【摘要】：當今世界正面臨著來自能源和環(huán)境的嚴峻挑戰(zhàn),探索新能源發(fā)電技術(shù)迫在眉睫,分布式電源因其諸多優(yōu)點越來越受到全球電力領(lǐng)域?qū)＜业年P(guān)注。分布式電源接入配電網(wǎng)給配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、功率損耗、電壓分布帶來了巨大影響。要對含有分布式電源的配電網(wǎng)做細致研究,必須以潮流計算為基礎(chǔ)。因此,本文對含有分布式電源的配電網(wǎng)的三相潮流問題進行了深入的研究：1.研究和總結(jié)了分布式電源并網(wǎng)對配電網(wǎng)的影響,分析和比較了潮流、三相潮流的計算方法,擬定了以牛頓法計算三相潮流的核心思想；結(jié)合牛頓法三相潮流建立了配電網(wǎng)所含電氣元件的三相相序模型,將多種分布式電源分為四種節(jié)點類型并給出了各節(jié)點類型的分布式電源在三相潮流計算中的處理方法。2.詳細分析了牛頓法計算三相潮流的原理步驟,及其嚴重影響收斂性的初值敏感問題。針對該問題提出了牛頓類潮流計算收斂性定理,并給出了詳細證明。該定理為潮流計算中所選初值是否合理有效提供了可靠依據(jù),解決了用牛頓法進行潮流計算時因初值選取不當導(dǎo)致潮流收斂過慢或者無法收斂的問題。通過在IEEE標準節(jié)點測試系統(tǒng)的仿真及通遼電網(wǎng)的實例分析,驗證了該定理的正確性。3.針對含有分布式電源的配電網(wǎng)多節(jié)點結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特點,及其所固有的初值選取難的問題,將牛頓法與遺傳算法相結(jié)合提出了N-GA三相潮流計算方法。該方法利用遺傳算法的全局尋優(yōu)能力選取牛頓法潮流計算中的初值,解決了初值選取的盲目性問題。同時提出了牛頓類潮流計算迭代次數(shù)估計定理,給出了牛頓類潮流計算最大迭代次數(shù)估計算法,這就更大程度的提高了所選初值對潮流計算的合理性。選取IEEE33節(jié)點測試系統(tǒng)對N-GA算法進行了仿真分析,證明了系統(tǒng)三相平衡及不平衡時該方法的有效性、快速性和準確性。最后,總結(jié)了論文的主要研究結(jié)論和需要進一步深入研究的內(nèi)容。
[Abstract]:Nowadays, the world is facing severe challenges from energy and environment. It is urgent to explore new energy generation technology. Distributed power generation (DG) has attracted more and more attention from global power experts because of its many advantages. The network structure, power loss and voltage distribution of the distribution network are greatly influenced by the access of the distributed power generation to the distribution network. In order to study the distribution network with distributed generation, it is necessary to base on power flow calculation. Therefore, in this paper, the three-phase power flow problem of distribution network with distributed generation is studied deeply. This paper studies and summarizes the influence of distributed power generation on distribution network, analyzes and compares the calculation methods of power flow and three-phase power flow, and formulates the core idea of calculating three-phase power flow by Newton method. Based on Newton's three-phase power flow, a three-phase sequence model of electrical components in distribution network is established. The distributed generation is divided into four node types and the processing method of each node type distributed power supply in three-phase power flow calculation is given. The principle and steps of calculating three-phase power flow by Newton method are analyzed in detail, and the initial value sensitivity problem which seriously affects convergence is analyzed in detail. A convergence theorem for Newtonian power flow calculation is presented and proved in detail. This theorem provides a reliable basis for whether the initial value selected in power flow calculation is reasonable and effective, and solves the problem that the power flow convergence is too slow or unable to converge due to improper selection of initial value in power flow calculation by Newton method. The correctness of the theorem is verified by the simulation of the IEEE standard node test system and the analysis of the Tongliao power network. In view of the complex structure of multi-nodes in distribution network with distributed generation and the inherent difficulty in selecting the initial value, a three-phase power flow calculation method for N-GA is proposed by combining Newton method with genetic algorithm. In this method, the global optimization ability of genetic algorithm is used to select the initial value in power flow calculation of Newton method, and the blind problem of initial value selection is solved. At the same time, the iterative degree estimation theorem for Newtonian power flow calculation is proposed, and the algorithm for estimating the maximum iterative degree of Newton power flow calculation is given, which improves the rationality of the selected initial value to the power flow calculation to a greater extent. The IEEE33 node test system is selected to simulate and analyze the N-GA algorithm, which proves the effectiveness, rapidity and accuracy of the method when the system is balanced and unbalanced. Finally, the paper summarizes the main research conclusions and needs further research.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM744

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本文編號：2227597