以風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電為代表的分布式電源DG和電動汽車EV在緩解能源緊張、減少碳排放、治理霧霾等方面起著重要作用。但隨著DG、EV大規(guī)模并網(wǎng),電力系統(tǒng)中不確定性因素和相關(guān)性因素逐漸增多。本文在分析隨機變量相關(guān)性對概率潮流影響的基礎(chǔ)上,研究隨機變量相關(guān)性對配電網(wǎng)重構(gòu)的影響。首先,介紹配電網(wǎng)重構(gòu)的基本原理,包括:配電網(wǎng)重構(gòu)模型、基于支路電流的分層前推回代潮流算法、配電網(wǎng)輻射狀判據(jù)、以及適用于配電網(wǎng)重構(gòu)的二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法,為后續(xù)章節(jié)提供理論基礎(chǔ)。其次,分析總結(jié)各類概率潮流算法的優(yōu)勢與不足。從兼顧概率潮流計算精度和計算速度的角度出發(fā),選擇能計及隨機變量相關(guān)性的基于拉丁超立方采樣的蒙特卡洛模擬法（CLMCS）作為本文概率潮流算法,并完成相應(yīng)程序的編寫。采用Pearson相關(guān)系數(shù)描述隨機變量的相關(guān)性;利用Nataf變換和拉丁超立方采樣法（Latin Hypercube Sampling,LHS）得到同時滿足概率分布和相關(guān)性要求的隨機變量樣本;應(yīng)用蒙特卡洛模擬法（Monte Carlo Simulation,MCS）進(jìn)行概率潮流計算。在此概率潮流模型的基礎(chǔ)上,研究了隨機變量相關(guān)性對配電網(wǎng)概率潮流的... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 隨機變量相關(guān)性研究現(xiàn)狀
    1.3 含DG、EV的配電網(wǎng)重構(gòu)模型研究現(xiàn)狀
    1.4 配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)研究現(xiàn)狀
    1.5 本文的主要工作內(nèi)容
第二章 配電網(wǎng)重構(gòu)基本原理
    2.1 配電網(wǎng)重構(gòu)模型
    2.2 配電網(wǎng)潮流計算
        2.2.1 配電網(wǎng)潮流算法概述
        2.2.2 基于支路電流的分層前推回代潮流算法
    2.3 配電網(wǎng)輻射狀判據(jù)及其實現(xiàn)
        2.3.1 配電網(wǎng)輻射狀判據(jù)
        2.3.2 配電網(wǎng)輻射狀判據(jù)的實現(xiàn)
    2.4 基于二進(jìn)制粒子群算法的配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化方法
        2.4.1 基本粒子群算法
        2.4.2 二進(jìn)制粒子群算法
        2.4.3 配電網(wǎng)重構(gòu)中粒子編碼策略
    2.5 本章小結(jié)
第三章 隨機變量相關(guān)性對概率潮流的影響
    3.1 引言
    3.2 DG、EV以及負(fù)荷的概率分布模型
        3.2.1 風(fēng)力發(fā)電概率模型
        3.2.2 光伏發(fā)電概率模型
        3.2.3 電動汽車充電負(fù)荷概率模型
        3.2.4 負(fù)荷概率模型
    3.3 考慮隨機變量相關(guān)性的概率潮流模型
        3.3.1 概率潮流簡介
        3.3.2 CLMCS概率潮流算法
    3.4 隨機變量相關(guān)性對概率潮流的影響
        3.4.1 算例系統(tǒng)
        3.4.2 隨機變量相關(guān)性對配電網(wǎng)網(wǎng)損的影響
        3.4.3 隨機變量相關(guān)性對節(jié)點電壓的影響
        3.4.4 隨機變量相關(guān)性對支路潮流的影響
    3.5 本章小結(jié)
第四章 考慮隨機變量相關(guān)性的配電網(wǎng)重構(gòu)
    4.1 引言
    4.2 基于熵理論的負(fù)荷均衡模型
        4.2.1 傳統(tǒng)負(fù)荷均衡模型
        4.2.2 信息熵
        4.2.3 基于熵理論的負(fù)荷均衡模型
    4.3 基于機會約束規(guī)劃的配電網(wǎng)重構(gòu)模型
    4.4 算例
        4.4.1 基于熵理論的負(fù)荷均衡模型驗證
        4.4.2 隨機變量相關(guān)性對配電網(wǎng)重構(gòu)的影響分析
    4.5 配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)
        4.5.1 配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)數(shù)學(xué)模型
        4.5.2 配電網(wǎng)動態(tài)重構(gòu)策略
        4.5.3 算例
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
攻讀碩士學(xué)位期間參見的科研工作
致謝
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于二進(jìn)制縱橫交叉算法的配電網(wǎng)重構(gòu)研究[D]. 周玉龍.廣東工業(yè)大學(xué) 2016
[2]計及不確定因素的多目標(biāo)分布式電源優(yōu)化配置研究[D]. 林利祥.廣東工業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于信息熵的電力系統(tǒng)潮流均衡度分析及應(yīng)用[D]. 靳冰潔.華中科技大學(xué) 2015
[4]配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化重構(gòu)研究[D]. 陳萍.湖南大學(xué) 2015
[5]分布式電源對配電網(wǎng)電壓影響及優(yōu)化配置研究[D]. 蔣毅.西南交通大學(xué) 2012
[6]分布式電源優(yōu)化配置與配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)研究[D]. 代江.重慶大學(xué) 2011
[7]基于改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法的配電網(wǎng)重構(gòu)[D]. 潘文明.東北電力大學(xué) 2009
[8]基于免疫二進(jìn)制粒子群算法的配電網(wǎng)重構(gòu)[D]. 董思兵.山東大學(xué) 2008



本文編號：3018348