近年來,隨著能源需求迅速增長,分布式電源（Distribution Generation,DG）與電動(dòng)汽車（Electric Vehicle,EV）憑借其可再生、經(jīng)濟(jì)環(huán)保等特點(diǎn)受到人們的重視。DG和EV負(fù)荷的隨機(jī)性、分散性等特點(diǎn),大規(guī)模接入配電網(wǎng)后,對(duì)配電網(wǎng)的安全、可靠穩(wěn)定的運(yùn)行帶來了挑戰(zhàn)。配電網(wǎng)重構(gòu)通過操作網(wǎng)路中開關(guān)的閉合狀態(tài)改變配電網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),以提高配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)可靠性,使配電網(wǎng)處于最優(yōu)的運(yùn)行狀態(tài)。為了提高DG和EV入網(wǎng)后配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性,本文主要結(jié)合DG和EV接入配電網(wǎng)后的特點(diǎn),進(jìn)行基于人工魚群算法的主動(dòng)配電網(wǎng)重構(gòu)研究。（1）建立風(fēng)電、光伏等DG的功率輸出模型,對(duì)DG在配電網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)類型做相應(yīng)處理轉(zhuǎn)化為PQ節(jié)點(diǎn),針對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)潮流計(jì)算過程的確定性和不確定性因素,提出利用改進(jìn)的前推回代法和兩點(diǎn)估計(jì)法進(jìn)行配電網(wǎng)的確定性和概率性潮流計(jì)算,以提高潮流計(jì)算的精度和效率。（2）針對(duì)傳統(tǒng)人工魚群算法的求解精度低,后期易于陷入局部最優(yōu)值,不能較好的適應(yīng)主動(dòng)配電網(wǎng)重構(gòu)的缺陷,提出了一種基于差分進(jìn)化的改進(jìn)人工魚群算法（DE-IAFSA）,通過算例測試,將DE-IAFSA與傳統(tǒng)魚群算法的尋優(yōu)... 

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 主動(dòng)配電網(wǎng)的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 主動(dòng)配電網(wǎng)的靜態(tài)重構(gòu)
        1.2.2 主動(dòng)配電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)重構(gòu)
    1.3 本文的研究思路及章節(jié)安排
第二章 分布式電源介紹及其潮流計(jì)算方法
    2.1 分布式電源介紹及負(fù)荷概率模型
        2.1.1 風(fēng)力發(fā)電
        2.1.2 光伏發(fā)電
        2.1.3 微型燃?xì)廨啓C(jī)
        2.1.4 負(fù)荷概率模型
    2.2 分布式電源的處理方法
        2.2.1 PQ節(jié)點(diǎn)
        2.2.2 PI節(jié)點(diǎn)
        2.2.3 PV節(jié)點(diǎn)
        2.2.4 PQ(V)節(jié)點(diǎn)
    2.3 潮流計(jì)算方法
        2.3.1 基于確定性潮流的前推回代法
        2.3.2 基于概率潮流的兩點(diǎn)估計(jì)法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于差分進(jìn)化的改進(jìn)人工魚群算法
    3.1 人工魚群算法
        3.1.1 覓食行為
        3.1.2 聚群行為
        3.1.3 追尾行為
        3.1.4 公告板行為
    3.2 差分進(jìn)化算法
        3.2.1 基本原理
        3.2.2 算法流程圖
    3.3 基于差分進(jìn)化的改進(jìn)人工魚群算法
        3.3.1 DE-IAFSA算法改進(jìn)策略
        3.3.2 算法步驟
        3.3.3 算法流程圖
    3.4 算法性能測試
    3.5 本章小結(jié)
第四章 主動(dòng)配電網(wǎng)的靜態(tài)重構(gòu)分析
    4.1 主動(dòng)配電網(wǎng)的靜態(tài)重構(gòu)數(shù)學(xué)模型
        4.1.1 目標(biāo)函數(shù)
        4.1.2 約束條件
    4.2 基于“無重復(fù)”生成樹的主動(dòng)配電網(wǎng)重構(gòu)策略
        4.2.1 配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡化
        4.2.2 “無重復(fù)”生成樹
        4.2.3 編碼方式改進(jìn)
    4.3 主動(dòng)配電網(wǎng)的靜態(tài)重構(gòu)
        4.3.1 基于DE-IAFSA的配電網(wǎng)重構(gòu)步驟
        4.3.2 基于DE-IAFSA的配電網(wǎng)重構(gòu)流程
        4.3.3 算例分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 主動(dòng)配電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)重構(gòu)分析
    5.1 EV充電負(fù)荷數(shù)學(xué)模型
    5.2 基于蒙特卡洛法的等效日負(fù)荷曲線模擬
    5.3 基于信息熵減法的等效日負(fù)荷曲線時(shí)段劃分
        5.3.1 信息熵的概述
        5.3.2 等效日負(fù)荷曲線時(shí)段劃分步驟
        5.3.3 等效日負(fù)荷曲線時(shí)段劃分流程
    5.4 主動(dòng)配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)重構(gòu)模型
        5.4.1 目標(biāo)函數(shù)
        5.4.2 約束條件
    5.5 主動(dòng)配電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)重構(gòu)求解
        5.5.1 主動(dòng)配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)重構(gòu)求解步驟
        5.5.2 主動(dòng)配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)重構(gòu)求解流程
    5.6 主動(dòng)配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)重構(gòu)分析
        5.6.1 DG的日出力數(shù)據(jù)
        5.6.2 電動(dòng)汽車(EV)日充電負(fù)荷分布
        5.6.3 原始日負(fù)荷曲線
        5.6.4 等效日負(fù)荷曲線
        5.6.5 等效日負(fù)荷曲線時(shí)段劃分
        5.6.6 主動(dòng)配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)重構(gòu)
    5.7 本章小結(jié)
第六章 結(jié)束語
    6.1 主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)
    6.2 后續(xù)研究工作
參考文獻(xiàn)
附錄1
附錄2
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果



本文編號(hào)：3691404