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配電網(wǎng)無功補(bǔ)償技術(shù)及優(yōu)化研究

發(fā)布時(shí)間:2022-02-16 21:41
  在電網(wǎng)規(guī)劃中,無功規(guī)劃是很重要的環(huán)節(jié)。無功規(guī)劃優(yōu)化是在電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)已定的基礎(chǔ)上,確定出配置無功電源最優(yōu)的位置和容量,其結(jié)果直接影響未來電力系統(tǒng)的電壓質(zhì)量和運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性。配電網(wǎng),變量數(shù)量龐大、負(fù)荷分布不確定、無功補(bǔ)償點(diǎn)位置分散,并且各個(gè)變量之間相互影響,相互制約。針對(duì)配電網(wǎng)的特點(diǎn),本文根據(jù)變電站負(fù)荷構(gòu)成比例和變電站所屬線路類型,選取出最能代表該類特征的典型變電站作為分析對(duì)象(局部),通過求解典型變電站的無功配置,得到全網(wǎng)的最優(yōu)無功補(bǔ)償配置。在對(duì)各個(gè)典型變電站無功配置的求解中,將啟發(fā)式優(yōu)化方法和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法相結(jié)合,采用靈敏度法確定線路無功補(bǔ)償點(diǎn)的位置,然后利用粒子群算法作為優(yōu)化算法進(jìn)行無功規(guī)劃,確定出各個(gè)典型變電站的無功配置情況。詳細(xì)的算例和結(jié)果分析表明:每個(gè)站無功配置的多少不僅僅與該站的容量、線路類型有關(guān),還與該條線路上所接負(fù)荷的性質(zhì)以及大小密切相關(guān),這從一定程度論證了依據(jù)負(fù)荷構(gòu)成比例對(duì)各站進(jìn)行分類的合理性和科學(xué)性。 

【文章來源】:西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】:44 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 課題意義
    1.2 無功功率對(duì)電力系統(tǒng)的影響
    1.3 配電網(wǎng)無功補(bǔ)償優(yōu)化的難點(diǎn)
    1.4 配電網(wǎng)無功補(bǔ)償優(yōu)化的研究現(xiàn)狀
    1.5 本文所做工作
2 無功補(bǔ)償及其優(yōu)化的原理
    2.1 無功補(bǔ)償?shù)囊饬x
    2.2 無功補(bǔ)償設(shè)備的特點(diǎn)
    2.3 無功補(bǔ)償技術(shù)
    2.4 無功補(bǔ)償方式
    2.5 無功補(bǔ)償優(yōu)化的原則
    2.6 無功補(bǔ)償優(yōu)化的內(nèi)容
    2.7 本章小結(jié)
3 基于靈敏度法的線路補(bǔ)償點(diǎn)的確定
    3.1 電力網(wǎng)絡(luò)靈敏度分析概述
    3.2 靈敏度矩陣法
    3.3 無功補(bǔ)償優(yōu)化靈敏度矩陣
    3.4 本章小結(jié)
4 配電網(wǎng)無功補(bǔ)償優(yōu)化
    4.1 概念
    4.2 數(shù)學(xué)模型
        4.2.1 準(zhǔn)備
        4.2.2 極限約束
        4.2.3 網(wǎng)損最優(yōu)模型
        4.2.4 最小年費(fèi)用模型
    4.3 基于粒子群算法的無功補(bǔ)償優(yōu)化配置
        4.3.1 基本粒子群算法
        4.3.2 基于配電網(wǎng)無功補(bǔ)償優(yōu)化的粒子群算法
    4.4 配電網(wǎng)的無功補(bǔ)償優(yōu)化配置
        4.4.1 計(jì)算流程圖
        4.4.2 確定公變無功補(bǔ)償?shù)某跏既萘?br>        4.4.3 確定線路無功補(bǔ)償?shù)奈恢?br>        4.4.4 確定單組容量
        4.4.5 確定并聯(lián)電抗器
        4.4.6 確定組數(shù)
    4.5 本章小結(jié)
5 算例分析和結(jié)果
    5.1 算例介紹
    5.2 無功補(bǔ)償優(yōu)化
    5.3 整個(gè)區(qū)域的無功配置
    5.4 算例結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
6 結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]計(jì)及分布式電源功率不確定性的配電網(wǎng)多目標(biāo)無功優(yōu)化[J]. 潘曙冰,陸政,高瑩,汪立俊,周武.  電氣自動(dòng)化. 2018(01)
[2]基于負(fù)荷趨勢(shì)判斷的無功優(yōu)化精細(xì)化控制方法及求解策略[J]. 陳光宇,張仰飛,郝思鵬,邊二曼,李亞平,鄧勇.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(04)
[3]基于多目標(biāo)粒子群算法的高維多目標(biāo)無功優(yōu)化[J]. 蔡博,黃少鋒.  電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2017(15)
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[5]電纜運(yùn)行對(duì)電力系統(tǒng)電壓的影響及其對(duì)策[J]. 駱敏,祝達(dá)康,徐敬友,程浩忠.  供用電. 2006(02)
[6]基于粒子群優(yōu)化技術(shù)的點(diǎn)匹配算法[J]. 馮林,張名舉,賀明峰,王曉東,滕弘飛.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2004(08)
[7]一種基于類覆蓋和粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[J]. 黃艷新,周春光,鄒淑雪,王巖.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2004(07)
[8]基于粒子群優(yōu)化算法和動(dòng)態(tài)調(diào)整罰函數(shù)的最優(yōu)潮流計(jì)算(英文)[J]. 趙波,郭創(chuàng)新,曹一家.  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2004(05)
[9]基于Tabu搜索方法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[J]. 劉玉田,馬莉.  電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2000(02)



本文編號(hào):3628710

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