隨著全球化石能源日益緊缺以及環(huán)境污染問(wèn)題日益嚴(yán)重,調(diào)節(jié)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)加大清潔能源的使用比例具有重大而迫切的現(xiàn)實(shí)意義。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在發(fā)電過(guò)程中不產(chǎn)生污染氣體對(duì)環(huán)境友好,且使用技術(shù)具有一定的成熟度,得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛重視。風(fēng)電機(jī)組接入配電網(wǎng)后可能改變潮流的分布,進(jìn)而對(duì)配電網(wǎng)系統(tǒng)的有功損耗、節(jié)點(diǎn)電壓和系統(tǒng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生一定的影響。電力系統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化對(duì)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行,降低網(wǎng)絡(luò)損耗,改善電壓質(zhì)量有重要的作用。傳統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化研究大多考慮確定的系統(tǒng)狀態(tài),但由于風(fēng)電機(jī)組出力具有不確定性因素,使得傳統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化手段不再適用。因此,本文在場(chǎng)景分析法的基礎(chǔ)上,研究含風(fēng)電機(jī)組基于多場(chǎng)景的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化。首先,針對(duì)風(fēng)電機(jī)組出力的隨機(jī)性,采用拉丁超立方抽樣及其Nataf變換得到初始場(chǎng)景,建立了相應(yīng)的風(fēng)機(jī)出力模型,進(jìn)行配電網(wǎng)的潮流計(jì)算,得到系統(tǒng)輸出變量的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,分析了風(fēng)機(jī)并網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)的影響。其次,采用HAC算法與K均值聚類進(jìn)行融合得到H-K復(fù)合聚類算法,針對(duì)傳統(tǒng)的H-K復(fù)合聚類算法不能得到最佳數(shù)目的缺點(diǎn),本文基于密度的聚類有效性指標(biāo)得到最佳聚類數(shù),進(jìn)行場(chǎng)景縮減獲得風(fēng)機(jī)出力的若干典型場(chǎng)景。最后,根據(jù)典型場(chǎng)景建立了以... 

【文章來(lái)源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

風(fēng)機(jī)出力與風(fēng)速的關(guān)系

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文丁超立方抽樣設(shè)輸入變量的抽樣值為n，且輸入變量KX 累積分布函數(shù)為：YFXKnKKK ( )， 1,2, KF 為連續(xù)單調(diào)遞增函數(shù)，其范圍為[0,1]。 抽樣樣方法為：把KF 的取值空間分為 [ 0,1/N ]、[1 /N,2/N], ,[(N 1)/N,1]，其取值空KF 的抽樣值為上述每個(gè)區(qū)間中任取一個(gè)數(shù)，通過(guò)求反函數(shù) ()1KKKXFY 可可得到 N 個(gè)樣本空間上KX 的抽樣值，將抽樣值排成一行，便可得到 n N的矩陣 X ，矩陣 X 覆蓋了輸入變量的整個(gè)區(qū)域，圖 2-2 為輸入變量的抽樣示意圖

14圖 2-3 潮流計(jì)算的流程圖Fig.2-3 Flow Chart of Power Flow Calculation中，分析當(dāng)系統(tǒng)中接入風(fēng)電機(jī)組后，對(duì)電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電機(jī)組接入的情況下，分析了在不同相關(guān)系數(shù)下，對(duì)壓等級(jí)為 12.66kV，系統(tǒng)的接線圖如圖 2-4 所示，相統(tǒng)的有功無(wú)功負(fù)荷數(shù)據(jù)如表 2-1 所示，將 2 個(gè)規(guī)格相其額定功率均為 500kW，并且風(fēng)速都滿足 weibul2.2。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]2018年風(fēng)電市場(chǎng):新增裝機(jī)量實(shí)現(xiàn)溫和增長(zhǎng)[J]. 彭澎.  能源. 2019(02)
[2]基于分類概率綜合多場(chǎng)景分析的分布式電源多目標(biāo)規(guī)劃[J]. 孫惠娟,劉君,彭春華.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2018(12)
[3]REN21《全球可再生能源現(xiàn)狀報(bào)告2018》[J].   能源. 2018(07)
[4]基于海量用電數(shù)據(jù)的用戶負(fù)荷模式快速提取方法研究[J]. 盧錦玲,馬沖,馮翠香.  電力科學(xué)與工程. 2018(04)
[5]灰色理論–變分模態(tài)分解和NSGA-Ⅱ優(yōu)化的支持向量機(jī)在變壓器油中氣體預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 肖懷碩,李清泉,施亞林,張同喬,張紀(jì)偉.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2017(12)
[6]考慮多重不確定參數(shù)的配電網(wǎng)概率無(wú)功優(yōu)化[J]. 尹青,楊洪耕,馬曉陽(yáng).  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2017(07)
[7]含分布式電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化研究綜述[J]. 謝海波,武小梅,林翔,謝旭泉,黃海濤.  廣東電力. 2017(02)
[8]考慮多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的場(chǎng)景概率潮流計(jì)算及無(wú)功優(yōu)化[J]. 邱宜彬,歐陽(yáng)譽(yù)波,李奇,陳維榮.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2017(02)
[9]引入聚類分析的光伏出力建模及其在可靠性評(píng)估中的應(yīng)用[J]. 郭一飛,高厚磊,田佳.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2016(23)
[10]含大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)的電網(wǎng)概率無(wú)功優(yōu)化調(diào)度[J]. 尹青,楊洪耕,馬曉陽(yáng).  電網(wǎng)技術(shù). 2017(02)

博士論文
[1]基于區(qū)間理論的不確定性無(wú)功優(yōu)化模型及算法[D]. 張聰.華南理工大學(xué) 2018
[2]計(jì)及相關(guān)性的概率潮流計(jì)算方法及應(yīng)用研究[D]. 蔡德福.華中科技大學(xué) 2014

碩士論文
[1]聚類分析中新聚類有效性指標(biāo)的研究[D]. 李朋.安徽大學(xué) 2018
[2]考慮多風(fēng)電場(chǎng)相關(guān)性的場(chǎng)景概率潮流計(jì)算及其在無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用[D]. 熊強(qiáng).西南交通大學(xué) 2015
[3]重要抽樣法在概率潮流中的應(yīng)用[D]. 周陽(yáng)洋.華北電力大學(xué)（北京） 2011



本文編號(hào)：3106500