本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)無功優(yōu)化的變電站電壓無功控制系統(tǒng)參數(shù)整定方法

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【摘要】：變電站自動電壓無功控制(Voltage Quality Control,VQC)作為變電站綜合自動化的一項(xiàng)重要功能,具有提高電壓質(zhì)量,降低有功網(wǎng)損,保證電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要作用。現(xiàn)有研究主要針對變電站VQC的區(qū)域圖控制策略,而對區(qū)域圖中電壓和功率因數(shù)限值的控制參數(shù)整定問題研究很少。然而控制參數(shù)的整定直接影響到變電站內(nèi)控制設(shè)備的動作效果。如何通過控制參數(shù)的合理整定來避免調(diào)壓設(shè)備的頻繁動作并實(shí)現(xiàn)變電站全天電壓無功運(yùn)行狀態(tài)的最優(yōu),是變電站VQC中亟待解決的關(guān)鍵問題。為此,本文對基于動態(tài)無功優(yōu)化的變電站VQC系統(tǒng)控制參數(shù)整定方法進(jìn)行了深入的研究和探索,主要研究成果如下:(1)針對現(xiàn)有模型的功率因數(shù)理想目標(biāo)值設(shè)置不當(dāng)、電壓和功率因數(shù)的硬約束不符合實(shí)際,以及日負(fù)荷曲線的小時(shí)級等值可能帶來的大誤差等問題,論文建立了變電站的動態(tài)無功優(yōu)化新模型。該模型基于5分鐘一個(gè)采樣周期的日負(fù)荷曲線,根據(jù)變電站高壓側(cè)電壓設(shè)置功率因數(shù)理想目標(biāo)值,修改了電壓和功率因數(shù)安全約束成為目標(biāo)函數(shù)中的電壓合格率與功率因數(shù)合格率,并探索了控制設(shè)備動作次數(shù)的變化對變電站電壓無功控制效果的影響程度。通過對比蝙蝠算法與遺傳算法、粒子群算法的搜索能力,采用蝙蝠算法求解所建新模型,并提出了處理模型約束的引導(dǎo)校正策略,以提高蝙蝠算法的隨機(jī)搜索效率。(2)現(xiàn)有變電站VQC的區(qū)域圖控制策略基于實(shí)時(shí)信息來確定其控制方案,難以實(shí)現(xiàn)調(diào)壓設(shè)備的動作在全天范圍內(nèi)的合理分配,常常存在頻繁動作問題或者動作失效問題。為此,論文提出了基于動態(tài)無功優(yōu)化的變電站VQC系統(tǒng)控制參數(shù)整定方法。該方法結(jié)合了變電站的動態(tài)無功優(yōu)化策略和十五區(qū)域圖控制策略。首先以動態(tài)無功優(yōu)化的最優(yōu)解來確定調(diào)壓設(shè)備在全天的動作時(shí)段、調(diào)整量以及每個(gè)時(shí)段的調(diào)節(jié)次數(shù)。然后在此基礎(chǔ)上結(jié)合十五區(qū)域圖控制策略來確定動作時(shí)段所對應(yīng)的控制區(qū)域和控制參數(shù)的上下限值。對于非動作時(shí)段,則以電壓和功率因數(shù)的考核范圍來整定其限值,同時(shí)將調(diào)壓設(shè)備的動作次數(shù)限制設(shè)置為0。由此使基于十五區(qū)域圖控制策略的實(shí)際變電站VQC系統(tǒng)具有動態(tài)無功優(yōu)化的控制效果。(3)以廣東某地區(qū)110kV變電站的實(shí)際數(shù)據(jù)為例,驗(yàn)證了本文所提變電站動態(tài)無功優(yōu)化方法以及VQC參數(shù)整定方法的有效性。同時(shí)將所提VQC參數(shù)整定方法應(yīng)用于實(shí)際變電站VQC的工程實(shí)踐,實(shí)踐結(jié)果驗(yàn)證了所提方法在工程實(shí)際應(yīng)用中的有效性。
【關(guān)鍵詞】：變電站 動態(tài)無功優(yōu)化 蝙蝠算法 電壓無功控制(VQC) 參數(shù)整定
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM63;TM761.12
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 課題研究的背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 變電站動態(tài)無功優(yōu)化方法的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 變電站VQC策略的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.3 變電站VQC參數(shù)整定的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文的主要研究工作13-16
