒng)的加權(quán)最小二乘法(WLS)精度更高;采用區(qū)間數(shù)對風(fēng)電和光伏出力的隨機(jī)性進(jìn)行描述后,所求得的估計結(jié)果也呈現(xiàn)區(qū)間形式,該區(qū)間可以提供更為直觀的配電網(wǎng)狀態(tài)量的上下界信息。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM727

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本文編號：2704373