本文關(guān)鍵詞：含DG和EV配電網(wǎng)的潮流分析與優(yōu)化方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：以可再生能源為基礎(chǔ)的發(fā)電技術(shù)正在快速發(fā)展,作為分布式電源(distributed generation, DG)接入電網(wǎng)。同時(shí),能夠減少碳排放和噪音污染的電動(dòng)汽車(electric vehicles,EVs)也開始接入電網(wǎng)充電。分布式電源和電動(dòng)汽車的接入使得配電系統(tǒng)潮流不再是單向地從配變流向負(fù)荷,多電源環(huán)網(wǎng)的出現(xiàn)會(huì)帶來多向潮流,因此使得配電系統(tǒng)的潮流分析和優(yōu)化問題變得更為復(fù)雜�；诜植际诫娫春碗妱�(dòng)汽車的特點(diǎn),如何在保證安全和可靠供電的前提下更加合理地利用分布式能源同時(shí)減少電動(dòng)汽車充電對(duì)配電網(wǎng)產(chǎn)生的負(fù)面影響,是一個(gè)亟待解決且十分必要的問題,電力系統(tǒng)潮流優(yōu)化為上述問題提供了有效的解決途徑。首先,本文建立了含有DG和EV的輻射狀配電系統(tǒng)物理模型和數(shù)學(xué)模型。分析DG和EV接入的節(jié)點(diǎn)類型,采用適合于輻射狀配電網(wǎng)的改進(jìn)前推回代算法進(jìn)行求解。根據(jù)提出的潮流計(jì)算方法,計(jì)算不同DG和EV接入情景下的配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓和系統(tǒng)網(wǎng)損,分析DG和EV接入對(duì)配電系統(tǒng)潮流的影響。然后,本文建立了含有DG和EV的配電系統(tǒng)最優(yōu)潮流模型,分別以上一級(jí)電網(wǎng)注入系統(tǒng)有功功率最小和系統(tǒng)有功網(wǎng)損最小為目標(biāo),實(shí)現(xiàn)最大程度接納分布式能源和配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。通過變量替換和松弛處理,將非線性最優(yōu)潮流模型轉(zhuǎn)化為擴(kuò)展二階錐規(guī)劃模型,即將變量之間復(fù)雜的非線性關(guān)系變換為錐集,使得模型在表面上接近線性規(guī)劃,采用原始對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法求解,從而簡(jiǎn)化了模型,減少了計(jì)算量和計(jì)算復(fù)雜度。通過引入負(fù)荷因子和電源因子得到一天內(nèi)不同時(shí)段的DG優(yōu)化出力,考慮了隨時(shí)間變化的負(fù)荷和分布式電源的出力特性。最后,考慮到分布式電源和電動(dòng)汽車的接入給配電系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行帶來了不確定性因素,本文采用隨機(jī)規(guī)劃理論,利用蒙特卡洛模擬技術(shù)對(duì)風(fēng)速和光照強(qiáng)度采樣生產(chǎn)隨機(jī)場(chǎng)景,以系統(tǒng)發(fā)電成本和運(yùn)行成本之和最小為優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)建基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的概率最優(yōu)潮流數(shù)學(xué)模型。優(yōu)化模型仍然是控制分布式電源的輸出功率實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的優(yōu)化,但是模型中引入了隨機(jī)變量,即由能源等不確定因素決定的分布式電源最大發(fā)電功率,對(duì)輸出功率進(jìn)行約束,實(shí)現(xiàn)新能源的有效利用,減少棄風(fēng)棄光和備用的投入。由于目標(biāo)函數(shù)存在不可導(dǎo)點(diǎn)需要采用分段函數(shù)處理,且需要進(jìn)行大量仿真,本文將模型轉(zhuǎn)換為機(jī)會(huì)約束二階錐規(guī)劃模型,采用原始對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法求解。內(nèi)點(diǎn)法具有求解時(shí)間短,收斂性好、優(yōu)化結(jié)果更精確的特點(diǎn),是一種非常適合該模型的算法。本文以IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)為例進(jìn)行仿真計(jì)算,驗(yàn)證提出的含DG和EV配電網(wǎng)的潮流計(jì)算方法、確定性和隨機(jī)性最優(yōu)潮流模型。算例結(jié)果表明本文提出的潮流計(jì)算方法、優(yōu)化模型及求解方法具有合理性和有效性,能夠解決本文提出的問題,通過配電系統(tǒng)潮流優(yōu)化實(shí)現(xiàn)最大程度接納分布式能源以及降低電動(dòng)汽車充電帶來的負(fù)面影響,同時(shí)為含分布式電源與電動(dòng)汽車的配電網(wǎng)運(yùn)行與規(guī)劃提供了參考和依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：配電系統(tǒng) 最優(yōu)潮流 分布式發(fā)電 電動(dòng)汽車 擴(kuò)展二階錐規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM744
