【摘要】：針對電力系統(tǒng)無功優(yōu)化時(shí)風(fēng)電出力及負(fù)荷的不確定性和相關(guān)性,建立一種綜合考慮多種不確定因素的無功優(yōu)化模型。采用三點(diǎn)估計(jì)法處理該模型中的不確定因素,將不確定潮流計(jì)算轉(zhuǎn)化為較少采樣點(diǎn)處的確定潮流計(jì)算。為克服花朵授粉算法易陷入局部最優(yōu)、尋優(yōu)精度低等不足,將拉丁超立方采樣技術(shù)、自適應(yīng)調(diào)整轉(zhuǎn)換概率及鄰域策略應(yīng)用于花朵授粉算法,提出一種改進(jìn)花朵授粉算法求解所建優(yōu)化模型。在含風(fēng)電場的IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)上進(jìn)行仿真測試,結(jié)果表明所提無功優(yōu)化模型和求解方法在不確定環(huán)境下能夠有效降低系統(tǒng)網(wǎng)損并減小系統(tǒng)狀態(tài)變量發(fā)生越限的風(fēng)險(xiǎn),從而保證系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。
[Abstract]:Aiming at the uncertainty and correlation of wind power output and load in reactive power optimization of power system, a reactive power optimization model considering various uncertain factors is established. The method of three-point estimation is used to deal with the uncertain factors in the model, and the uncertain power flow calculation is transformed into the definite power flow calculation at less sampling points. In order to overcome the shortcomings of flower pollination algorithm which is easy to fall into local optimum and low precision, Latin hypercube sampling technique, adaptive adjustment transformation probability and neighborhood strategy are applied to flower pollination algorithm. An improved flower pollination algorithm is proposed to solve the optimization model. The simulation results on IEEE30 node system with wind farm show that the proposed reactive power optimization model and solution method can effectively reduce the system network loss and reduce the risk of system state variables overrunning under uncertain environment. So as to ensure the safe and economic operation of the system.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號】：TM714.3

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本文編號：2224528