本文關(guān)鍵詞：特高壓混聯(lián)電網(wǎng)短路電流的優(yōu)化與控制，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,電力系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,區(qū)域電網(wǎng)間聯(lián)絡(luò)不斷增強(qiáng)。在我國各類電力能源分布不均且能源產(chǎn)地與負(fù)荷中心距離較遠(yuǎn)的實(shí)際情況下,為了滿足全社會(huì)日益增長的電力需求,能夠?qū)崿F(xiàn)可靠經(jīng)濟(jì)地遠(yuǎn)距離輸電,從全局角度實(shí)現(xiàn)對(duì)多種資源統(tǒng)籌利用,可促進(jìn)大區(qū)聯(lián)網(wǎng)并獲取錯(cuò)峰效益的特高壓輸電近年來迅速發(fā)展。然而高一級(jí)電網(wǎng)的建設(shè)必然會(huì)對(duì)原有網(wǎng)架的短路電流水平產(chǎn)生一定影響,如何采用有效的限流手段對(duì)電網(wǎng)的短路電流水平進(jìn)行控制是值得研究的問題。本文首先分析了特高壓發(fā)展的必然性,并簡述了特高壓的引入對(duì)電網(wǎng)短路電流的影響。隨后介紹了五種短路電流常見的限制措施,詳細(xì)分析了限流措施的工作原理和適用情況,并參考相關(guān)文獻(xiàn)列舉其在實(shí)際中的應(yīng)用以及獲得的成效。其次,介紹了粒子群優(yōu)化算法的基本原理和算法流程以及多目標(biāo)優(yōu)化問題的相關(guān)概念,在考慮單一經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的限流措施優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上提出了考慮多種限流措施的基于Pareto最優(yōu)解集的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化模型,模型采用基于Pareto最優(yōu)解集粒子群優(yōu)化算法以短路電流限制措施成本最小化和限流效果最大化為優(yōu)化目標(biāo),求解得到相應(yīng)的Pareto前沿曲線。采用此模型對(duì)新英格蘭39節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)算例系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算,在粒子尋優(yōu)過程中采用Sigma函數(shù)求得多目標(biāo)下每個(gè)粒子的全局最優(yōu)位置,并描繪出兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)間的關(guān)系曲線。最后對(duì)比電網(wǎng)與特高壓混聯(lián)前后的短路電流水平,分析變化趨勢(shì),同時(shí)以短路電流對(duì)相應(yīng)措施的相對(duì)變化率作為縮小搜索空間的依據(jù),針對(duì)混聯(lián)后的電網(wǎng)網(wǎng)架進(jìn)行限流措施的優(yōu)化配置。
【關(guān)鍵詞】：特高壓電網(wǎng) 限流措施 粒子群優(yōu)化算法 多目標(biāo)優(yōu)化 Pareto最優(yōu)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM713
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 課題研究背景和意義9-10
• 1.1.1 特高壓發(fā)展的必然性9-10
• 1.1.2 研究短路電流的目的及意義10
• 1.2 短路電流成因及其影響10-11
• 1.3 特高壓對(duì)電網(wǎng)短路電流的影響11-12
• 1.4 本文主要工作12-14
• 第2章 短路電流限制措施概述14-24
• 2.1 分層分區(qū)14-16
• 2.1.1 基本原理14-15
• 2.1.2 實(shí)例分析15-16
• 2.2 母線分裂運(yùn)行16-17
• 2.2.1 基本原理16-17
• 2.2.2 實(shí)例分析17
• 2.3 故障限流器17-20
• 2.3.1 超導(dǎo)故障限流器18-19
• 2.3.2 電力電子型故障限流器19-20
• 2.4 背靠背直流輸電技術(shù)20-22
• 2.4.1 基本原理20-21
• 2.4.2 技術(shù)特點(diǎn)21-22
• 2.5 采用高阻抗設(shè)備22-23
• 2.5.1 高阻抗發(fā)電機(jī)22
• 2.5.2 高阻抗變壓器22-23
• 2.6 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于粒子群優(yōu)化算法的多目標(biāo)優(yōu)化24-38
• 3.1 粒子群優(yōu)化算法24-26
• 3.1.1 基本粒子群優(yōu)化算法25-26
• 3.1.2 含慣性因子的粒子群優(yōu)化算法26
• 3.2 Pareto多目標(biāo)優(yōu)化26-28
• 3.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題26-27
• 3.2.2 Pareto最優(yōu)27-28
• 3.3 基于粒子群優(yōu)化算法的Pareto多目標(biāo)優(yōu)化模型28-37
• 3.3.1 電網(wǎng)限流措施配置模型28-29
• 3.3.2 基于粒子群優(yōu)化算法的電網(wǎng)限流措施配置模型29-31
• 3.3.3 基于Pareto最優(yōu)解集的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化模型31-34
• 3.3.4 算例分析34-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 限流措施在特商壓混聯(lián)電網(wǎng)中的應(yīng)用研究38-54
• 4.1 特高壓對(duì)電網(wǎng)短路電流的影響分析38-44
• 4.1.1 工程簡介38-39
• 4.1.2 引入特高壓前后短路電流水平比較分析39-44
• 4.2 短路電流計(jì)算的數(shù)學(xué)模型及靈敏度分析44-48
• 4.2.1 短路電流數(shù)學(xué)模型45
• 4.2.2 基于靈敏度選定的候選支路集45-48
• 4.3 限流措施的優(yōu)化配置研究48-52
• 4.3.1 限流措施配置及優(yōu)化48-49
• 4.3.2 優(yōu)化后短路電流水平分析49-52
• 4.4 本章小結(jié)52-54
• 第5章 結(jié)論與展望54-56
• 5.1 結(jié)論54-55
• 5.2 展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果60-61
• 致謝61-62
• 附錄62-64

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：316742