針對(duì)分布式電源并網(wǎng)對(duì)配電網(wǎng)系統(tǒng)的影響,以電壓質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)損耗為目標(biāo)解決分布式電源并網(wǎng)的規(guī)劃問(wèn)題,將其轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)尋優(yōu)模型,采用GPC算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)優(yōu)化。為解決GPC算法在求解非線性約束時(shí)的失效性問(wèn)題,將遺傳算法與GPC結(jié)合形成GA-GPC改進(jìn)算法,將有約束廣義預(yù)測(cè)控制性能指標(biāo)優(yōu)化的極小值問(wèn)題轉(zhuǎn)化為遺傳算法優(yōu)化的極大值問(wèn)題,經(jīng)過(guò)遺傳迭代計(jì)算得到滿足約束的最優(yōu)控制量。IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)仿真結(jié)果表明,采用GA-GPC改進(jìn)算法可以優(yōu)化分布式電源并網(wǎng)配置,加強(qiáng)分布式電源并網(wǎng)時(shí)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,兼顧提高各節(jié)點(diǎn)電壓并有效降低網(wǎng)絡(luò)損耗。 

【文章來(lái)源】：東北石油大學(xué)學(xué)報(bào). 2020年04期 第105-112+12-13頁(yè) 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)示意

為驗(yàn)證GA-GPC改進(jìn)算法的適用性,將其應(yīng)用于多臺(tái)DG并網(wǎng)優(yōu)化配置尋優(yōu)。DG并網(wǎng)將導(dǎo)致局部電壓越限,一般不宜超過(guò)系統(tǒng)總?cè)萘?5%[17-18],即可接受DG最大總?cè)萘繛?28.75 kW。在驗(yàn)證過(guò)程中,DG的最大數(shù)量為3,每臺(tái)DG的最大輸出功率為200 kW,功率因數(shù)為0.9。接入不同數(shù)量DG并網(wǎng)情況見(jiàn)表1,接入不同數(shù)量DG系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓見(jiàn)圖5。由表1和圖5可知,當(dāng)系統(tǒng)接入DG數(shù)量不斷增加時(shí),各節(jié)點(diǎn)電壓也隨之提高,限制在0.93～1.07 p.u.之間,說(shuō)明接入DG具有支撐電網(wǎng)、提升電壓作用。在接入DG時(shí),在DG接入配電網(wǎng)功率控制下,以3臺(tái)DG并網(wǎng)為例,接入節(jié)點(diǎn)21、14和26出現(xiàn)小的尖峰,說(shuō)明電壓和穩(wěn)定性提高。在系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗方面, DG數(shù)量增加使系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗減小,接入2臺(tái)、3臺(tái)DG時(shí),分別比未接入DG時(shí)的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗降低48.06%、60.69%。這說(shuō)明GA-GPC改進(jìn)算法可以有效解決多DG并網(wǎng)時(shí)、以節(jié)點(diǎn)電壓最小偏移和網(wǎng)絡(luò)損耗最小為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,在較大程度上減少網(wǎng)絡(luò)損耗,能夠增強(qiáng)電網(wǎng)供電質(zhì)量和穩(wěn)定性。

交配遺傳的思想是利用S的正、負(fù)值分別將染色體定義為陽(yáng)性和陰性兩種類型。當(dāng)S=0時(shí),不是代表系統(tǒng)達(dá)到零誤差跟蹤,而是代表可以隨機(jī)定義染色體類型。GA算法保證交叉過(guò)程多數(shù)發(fā)生在一對(duì)互補(bǔ)的異性染色體之間,相較于傳統(tǒng)的隨機(jī)選擇兩個(gè)染色體進(jìn)行交叉,具有更好的進(jìn)行能力,能夠有效提高搜索能力。GA-GPC改進(jìn)算法的思想是將GPC控制性能指標(biāo)最小值優(yōu)化轉(zhuǎn)化為利用GA算法迭代計(jì)算求取最大值[12]。基于非線性規(guī)劃的GA-GPC改進(jìn)算法示意見(jiàn)圖1。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：2911268