本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)Kruskal算法和無功優(yōu)化的配電網(wǎng)重構(gòu)　出處：《昆明理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 配電網(wǎng)重構(gòu) 網(wǎng)絡(luò)損耗 粒子群算法 Kruskal算法 無功優(yōu)化

【摘要】：隨著人們生活質(zhì)量和生活水平的提高,電力用戶對優(yōu)質(zhì)供電的要求越來越高；此外,隨著需求側(cè)電企改革的深入,對配電網(wǎng)的可靠性和經(jīng)濟(jì)性要求也越來越高。配電網(wǎng)重構(gòu)問題的研究對提高供電可靠性和經(jīng)濟(jì)性具有重要的意義,包括兩方面的內(nèi)容,一方面是經(jīng)濟(jì)性配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu),主要是降低配網(wǎng)網(wǎng)損問題；另一方面是故障性配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu),主要解決故障時(shí)恢復(fù)失電區(qū)的供電問題。本文是針對經(jīng)濟(jì)性配電網(wǎng)重構(gòu)展開研究。對于網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋯栴},本文采用改進(jìn)Kruskal算法,得到最小生成樹。首先,對配電網(wǎng)進(jìn)行潮流計(jì)算獲得系統(tǒng)的各支路損耗；其次,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)線路損耗最小,形成初始生成樹。最后,根據(jù)配電網(wǎng)具體的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),通過以網(wǎng)損最小作為目標(biāo)函數(shù),并滿足一定的約束條件,反復(fù)迭代更新權(quán)值選出最優(yōu)的路徑,得到最優(yōu)的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。對于同時(shí)降低網(wǎng)損、提高電壓質(zhì)量以改善系統(tǒng)潮流分布的問題,本文采用粒子群算法進(jìn)行無功優(yōu)化。利用已獲得的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行初始潮流計(jì)算獲得每個(gè)粒子的適應(yīng)度函數(shù),比選獲得種群的最優(yōu)位置和全局極值；對種群內(nèi)包括的全部粒子通過取舍獲得最優(yōu)的粒子進(jìn)行存儲,從而獲得另一個(gè)種群；更新粒子群中所有粒子的最優(yōu)位置及其對應(yīng)的最優(yōu)適應(yīng)度函數(shù)；按照適應(yīng)度的大小進(jìn)行排序,利用部分粒子產(chǎn)生小的擾動迭代獲得粒子新的最優(yōu)位置和最優(yōu)適應(yīng)函數(shù),直至達(dá)到給出的最大迭代數(shù)或給定的精度,則迭代結(jié)束并產(chǎn)生最優(yōu)解,得到網(wǎng)絡(luò)的無功優(yōu)化結(jié)果。本論文的研究,對降低網(wǎng)損、提高電力企業(yè)及用戶的經(jīng)濟(jì)效益有實(shí)際意義。
[Abstract]:With the improvement of people's quality of life and living standard, the demand of power users for high quality power supply is higher and higher. In addition, with the deepening of demand-side enterprise reform, the reliability and economic requirements of distribution network are increasingly high. The study of distribution network reconfiguration is of great significance to improve the reliability and economy of power supply. It includes two aspects: on the one hand, economic distribution network reconfiguration, mainly to reduce the distribution network loss; On the other hand, it is the fault distribution network reconfiguration, which mainly solves the power supply problem of power loss recovery. This paper focuses on the economic distribution network reconfiguration. For the network topology with minimum network loss as the objective function. In this paper, the improved Kruskal algorithm is used to obtain the minimum spanning tree. Firstly, the power flow calculation of the distribution network is carried out to obtain the branch losses of the system. Secondly, according to the minimum network line loss, the formation of the initial spanning tree. Finally, according to the specific structural characteristics of the distribution network, by taking the minimum network loss as the objective function, and meeting certain constraints. The optimal network topology can be obtained by iterating iteratively updating the weight value to obtain the optimal network topology. At the same time, the problem of reducing the network loss and improving the voltage quality to improve the power flow distribution of the system is discussed. In this paper, particle swarm optimization (PSO) algorithm is used for reactive power optimization. The fitness function of each particle is obtained by the initial power flow calculation using the obtained network topology, and the optimal position and global extremum of the population are obtained by comparison. All the particles included in the population are stored by trade-off to obtain the optimal particle, and then another population is obtained. Update the optimal position of all particles in the particle swarm and its corresponding optimal fitness function; According to the order of fitness, the new optimal position and the optimal fitness function of the particle are obtained by using the small perturbation iteration generated by some particles, until the given maximum iteration number or given precision is achieved. The result of reactive power optimization is obtained. The research in this paper is of practical significance to reduce the network loss and improve the economic benefit of electric power enterprises and users.
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM727

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本文編號：1430190