• 2 遺傳算法、粒子群算法和蝙蝠算法介紹16-24
• 2.1 引言16
• 2.2 遺傳算法16-19
• 2.2.1 遺傳算法原理及其特點(diǎn)16-17
• 2.2.2 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)17-19
• 2.3 粒子群算法19-21
• 2.3.1 粒子群算法的原理及其特點(diǎn)19-20
• 2.3.2 粒子群算法的實(shí)現(xiàn)20-21
• 2.4 蝙蝠算法21-23
• 2.4.1 蝙蝠算法的原理及其特點(diǎn)22
• 2.4.2 蝙蝠算法的實(shí)現(xiàn)22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 3 變電站動態(tài)無功優(yōu)化新模型和算法24-42
• 3.1 引言24
• 3.2 變電站動態(tài)無功優(yōu)化新模型24-30
• 3.2.1 變電站等值電路24-25
• 3.2.2 常規(guī)模型與新模型25-28
• 3.2.3 逆調(diào)壓與逆功率因數(shù)控制目標(biāo)28-30
• 3.3 動態(tài)無功優(yōu)化的改進(jìn)蝙蝠算法30-33
• 3.3.1 總體思路30
• 3.3.2 動態(tài)無功優(yōu)化的蝙蝠算法改進(jìn)策略30-33
• 3.3.3 基于改進(jìn)蝙蝠算法的動態(tài)無功優(yōu)化實(shí)現(xiàn)步驟33
• 3.4 算例及仿真33-41
• 3.4.1 參數(shù)設(shè)置及仿真條件33-35
• 3.4.2 動態(tài)無功優(yōu)化新模型仿真效果35-38
• 3.4.3 遺傳算法、粒子群算法與蝙蝠算法的對比分析38-39
• 3.4.4 引導(dǎo)校正策略對蝙蝠算法搜索效率的影響39-40
• 3.4.5 改進(jìn)蝙蝠算法的穩(wěn)定性測試40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 4 基于動態(tài)無功優(yōu)化的變電站VQC系統(tǒng)控制參數(shù)整定方法42-76
• 4.1 引言42
• 4.2 變電站區(qū)域圖控制策略42-46
• 4.2.1 基本九區(qū)圖控制策略42-43
• 4.2.2 十五區(qū)圖控制策略43-46
• 4.3 變電站VQC系統(tǒng)控制參數(shù)整定方法46-59
• 4.3.1 總體思路46-47
• 4.3.2 整定時(shí)段劃分方法47-48
• 4.3.3 電壓及功率因數(shù)上下限參數(shù)整定方法48-58
• 4.3.4 分接頭及電容器動作次數(shù)上限值設(shè)置方法58-59
• 4.3.5 小結(jié)59
• 4.4 算例及仿真59-64
• 4.4.1 參數(shù)設(shè)置59-60
• 4.4.2 實(shí)際變電站VQC系統(tǒng)控制參數(shù)整定仿真結(jié)果60-63
• 4.4.3 控制參數(shù)整定仿真結(jié)果與動態(tài)無功優(yōu)化結(jié)果的對比63-64
• 4.4.4 控制參數(shù)整定仿真結(jié)果與原始VQC策略動作結(jié)果的對比64
• 4.5 廣東某地區(qū)變電站實(shí)際應(yīng)用及效果64-74
• 4.5.1 變電站VQC系統(tǒng)控制參數(shù)整定軟件的使用65-70
• 4.5.2 試驗(yàn)結(jié)果及分析70-74
• 4.6 本章小結(jié)74-76
• 5 結(jié)論與展望76-78
• 5.1 主要結(jié)論76-77
• 5.2 有待于進(jìn)一步研究的問題77-78
• 致謝78-80
• 參考文獻(xiàn)80-86
• 附錄86
• A 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果86
• B 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目86

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 范彬;周力行;黃，

本文編號：841430