本文關(guān)鍵詞：考慮多因素條件下的智能配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃研究

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【摘要】：發(fā)展智能電網(wǎng)技術(shù)能夠促進清潔、可再生能源的利用,提高供電服務(wù)質(zhì)量。然而,分布式電源、電動汽車的接入對配電網(wǎng)的運行產(chǎn)生了重要的影響,增加了配電網(wǎng)規(guī)劃的難度及不確定性,給配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃帶來了新的挑戰(zhàn)。本文考慮了用戶對于供電可靠性的要求,研究考慮可靠性的配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃,建立多目標(biāo)規(guī)劃模型;考慮了分布式電源出力的不確定性,考慮DG不確定性對配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃的影響,建立模糊期望值模型;考慮分布式電源及電動汽車接入配電網(wǎng),研究多種新能源利用形式下的配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃,建立雙層規(guī)劃模型。本文的主要工作如下:針對用戶對供電可靠性的要求,本文以可靠性和經(jīng)濟性為目標(biāo)提出了考慮可靠性的配電網(wǎng)網(wǎng)架多目標(biāo)規(guī)劃方法,通過優(yōu)化放射狀網(wǎng)架結(jié)構(gòu)及配置聯(lián)絡(luò)線的方式提高規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)的可靠性。首先,采用最優(yōu)生成樹算法得到初始網(wǎng)架,在此基礎(chǔ)之上利用多目標(biāo)遺傳算法對網(wǎng)架結(jié)構(gòu)進行調(diào)整,通過采用遺傳算法改進整數(shù)編碼,在放射狀網(wǎng)架的規(guī)劃過程中同時考慮聯(lián)絡(luò)線的配置,最終得到多組經(jīng)濟性和可靠性最佳組合的方案及Pareto曲線。該方法能夠獲得多組對應(yīng)不同可靠性的經(jīng)濟最優(yōu)的方案,規(guī)劃人員可以根據(jù)實際需求在多個方案中靈活選擇。通過算例仿真,驗證該方法的有效性。針對用戶及電網(wǎng)公司均建設(shè)分布式電源的情況,本文提出了基于模糊期望值模型的配電網(wǎng)網(wǎng)架不確定規(guī)劃方法。通過引入模糊期望值理論,將確定性規(guī)劃方法應(yīng)用于配電網(wǎng)模糊優(yōu)化規(guī)劃中;通過采用遺傳算法改進整數(shù)編碼,同時考慮配電網(wǎng)網(wǎng)架和分布式電源的規(guī)劃。首先,生成最優(yōu)生成樹作為初始網(wǎng)架,通過遺傳算法調(diào)整初始網(wǎng)架結(jié)構(gòu),利用遺傳算法的并行尋優(yōu)性,在網(wǎng)架的規(guī)劃過程中同時確定分布式電源的位置和容量,最終得到模糊期望值最優(yōu)的規(guī)劃結(jié)果。通過算例仿真,驗證該方法的有效性。針對DG、電動汽車充電站同時接入配電網(wǎng)的情況,本文提出了雙層規(guī)劃模型:第一層為配電網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃;第二層為DG與電動汽車充電站的選址、定容。通過分析各配電網(wǎng)規(guī)劃方法的特點,同時,考慮到雙層規(guī)劃模型求解的復(fù)雜性及DG、充電站同步規(guī)劃的多任務(wù)性,雙層規(guī)劃第一層采用改進最小生成樹算法,有利于提高求解效率,第二層采用遺傳算法,利用遺傳算法的并行性同時進行DG及充電站的規(guī)劃,最終獲得DG、電動汽車充電站、配電網(wǎng)網(wǎng)架的聯(lián)合規(guī)劃結(jié)果。通過仿真驗證該規(guī)劃方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM715

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本文編號：1300752