本文關(guān)鍵詞：基于改進群搜索算法的風電并網(wǎng)多目標無功優(yōu)化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文針對風電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定的影響進行分析,提出了兼顧經(jīng)濟性和安全性的無功優(yōu)化模型,結(jié)合改進的群搜索優(yōu)化算法,展開了對含風電場的電力系統(tǒng)的多目標無功優(yōu)化研究,主要做了以下幾方面的工作:1.提出了基于有功網(wǎng)損和電壓穩(wěn)定系數(shù)的風電并網(wǎng)多目標無功優(yōu)化模型,同時考慮經(jīng)濟性和安全性。對目標函數(shù)進行歸一化處理,引入安全裕度因子將多目標函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標函數(shù),采用群搜索算法對所提出的模型進行求解。算例分析采用含風機和無功補償裝置的IEEE-14節(jié)點系統(tǒng),尋優(yōu)結(jié)果驗證了該無功優(yōu)化模型的有效性。2.提出了優(yōu)化Pareto最優(yōu)解集多目標群搜索算法(Pareto-solution Optimized Multi-objective Group Search Optimizer,POMGSO)。將逐次淘汰策略應(yīng)用于外部精英集的維護和更新策略中;將動態(tài)加權(quán)綜合評價方法應(yīng)用于發(fā)現(xiàn)者的選取。改善了優(yōu)化算法求得的Pareto最優(yōu)解集的分布廣泛性和均勻性。3.利用POMGSO算法求解基于經(jīng)濟性和安全性的多目標無功優(yōu)化模型,算例分析采用了含風機和無功補償裝置的IEEE-30節(jié)點系統(tǒng),決策采用了一種適應(yīng)風電功率波動的風電并網(wǎng)無功優(yōu)化評價方法,進行以下三個方面的對比分析:優(yōu)化前后節(jié)點電壓的對比;POMGSO與MGSO降損率的對比;Pareto最優(yōu)解集分布均勻性與廣泛性的對比,對比結(jié)果表明了POMGSO算法的有效性和實用性。
【關(guān)鍵詞】：風電并網(wǎng) 無功優(yōu)化 電壓穩(wěn)定系數(shù) 多目標群搜索算法 Pareto最優(yōu)解集
【學位授予單位】：上海電機學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM614;TM714.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 選題的背景及意義10-11
• 1.1.1 風力發(fā)電的現(xiàn)狀10
• 1.1.2 選題的意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 含風電場的電力系統(tǒng)潮流計算現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 無功優(yōu)化的研究現(xiàn)狀12
• 1.2.3 風電并網(wǎng)無功優(yōu)化研究方法12-14
• 1.3 論文的主要工作14-16
• 第二章 風電并網(wǎng)無功優(yōu)化模型16-34
• 2.1 引言16
• 2.2 無功功率對電力系統(tǒng)的影響16-20
• 2.2.1 無功功率對有功網(wǎng)損的影響16-17
• 2.2.2 無功功率對電壓水平的影響17-19
• 2.2.3 無功功率對功率因數(shù)的影響19-20
• 2.3 無功控制設(shè)備20-23
• 2.4 風速不確定性對含風電場電力系統(tǒng)的影響23-29
• 2.4.1 引言23
• 2.4.2 風電場在潮流計算中的處理23-24
• 2.4.3 含風電場電力系統(tǒng)潮流計算的數(shù)學模型24-25
• 2.4.4 潮流計算的約束條件25
• 2.4.5 潮流計算的流程與程序?qū)崿F(xiàn)25-27
• 2.4.6 風速不確定性對含風電場電力系統(tǒng)的影響27-29
• 2.5 風電并網(wǎng)無功優(yōu)化模型29-33
• 2.5.1 引言29
• 2.5.2 控制變量29
• 2.5.3 狀態(tài)變量29-30
• 2.5.4 常用的目標函數(shù)30-31
• 2.5.5 變量約束條件31-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第三章 基于經(jīng)濟性和安全性的多目標無功優(yōu)化模型34-54
• 3.1 電壓穩(wěn)定系數(shù)34-36
• 3.2 基于經(jīng)濟性和安全性的風電并網(wǎng)無功優(yōu)化模型36-37
• 3.2.1 引言36-37
• 3.2.2 基于經(jīng)濟性和安全性的無功優(yōu)化模型37
• 3.3 目標函數(shù)的處理37-39
• 3.3.1 聚集函數(shù)的方法37-38
• 3.3.2 目標函數(shù)的歸一化38
• 3.3.3 安全裕度因子38-39
• 3.4 無功優(yōu)化模型有效性驗證39-43
• 3.4.1 引言39
• 3.4.2 群搜索優(yōu)化算法的基本原理39-41
• 3.4.3 群搜索優(yōu)化算法的參數(shù)選擇41-42
• 3.4.4 群搜索優(yōu)化算法的流程42-43
• 3.4.5 群搜索算法在無功優(yōu)化中的應(yīng)用流程43
• 3.5 算例分析43-53
• 3.5.1 引言43-44
• 3.5.2 含風機和無功補償裝置的IEEE-14節(jié)點系統(tǒng)數(shù)據(jù)44-48
• 3.5.3 結(jié)果分析48-53
• 3.6 本章小結(jié)53-54
• 第四章 基于改進群搜索算法的風電并網(wǎng)多目標無功優(yōu)化54-82
• 4.1 引言54
• 4.2 風電并網(wǎng)多目標無功優(yōu)化的Pareto最優(yōu)方法54-56
• 4.2.1 Pareto最優(yōu)方法55-56
• 4.2.2 Pareto最優(yōu)解集質(zhì)量評價56
• 4.3 多目標群搜索優(yōu)化算法概述56-60
• 4.3.1 引言56-57
• 4.3.2 多目標群搜索算法的計算流程57-58
• 4.3.3 多目標群搜索算法的關(guān)鍵技術(shù)58-59
• 4.3.4 多目標群搜索算法的分析59-60
• 4.4 優(yōu)化Pareto解集的多目標群搜索算法60-66
• 4.4.1 引言60
• 4.4.2 發(fā)現(xiàn)者的動態(tài)選擇策略60-61
• 4.4.3 逐次淘汰策略61-64
• 4.4.4 優(yōu)化Pareto解集的多目標群搜索算法64-66
• 4.5 風電并網(wǎng)無功優(yōu)化Pareto最優(yōu)解決策66-69
• 4.5.1 風功率預測誤差與控制周期內(nèi)功率波動66
• 4.5.2 無功優(yōu)化適應(yīng)風電功率波動評價體系66-68
• 4.5.3 Pareto最優(yōu)解決策流程68-69
• 4.6 算例分析69-81
• 4.6.1 含風機和無功補償裝置的IEEE-30節(jié)點系統(tǒng)數(shù)據(jù)69-74
• 4.6.2 結(jié)果分析74-81
• 4.7 本章小結(jié)81-82
• 第五章 總結(jié)與展望82-84
• 5.1 總結(jié)82-83
• 5.2 展望83-84
• 參考文獻84-90
• 致謝90-91
• 攻讀碩士學位期間獲得的研究成果91

【參考文獻】

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8 郭s

本文編號：357373