本文關鍵詞： 直流電網(wǎng) 最優(yōu)潮流 粒子群算法 模糊控制　出處：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于柔性直流輸電技術(shù)的直流電網(wǎng)具有靈活安全的潮流控制能力,在大規(guī)模清潔能源發(fā)電、海洋群島供電及新型城市電網(wǎng)構(gòu)建等方面已成為最有效的技術(shù)手段之一。針對直流電網(wǎng)中的最優(yōu)潮流問題,提出了一種基于模糊控制理論的自適應粒子群算法,以實現(xiàn)電網(wǎng)兼顧有功網(wǎng)損和電壓質(zhì)量的優(yōu)化運行。首先利用模糊隸屬度曲線將兩目標轉(zhuǎn)化為單一優(yōu)化目標,引入當前步適應度為模糊控制器輸入端動態(tài)調(diào)節(jié)粒子群算法中的控制參數(shù),使其具更快的收斂性,再用改進的粒子群算法對六端直流電網(wǎng)潮流優(yōu)化模型進行了求解。最后通過仿真算例驗證了所提改進粒子群算法的有效性和可行性。
[Abstract]:The DC network based on the flexible direct current transmission technology has flexible and safe power flow control ability, in the large-scale clean energy generation, The ocean archipelagic power supply and the construction of a new type of urban power network have become one of the most effective technical means. An adaptive particle swarm optimization algorithm based on fuzzy control theory is proposed to solve the problem of optimal power flow in direct current networks. In order to realize the optimal operation of both active power loss and voltage quality, the fuzzy membership curve is used to transform the two objectives into a single optimization objective. The current step fitness is introduced to dynamically adjust the control parameters of the PSO algorithm at the input end of the fuzzy controller, which makes the PSO convergent faster. Then the improved particle swarm optimization algorithm is used to solve the power flow optimization model of the six-terminal DC network. Finally, the effectiveness and feasibility of the improved particle swarm optimization algorithm are verified by a simulation example.
【作者單位】： 先進輸電技術(shù)國家重點實驗室(全球能源互聯(lián)網(wǎng)研究院);
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目(973項目(2012CB215204)~~
【分類號】：TM721.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1544577