【摘要】：大量分布式電源(Distributed Generation,DG)的接入,改變了傳統(tǒng)配電網(wǎng)單向輻射型的網(wǎng)架結(jié)構(gòu),使得配電網(wǎng)朝著主動(dòng)配電網(wǎng)(Active DistributiOn Net,ADN)的方向發(fā)展。高滲透率DG的間歇性發(fā)電,使得AND的狀態(tài)估計(jì)需要更多的考慮DG的不確定性,而利用傳統(tǒng)的配網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)(Distribution State Estimation,DSE)方法所得的結(jié)果已經(jīng)不能滿足實(shí)際運(yùn)行調(diào)度的要求。因此,如何對(duì)DG出力的不確定性進(jìn)行合理建模、從而提高ADN狀態(tài)估計(jì)的精度成為一個(gè)急需解決的問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題,本文主要從以下幾個(gè)方面開(kāi)展研究:首先,對(duì)DSE的數(shù)學(xué)模型做了描述,其中包括配電網(wǎng)量測(cè)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述以及配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的數(shù)學(xué)描述;接著介紹了基于加權(quán)最小二乘法(Weighted Least Square Method,WLS)的狀態(tài)估計(jì)器的相關(guān)理論;最后敘述了基于節(jié)點(diǎn)電壓法的DSE的量測(cè)函數(shù)以及其迭代過(guò)程中雅閣比矩陣內(nèi)的各相關(guān)元素,為區(qū)間狀態(tài)估計(jì)提供了理論基礎(chǔ)。其次,針對(duì)分布式光伏和風(fēng)電出力不確定性的問(wèn)題,分別介紹了影響光伏和風(fēng)機(jī)出力的相關(guān)因素,提出了利用極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)理論分別建立光伏和風(fēng)機(jī)的區(qū)間出力預(yù)測(cè)模型,通過(guò)算例驗(yàn)證了該方法的可行性,為狀態(tài)估計(jì)提供了偽量測(cè)量數(shù)據(jù)。同時(shí),提出了一種考慮風(fēng)機(jī)和光伏出力隨機(jī)性的主動(dòng)配電網(wǎng)的區(qū)間狀態(tài)估計(jì)方法。先利用區(qū)間數(shù)對(duì)配電網(wǎng)中的不確定量進(jìn)行描述,將ELM預(yù)測(cè)的光伏和風(fēng)機(jī)的區(qū)間出力作為偽量測(cè)量,建立了ADN區(qū)間狀態(tài)估計(jì)模型,基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對(duì)ADN進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。最后,通過(guò)IEEE-33配電網(wǎng)進(jìn)行算例驗(yàn)證,結(jié)果表明:配電網(wǎng)中接入DG后,系統(tǒng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)處的電壓幅值和相角相較于接入DG前都有一定程度的提高;采用PSO算法得到的狀態(tài)估計(jì)結(jié)果比傳統(tǒng)的加權(quán)最小二乘法(WLS)精度更高;采用區(qū)間數(shù)對(duì)風(fēng)電和光伏出力的隨機(jī)性進(jìn)行描述后,所求得的估計(jì)結(jié)果也呈現(xiàn)區(qū)間形式,該區(qū)間可以提供更為直觀的配電網(wǎng)狀態(tài)量的上下界信息。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TM727

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本文編號(hào)：2704373