本文關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)恢復(fù)過程中的有功無功優(yōu)化控制研究

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【摘要】：智能電網(wǎng)、自愈電網(wǎng)、彈性電網(wǎng)等概念的相繼提出推動(dòng)著現(xiàn)代電力系統(tǒng)進(jìn)一步向互動(dòng)、自愈、高安全性與高可靠性發(fā)展,大停電后的系統(tǒng)恢復(fù)控制也越來越受到重視。隨著特高壓交直流混聯(lián)輸電系統(tǒng)的建設(shè)以及高比例可再生能源的接入,日益復(fù)雜的電網(wǎng)形態(tài)和不斷提升的電壓等級給電力系統(tǒng)恢復(fù)控制帶來了新的挑戰(zhàn)。電能消費(fèi)占終端能源消費(fèi)的比例日漸增加,大停電事故對社會(huì)造成的影響越來越深刻,合理可行的有功無功優(yōu)化控制方案是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)安全快速恢復(fù)的基礎(chǔ)。本文在學(xué)習(xí)和借鑒已有研究工作的基礎(chǔ)上,沿著從網(wǎng)架重構(gòu)前期到網(wǎng)架重構(gòu)后期的時(shí)序線索,針對不同階段的核心問題,對系統(tǒng)恢復(fù)過程中的有功無功優(yōu)化控制問題進(jìn)行了深入研究。整個(gè)研究包括網(wǎng)架重構(gòu)前期的持續(xù)工頻過電壓優(yōu)化控制、網(wǎng)架重構(gòu)后期的負(fù)荷優(yōu)化選擇以及網(wǎng)架重構(gòu)后期的機(jī)組出力優(yōu)化控制問題,涉及策略分析、模型構(gòu)建、算法求解等多個(gè)方面的內(nèi)容。論文的主要研究工作和創(chuàng)新成果如下：(1)針對當(dāng)前持續(xù)工頻過電壓控制靜態(tài)優(yōu)化方法的局限,以恢復(fù)序列為優(yōu)化周期,以線路投運(yùn)為分段標(biāo)志,建立了網(wǎng)架重構(gòu)前期的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)工頻過電壓優(yōu)化控制模型,實(shí)現(xiàn)一個(gè)恢復(fù)周期內(nèi)的全過程優(yōu)化。根據(jù)恢復(fù)過程需要,結(jié)合系統(tǒng)恢復(fù)方案,定義了恢復(fù)過程中的工頻過電壓優(yōu)化控制的目標(biāo)函數(shù),綜合考慮恢復(fù)序列的操作風(fēng)險(xiǎn)、電壓控制方案的操作時(shí)間以及系統(tǒng)的電壓偏差對電壓控制方案的影響。利用改進(jìn)的強(qiáng)度Pareto進(jìn)化算法(Improved strength Pareto evolutionary algorithm, SPEA2)求解模型的Pareto最優(yōu)解,并采用字典序法選擇出適應(yīng)不同恢復(fù)場景的最優(yōu)方案。最后采用山東電網(wǎng)實(shí)際算例分析對比了不同恢復(fù)場景下的電壓控制方案,驗(yàn)證了本文所提模型的有效性。(2)針對不確定條件下的負(fù)荷恢復(fù)問題,采用梯形模糊參數(shù)表示待恢復(fù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷接入量,將確定性的有功功率平衡和頻率約束轉(zhuǎn)化為模糊參數(shù)下的機(jī)會(huì)約束,綜合考慮負(fù)荷恢復(fù)效益和負(fù)荷過載風(fēng)險(xiǎn)對負(fù)荷優(yōu)選的影響,建立了網(wǎng)架重構(gòu)后期的負(fù)荷優(yōu)化選擇模型。在計(jì)算負(fù)荷權(quán)重時(shí),引入模糊熵量化負(fù)荷的不確定性,將負(fù)荷重要度和不確定度納入負(fù)荷評價(jià)指標(biāo)。最后采用模糊機(jī)會(huì)約束的清晰等價(jià)類將負(fù)荷恢復(fù)的不確定模型轉(zhuǎn)化為確定性的0-1規(guī)劃模型,該模型可以借助成熟的混合整數(shù)規(guī)劃方法求解。仿真算例表明本文所提模型能夠平衡恢復(fù)過程中的負(fù)荷恢復(fù)效益和負(fù)荷過載風(fēng)險(xiǎn),得到的決策方案對負(fù)荷的模糊不確定性具有更好的適應(yīng)性。(3)針對面向模糊負(fù)荷的機(jī)組出力匹配問題,以機(jī)組有功功率調(diào)整時(shí)間最短為目標(biāo)函數(shù),兼顧無功功率平衡和電壓約束,同時(shí)引入正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用模糊機(jī)會(huì)約束應(yīng)對負(fù)荷預(yù)測誤差對恢復(fù)進(jìn)程帶來的影響,建立了網(wǎng)架重構(gòu)后期的機(jī)組出力優(yōu)化模型,為系統(tǒng)恢復(fù)提供合理的系統(tǒng)運(yùn)行方式。