分布式風(fēng)電和電動汽車大規(guī)模接入配電網(wǎng),增加了配電網(wǎng)運行的不確定性,并且位置相鄰的風(fēng)電場往往還存在相關(guān)性,這些不確定性因素和相關(guān)性因素給配電網(wǎng)的運行管理帶來新的挑戰(zhàn)。為了處理風(fēng)電場間復(fù)雜的非線性關(guān)系,首次將Rosenblatt變換與copula函數(shù)相結(jié)合,提出一種基于copula函數(shù)及Rosenblatt變換的半不變量概率潮流計算方法。所提方法既能準確捕捉到輸入變量間的非線性相關(guān)關(guān)系,又具備半不變量法計算效率高的優(yōu)點,具有適用范圍廣、相關(guān)性描述準確、計算速度快的優(yōu)點。以IEEE33節(jié)點網(wǎng)絡(luò)接入風(fēng)電場進行測試,證明了所提方法的有效性、準確性和實用性。與考慮線性相關(guān)性的計算結(jié)果相比較,所提方法的計算結(jié)果更接近實際運行情況。配電網(wǎng)重構(gòu)通過分段開關(guān)、聯(lián)絡(luò)開關(guān)的開閉,確定網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)拓撲結(jié)構(gòu)。與配電網(wǎng)的靜態(tài)重構(gòu)相比,配電網(wǎng)的動態(tài)重構(gòu)更適合考慮整個研究時段電動汽車負荷和分布式風(fēng)電出力的不確定性。因此,為綜合考慮以上不確定因素和相關(guān)性因素,以全天電能損耗期望最小為目標函數(shù),建立了計及風(fēng)電相關(guān)性和電動汽車充/放電模式的配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)模型。研究了配電網(wǎng)在電動汽車基于隨機充電、負荷谷期充電和負荷谷/峰期充/放... 

【文章來源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 課題的背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 分布式風(fēng)電相關(guān)性
        1.2.2 電動汽車的充/放電負荷
        1.2.3 概率潮流計算
        1.2.4 配電網(wǎng)重構(gòu)
    1.3 論文的主要工作
        1.3.1 配電網(wǎng)中的不確定性和相關(guān)性模型
        1.3.2 含相關(guān)性的半不變量概率潮流算法
        1.3.3 計及風(fēng)電相關(guān)性和電動汽車的配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)
第2章 配電網(wǎng)中的的不確定性與相關(guān)性模型
    2.1 配電網(wǎng)中的不確定性元件及其模型
        2.1.1 負荷的模型
        2.1.2 分布式風(fēng)電出力的隨機模型
        2.1.3 電動汽車充/放電模型
    2.2 基于copula函數(shù)的風(fēng)電相關(guān)性模型
        2.2.1 copula理論
        2.2.2 最優(yōu)copula函數(shù)的選擇
        2.2.3 二維風(fēng)電隨機變量copula建模步驟
        2.2.4 多維風(fēng)電隨機變量相關(guān)性模型
    2.3 本章小結(jié)
第3章 含相關(guān)性的半不變量概率潮流計算
    3.1 半不變量潮流計算
        3.1.1 算法原理
        3.1.2 隨機變量的半不變量求取方法
        3.1.3 輸出隨機變量分布函數(shù)的求取方法
    3.2 含相關(guān)性隨機變量的獨立化處理
        3.2.1 Rosenblatt變換理論
        3.2.2 相關(guān)變量獨立化轉(zhuǎn)換步驟
    3.3 考慮輸入變量相關(guān)性的概率潮流計算
    3.4 算例分析
        3.4.1 算例簡介
        3.4.2 所提算法性能評估
    3.5 本章小結(jié)
第4章 計及風(fēng)電相關(guān)性和電動汽車的配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)
    4.1 配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型
        4.1.1 配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)的目標函數(shù)
        4.1.2 約束條件
    4.2 動態(tài)重構(gòu)的靜態(tài)化處理
    4.3 混合遺傳算法NCGA
    4.4 計及風(fēng)電相關(guān)性和電動汽車的配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)
    4.5 算例分析
        4.5.1 算例概述及參數(shù)設(shè)置
        4.5.2 電動汽車3 種模式下的動態(tài)重構(gòu)結(jié)果分析
        4.5.3 風(fēng)電相關(guān)性對重構(gòu)的影響分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]考慮分布式電源不確定性的配電網(wǎng)魯棒動態(tài)重構(gòu)[J]. 徐俊俊,吳在軍,周力,成晟,李培帥,竇曉波.  中國電機工程學(xué)報. 2018(16)
[2]含電動汽車和分布式電源的主動配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)[J]. 李揚,韋鋼,馬鈺,李牧,何煒,李光宏.  電力系統(tǒng)自動化. 2018(05)
[3]多時段及變量相關(guān)情形下電動汽車充/放電對有源配電網(wǎng)電壓水平影響研究[J]. 李雪,陳豪杰,杜大軍.  中國電機工程學(xué)報. 2018(02)
[4]考慮多風(fēng)電場相關(guān)性的電網(wǎng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度二階段帶補償算法[J]. 謝敏,熊靖,吉祥,柯少佳,劉明波.  電力系統(tǒng)自動化. 2017(07)
[5]基于混合藤Copula模型的風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電相關(guān)性建模及其在無功優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 邱宜彬,歐陽譽波,徐蓓,李奇,陳維榮.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(03)
[6]考慮多風(fēng)電場相關(guān)性的場景概率潮流計算及無功優(yōu)化[J]. 邱宜彬,歐陽譽波,李奇,陳維榮.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2017(02)
[7]基于Nataf變換含相關(guān)性的擴展準蒙特卡洛隨機潮流方法[J]. 方斯頓,程浩忠,徐國棟,姚良忠,曾平良.  電工技術(shù)學(xué)報. 2017(02)
[8]基于信息熵時段劃分的主動配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)[J]. 趙靜翔,牛煥娜,王鈺竹.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(02)
[9]考慮負荷時變性的主動配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)和DG動態(tài)調(diào)控策略[J]. 周慧芝,唐飛,劉滌塵,葉笑莉,趙婷.  電網(wǎng)技術(shù). 2016(08)
[10]考慮電動汽車充電策略的配網(wǎng)重構(gòu)二階錐規(guī)劃模型[J]. 李洪美,崔翰韜,萬秋蘭.  中國電機工程學(xué)報. 2015(18)

碩士論文
[1]基于多種優(yōu)化方法的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)研究[D]. 歐帝宏.華南理工大學(xué) 2012



本文編號：3050983