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含DG隨機(jī)出力的配電網(wǎng)多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2019-07-11 11:57
【摘要】:針對(duì)分布式電源(DG)出力具有間歇性和不確定性的問(wèn)題,建立了基于兩點(diǎn)估計(jì)法(2PEM)含DG隨機(jī)出力的配電網(wǎng)概率潮流計(jì)算模型,并將基于Pareto最優(yōu)前沿解集的多目標(biāo)進(jìn)化算法(MOEA)與兩點(diǎn)估計(jì)概率計(jì)算模型相結(jié)合,建立了以網(wǎng)損、節(jié)點(diǎn)電壓偏移量及優(yōu)化成本為目標(biāo)函數(shù)的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化模型。將該優(yōu)化模型應(yīng)用于IEEE33標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)中的仿真結(jié)果表明,該方法具有較好的適應(yīng)性,能為決策者提供多樣性選擇,增加了決策的靈活性。
文內(nèi)圖片:圖1基于PSO算法的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化流程Fig.1Flowchartofmulti-objectivereactivepower
圖片說(shuō)明: 集中任意挑選出一個(gè)粒子作為群體最優(yōu)粒子。更新非劣解集操作是指將當(dāng)前不受其他粒子及非劣解集中的粒子支配的新粒子放入非劣解集中,并在每次粒子更新前都從非劣解集中任意挑選一個(gè)粒子作為群體最優(yōu)粒子。(2)粒子最優(yōu)。粒子最優(yōu)包括個(gè)體最優(yōu)粒子和群體最優(yōu)粒子,其中個(gè)體最優(yōu)粒子的更新方式是從當(dāng)前新粒子和個(gè)體最優(yōu)粒子中選擇支配粒子,若兩個(gè)粒子都是非支配粒子,則從中任意選擇一個(gè)粒子作為新的個(gè)體最優(yōu)粒子,而群體最優(yōu)粒子是從非劣解集中隨機(jī)選擇的;冢校樱纤惴ǖ亩嗄繕(biāo)無(wú)功優(yōu)化流程見(jiàn)圖1。圖1基于PSO算法的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化流程Fig.1Flowchartofmulti-objectivereactivepoweroptimizationbasedonPSOalgorithm5算例分析本文在Matlab7.0平臺(tái)上將MOPSO算法應(yīng)用于含DG隨機(jī)出力的IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)。MOPSO算法的參數(shù)設(shè)置為N=50,T=100,η1=2,η2=2,ω=0.6,vmax=2,vmin=-2。風(fēng)電和光伏的強(qiáng)度分別服從Weibull和Beta分布,概率密度函數(shù)參數(shù)[9,10]k=2.15、c=8.30、α=0.45和β=9.18。負(fù)荷期望值為IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)所給的負(fù)荷,負(fù)荷方差在[0,,0.005p.u.]之間隨機(jī)產(chǎn)生。有載調(diào)壓變壓器的調(diào)節(jié)范圍為0.9~1.1p.u.,檔位數(shù)為±8,步進(jìn)量百分比為1.25%。圖2為IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)。圖2中在節(jié)點(diǎn)1與輸電母線之間增加一個(gè)有載調(diào)壓變壓器、在節(jié)點(diǎn)2、
文內(nèi)圖片:圖2IEEE33接線圖Fig.2DiagramofIEEE33-bussystem
圖片說(shuō)明: 調(diào)節(jié)范圍為0.9~1.1p.u.,檔位數(shù)為±8,步進(jìn)量百分比為1.25%。圖2為IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)。圖2中在節(jié)點(diǎn)1與輸電母線之間增加一個(gè)有載調(diào)壓變壓器、在節(jié)點(diǎn)2、13處分別增加一個(gè)光伏電站(DG1)和一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)(DG2)、在節(jié)點(diǎn)6、31處各安裝可投切并聯(lián)電容器5組和10組,每組容量為50kvar,各控制變量約束的條件見(jiàn)表1。未計(jì)入DG無(wú)功調(diào)節(jié)能力的IEEE33配電系統(tǒng)的網(wǎng)損分別為0.1348p.u.、圖2IEEE33接線圖Fig.2DiagramofIEEE33-bussystem·197·
【作者單位】: 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;石河子大學(xué)師范學(xué)院;
【基金】:教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(12YJC880077)
【分類號(hào)】:TM714.3

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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3 王國(guó)良 鄭朝英;哈爾濱局 “無(wú)功優(yōu)化系統(tǒng)”進(jìn)入試運(yùn)行階段[N];東北電力報(bào);2009年

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5 通訊員 賈海清邋宋朝鳳;加強(qiáng)無(wú)功優(yōu)化管理實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗[N];赤峰日?qǐng)?bào);2008年

6 葉寶平邋張立新 吳金釗;臨朐供電無(wú)功管理從“新”開(kāi)始[N];中國(guó)電力報(bào);2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李智歡;無(wú)功優(yōu)化進(jìn)化計(jì)算的局部搜索策略及多目標(biāo)處理方法[D];華中科技大學(xué);2010年

2 梁才浩;基于新型進(jìn)化算法和微機(jī)集群的電力系統(tǒng)并行無(wú)功優(yōu)化研究[D];華中科技大學(xué);2006年

3 李鐘煦;電力系統(tǒng)分布式多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化研究[D];山東大學(xué);2009年

4 張雪霞;智能優(yōu)化算法及其在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2011年

5 王振樹(shù);負(fù)荷建模及其無(wú)功優(yōu)化算法的研究[D];天津大學(xué);2009年

6 耿光飛;地區(qū)電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化控制的研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2003年

7 張文;基于粒子群體優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化研究[D];山東大學(xué);2006年

8 劉志文;基于外網(wǎng)等值的多區(qū)域電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化計(jì)算[D];華南理工大學(xué);2011年

9 曹立霞;大型互聯(lián)電力系統(tǒng)分布式并行無(wú)功優(yōu)化的研究[D];山東大學(xué);2005年

10 李鴻鑫;考慮不確定性因素的電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定與無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題研究[D];華中科技大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 郭麗蕊;基于雙種群改進(jìn)蟻群算法的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2009年

2 駱君;含風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化研究[D];湖南大學(xué);2009年

3 何啟明;基于改進(jìn)粒子群算法的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化[D];西南交通大學(xué);2009年

4 顧菁;配電系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化研究[D];南京理工大學(xué);2009年

5 肖暢;計(jì)及負(fù)荷不確定性的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化模型及算法[D];重慶大學(xué);2010年

6 趙曉鐸;借鑒單純形法思想的城市高壓電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化[D];鄭州大學(xué);2010年

7 陳勇;混沌模擬樹(shù)木生長(zhǎng)算法在無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2010年

8 張仲;基于改進(jìn)蟻群算法的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2010年

9 訾淑偉;基于差分進(jìn)化算法的油田區(qū)域電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化技術(shù)的研究[D];中國(guó)石油大學(xué);2011年

10 靳曉飛;巴彥淖爾電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2005年



本文編號(hào):2513137

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