在對模型進(jìn)行求解時(shí),將模糊機(jī)會(huì)約束轉(zhuǎn)化為其清晰等價(jià)類,并對清晰等價(jià)類進(jìn)行了線性化處理。針對潮流方程的非線性問題,分別采用基于直流潮流和近似線性化潮流(Linear programming approximation of AC power flows, LPAC)方法將系統(tǒng)有功和無功功率平衡約束進(jìn)行近似線性化處理,將機(jī)組出力優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題。最后采用IEE30節(jié)點(diǎn)算例驗(yàn)證了本文所提機(jī)組出力優(yōu)化控制模型的有效性以及求解算法的精確性。
【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng)恢復(fù) 工頻過電壓控制 負(fù)荷恢復(fù)優(yōu)化 機(jī)組出力優(yōu)化 多目標(biāo)優(yōu)化 模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM761
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第1章 緒論12-24
• 1.1 選題背景與意義12-14
• 1.2 電力系統(tǒng)恢復(fù)的研究現(xiàn)狀14-22
• 1.2.1 電力系統(tǒng)恢復(fù)的基本概念14-15
• 1.2.2 電力系統(tǒng)恢復(fù)的階段劃分15-16
• 1.2.3 電力系統(tǒng)恢復(fù)的優(yōu)化決策16-19
• 1.2.4 系統(tǒng)恢復(fù)過程的優(yōu)化控制19-22
• 1.3 本文的主要研究工作22-24
• 第2章 網(wǎng)架重構(gòu)前期的持續(xù)工頻過電壓動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制24-40
• 2.1 引言24-25
• 2.2 動(dòng)態(tài)多目標(biāo)工頻過電壓控制模型25-31
• 2.2.1 目標(biāo)函數(shù)26-30
• 2.2.2 約束條件30-31
• 2.3 工頻過電壓控制模型求解31-35
• 2.3.1 應(yīng)用SPEA2求解Pareto前沿31-33
• 2.3.2 基于字典序法的最優(yōu)方案選擇33
• 2.3.3 工頻過電壓模型求解流程33-35
• 2.4 算例仿真35-38
• 2.5 本章小結(jié)38-40
• 第3章 基于模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的網(wǎng)架重構(gòu)后期負(fù)荷優(yōu)化選擇40-56
• 3.1 引言40-41
• 3.2 模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃數(shù)學(xué)模型41-42
• 3.3 基于模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的負(fù)荷優(yōu)選42-47
• 3.3.1 負(fù)荷優(yōu)選的確定性模型42-43
• 3.3.2 機(jī)會(huì)約束下的負(fù)荷初選43-47
• 3.3.3 含模糊負(fù)荷的潮流校驗(yàn)47
• 3.4 模糊參數(shù)下的負(fù)荷權(quán)重計(jì)算47-49
• 3.5 負(fù)荷優(yōu)選模型求解49-51
• 3.6 算例仿真51-54
• 3.7 本章小結(jié)54-56
• 第4章 計(jì)及負(fù)荷不確定性的網(wǎng)架重構(gòu)后期機(jī)組出力優(yōu)化控制56-70
• 4.1 引言56-57
• 4.2 負(fù)荷的模糊建模57
• 4.3 機(jī)組出力優(yōu)化控制模型57-60
• 4.3.1 目標(biāo)函數(shù)57-58
• 4.3.2 約束條件58-60
• 4.4 機(jī)組出力優(yōu)化控制模型求解60-65
• 4.4.1 模糊機(jī)會(huì)約束的線性化60-62
• 4.4.2 潮流方程的近似線性化62-65
• 4.5 算例仿真65-69
• 4.6 本章小結(jié)69-70
• 第5章 結(jié)論與展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-82
• 致謝82-84
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果84-85
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表85

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本文編號：1041860