發(fā)布時間：2018-02-04 00:04

  本文關鍵詞： 分布式電源 配電網(wǎng)靜態(tài)重構 改進粒子群算法 配電網(wǎng)動態(tài)重構 Fisher最優(yōu)分割法　出處：《鄭州大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：配電網(wǎng)絡重構是優(yōu)化配網(wǎng)運行方式的一種有效方法,可以通過改變網(wǎng)絡中各開關的開合狀態(tài)來改變配網(wǎng)結構,從而達到降低網(wǎng)損、提高供電質量等目標。而隨著配電自動化的全面展開和分布式電源(Distributed Generation,DG)在配網(wǎng)中的廣泛接入,對配電網(wǎng)重構的要求也越來越高。在實際系統(tǒng)中,負荷與接入的分布式電源出力是時序性變化的,僅針對系統(tǒng)某一時刻的狀態(tài)進行靜態(tài)重構不能解決實際中遇到的問題,因此本文在靜態(tài)重構之外,還將基于系統(tǒng)數(shù)據(jù)時序性變化的特點對配網(wǎng)動態(tài)重構進行研究。配電網(wǎng)絡動態(tài)重構與靜態(tài)重構的區(qū)別就在于,靜態(tài)重構是基于時間斷面進行的,而動態(tài)重構則是基于一個時間段進行的。因此可將動態(tài)重構問題等效為含有開關約束條件的多個靜態(tài)重構優(yōu)化問題。本文對靜態(tài)重構提出了基于改進粒子群算法的計算方法。對靜態(tài)重構進行建模;對粒子群算法作出改進,采用非線性變化的慣性權重及隨之非對稱異步變化的學習因子并引入高斯白噪聲雙擾動變異,提高了算法的尋優(yōu)性能;對于配網(wǎng)重構問題中的不可行解較多的問題,進行了基于環(huán)路矩陣位置的十進制編碼,并對越限的粒子采用了修復和懲罰的策略。通過兩個基本算例進一步驗證了該方法的可行性與有效性,并分析了重構與接入分布式電源對配電網(wǎng)的影響。接著在靜態(tài)重構的基礎上,提出了基于Fisher最優(yōu)分割法的動態(tài)重構方法。建立了動態(tài)重構的模型;并基于系統(tǒng)數(shù)據(jù)時序性變化的特點,采用Fisher有序分割法進行時段最優(yōu)劃分;用各段負荷中心依次進行靜態(tài)重構,若開關動作次數(shù)越限,則將最優(yōu)分段數(shù)減一,重新進行分段與重構。該方法無須提前設置分段數(shù)與合并時段的閾值,方便快捷。算例結果表明該方法能有效降低重構次數(shù)并降低運行總費用。并在對系統(tǒng)多維負荷數(shù)據(jù)進行分段時,提出了一種獲得系統(tǒng)近似負荷曲線的方法,采用主成分分析法擬合多條負荷曲線,并通過計算分段損失函數(shù)變化驗證了其可行性。
[Abstract]:Distribution network reconfiguration is an effective method to optimize the operation mode of distribution network. It can change the distribution network structure by changing the on-off state of each switch in the network, so as to reduce the network loss. With the development of distribution automation and the wide access of distributed generation DGs in the distribution network. The demand for reconfiguration of distribution network is more and more high. In the actual system, the load and the output of the connected distributed power are time-series changes. Static refactoring only for the state of the system at a certain time can not solve the problems encountered in practice, so this paper is outside of static refactoring. Dynamic reconfiguration of distribution network is also studied based on the characteristics of system data timing. The difference between dynamic reconfiguration of distribution network and static reconfiguration is that static reconfiguration is based on time section. Dynamic reconfiguration is based on a time period, so the dynamic reconfiguration problem can be equivalent to multiple static reconfiguration optimization problems with switching constraints. In this paper, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed for static reconfiguration. Modeling static reconfiguration; The particle swarm optimization (PSO) algorithm is improved by using the nonlinear inertia weight and the learning factor of asymmetric asynchronous variation and introducing Gao Si white noise double disturbance mutation to improve the optimization performance of the algorithm. For the infeasible solution of distribution network reconstruction problem, the decimal coding based on the position of loop matrix is carried out. The strategies of repair and punishment are adopted for the particles over the limit, and the feasibility and effectiveness of the method are further verified by two basic examples. The influence of reconfiguration and access to distributed generation on distribution network is analyzed. Based on static reconfiguration, a dynamic reconfiguration method based on Fisher optimal partition method is proposed, and a dynamic reconfiguration model is established. Based on the characteristics of the temporal variation of the system data, the Fisher sequential segmentation method is used for the optimal division of time periods. If the number of switching operations exceeds the limit, the optimal number of segments will be reduced by one, and the segmentation and reconstruction will be carried out again. This method does not need to set the threshold between the number of segments and the combined period in advance. The results show that this method can effectively reduce the number of reconfiguration and reduce the total running cost. When the multi-dimensional load data of the system is segmented, a method to obtain the approximate load curve of the system is proposed. The principal component analysis (PCA) is used to fit multiple load curves, and the feasibility is verified by calculating the variation of piecewise loss function.
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM711

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本文編號：1488729