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 本課題研究的意義和目的12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-20
• 1.2.1 電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 含有分布式電源的配電系統(tǒng)研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.3 含分布式電源的最優(yōu)潮流模型及算法17-20
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排20-22
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容20
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排20-22
• 第二章 含分布式電源與電動(dòng)汽車的配電網(wǎng)潮流計(jì)算22-34
• 2.1 問題的提出22
• 2.2 含DG和EV的輻射狀配電系統(tǒng)物理模型22-23
• 2.3 含DG與EV的輻射狀配電系統(tǒng)潮流計(jì)算數(shù)學(xué)模型23-27
• 2.3.1 輻射狀配電系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型23-24
• 2.3.2 分布式電源的數(shù)學(xué)模型24-27
• 2.3.3 電動(dòng)汽車的數(shù)學(xué)模型27
• 2.4 含DG與EV配電系統(tǒng)潮流計(jì)算的前推回代方法27-29
• 2.4.1 算法研究27
• 2.4.2 各類節(jié)點(diǎn)在潮流計(jì)算中的處理27-28
• 2.4.3 含分布式電源的配電網(wǎng)潮流計(jì)算步驟28-29
• 2.5 算例分析29-33
• 2.5.1 分布式電源并網(wǎng)對(duì)配電網(wǎng)網(wǎng)損和電壓的影響30-32
• 2.5.2 電動(dòng)汽車充電對(duì)配電網(wǎng)網(wǎng)損和電壓的影響32-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第三章 電動(dòng)汽車隨機(jī)充電下含DG的配電網(wǎng)最優(yōu)潮流34-52
• 3.1 問題的提出34
• 3.2 單個(gè)電動(dòng)汽車隨機(jī)充電模型34-36
• 3.2.1 電動(dòng)汽車充電開始時(shí)間概率分布34-35
• 3.2.2 電動(dòng)汽車日行駛里程概率分布35
• 3.2.3 電動(dòng)汽車電池充電特性35
• 3.2.4 電動(dòng)汽車充電時(shí)長(zhǎng)35-36
• 3.3 電動(dòng)汽車隨機(jī)充電下含DG的配電網(wǎng)最優(yōu)潮流模型36-39
• 3.3.1 最優(yōu)潮流模型36-38
• 3.3.2 電源因子38-39
• 3.4 最優(yōu)潮流模型求解方法39-44
• 3.4.1 概述39
• 3.4.2 二階錐規(guī)劃理論39-42
• 3.4.3 基于擴(kuò)展二階錐規(guī)劃的含DG和EV配電網(wǎng)最優(yōu)潮流模型42-44
• 3.5 算例分析44-50
• 3.5.1 基本假設(shè)44-45
• 3.5.2 計(jì)算結(jié)果與分析45-50
• 3.6 本章小結(jié)50-52
• 第四章 電動(dòng)汽車隨機(jī)充電下計(jì)及DG出力不確定性的配電網(wǎng)概率最優(yōu)潮流52-64
• 4.1 問題的提出52
• 4.2 風(fēng)電輸出功率的概率模型52-54
• 4.2.1 不確定性風(fēng)速模型52
• 4.2.2 風(fēng)機(jī)出力模型52-54
• 4.3 光伏電源輸出功率的概率模型54
• 4.3.1 不確定性光照強(qiáng)度模型54
• 4.3.2 光伏電源輸出功率模型54
• 4.4 基于機(jī)會(huì)約束二階錐規(guī)劃的概率最優(yōu)潮流模型54-58
• 4.4.1 機(jī)會(huì)約束規(guī)劃理論54-56
• 4.4.2 基于機(jī)會(huì)約束二階錐規(guī)劃的含DG和EV配電網(wǎng)概率最優(yōu)潮流模型56-58
• 4.5 求解方法58-60
• 4.5.1 模型轉(zhuǎn)換58-59
• 4.5.2 求解步驟59-60
• 4.6 算例分析60-63
• 4.6.1 基本假設(shè)60-61
• 4.6.2 計(jì)算結(jié)果與分析61-62
• 4.6.3 算法驗(yàn)證和比較62-63
• 4.7 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論與展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-72
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文72-73
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目73-75
• 致謝75-76
• 附錄76-82

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：508337