本文關鍵詞：考慮分布式電源和可控負荷的配電網(wǎng)供電恢復策略研究

  更多相關文章： 分布式電源 可控負荷 動態(tài)恢復 光照強度 最近鄰聚類 負荷預測

【摘要】：隨著配電網(wǎng)智能化水平的提高,對負荷管理能力日益增強,可控負荷的加入改變了傳統(tǒng)故障恢復模型,如何通過可控負荷的合理投切減少失電負荷,優(yōu)化恢復方案,對提高配電網(wǎng)供電可靠性意義重大。對于長時停電故障恢復過程,故障期間負荷和電源出力都處于不斷變化之中,靜態(tài)恢復不僅缺乏合理性,且極易出現(xiàn)過負荷風險,因此制定考慮電源出力和負荷不確定性的動態(tài)恢復策略,成為電網(wǎng)安全、可靠運行的重要保障,為解決上述問題,本文主要做如下工作:首先,應用圖論理論對配電網(wǎng)進行簡化,以鄰接矩陣表示各負荷節(jié)點之間連接關系,在此基礎上,通過對不同分布式電源進行合理等效,分析含分布式電源的前推回代潮流計算方法,并對最近鄰聚類和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行研究。其次,針對短時故障恢復,提出一種等可能路徑組合恢復方法,并利用負荷相對適應度和風險度指標對策略制定過程進行優(yōu)化,能夠有效處理考慮負荷重要度和可控性對配電網(wǎng)供電恢復帶來的新問題。鑒于分布式電源和支持饋線在方案制定時的獨立性和優(yōu)化過程中的關聯(lián)性,引入包括信息層、執(zhí)行層、設備層和協(xié)調層的多代理系統(tǒng),通過各代理之間相互交流,提高信息利用率,進行并行計算,協(xié)調優(yōu)化。最后,針對停電時間較長故障,考慮光伏電源出力和負荷不確定性的供電恢復,光照強度在一段時間內近似服從Beta分布,通過對不同云量區(qū)間內的光照強度數(shù)據(jù)進行分析,確定滿足一定置信度的電源出力。對于故障期間負荷不確定性問題,利用最近鄰聚類方法對負荷預測樣本進行處理,從歷史數(shù)據(jù)中找出與預測日相似性較大樣本,再通過Elman神經(jīng)網(wǎng)絡方法,對故障期間負荷功率進行預測,應用提出的等可能路徑組合及協(xié)調方法,實現(xiàn)光儲聯(lián)合下的配電網(wǎng)動態(tài)恢復。
【關鍵詞】：分布式電源 可控負荷 動態(tài)恢復 光照強度 最近鄰聚類 負荷預測
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM732
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 配電網(wǎng)供電恢復研究背景及意義10-11
• 1.2 配電網(wǎng)供電恢復研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 基于配電網(wǎng)重構的供電恢復12-13
• 1.2.2 考慮分布式電源的孤島劃分13-15
• 1.3 本文所做工作15-17
• 第2章 含分布式電源配電網(wǎng)供電恢復理論基礎17-27
• 2.1 引言17
• 2.2 圖論基本知識17-19
• 2.2.1 圖的基本概念17-18
• 2.2.2 樹的基本概念18-19
• 2.3 基于圖論的深度優(yōu)先搜索方法19-21
• 2.3.1 配電網(wǎng)拓撲結構分析19-20
• 2.3.2 深度優(yōu)先搜索方法20-21
• 2.4 含分布式電源配電網(wǎng)潮流計算21-23
• 2.5 最近鄰聚類及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡方法23-26
• 2.5.1 最近鄰聚類方法分析23-24
• 2.5.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡結構與算法24-26
• 2.6 本章小結26-27
• 第3章 考慮負荷可控的配電網(wǎng)短時停電恢復27-39
• 3.1 引言27
• 3.2 含分布式電源配電網(wǎng)數(shù)學模型27-31
• 3.2.1 配電網(wǎng)結構簡化和聯(lián)絡開關等效27-28
• 3.2.2 目標函數(shù)及約束條件28-29
• 3.2.3 供電恢復評價指標29-31
• 3.3 基于多代理系統(tǒng)的配電網(wǎng)供電恢復31-35
• 3.3.1 供電恢復的多代理系統(tǒng)31-32
• 3.3.2 電源代理等可能路徑組合尋優(yōu)32-35
• 3.3.3 恢復方案協(xié)調優(yōu)化35
• 3.4 算例仿真及分析35-38
• 3.5 本章小結38-39
• 第4章 考慮負荷和光伏出力不確定性配電網(wǎng)動態(tài)恢復39-59
• 4.1 引言39
• 4.2 光伏電源出力數(shù)學模型39-44
• 4.3 基于最近鄰聚類的神經(jīng)網(wǎng)絡負荷預測44-47
• 4.3.1 負荷樣本處理44-45
• 4.3.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡負荷預測45-47
• 4.4 光儲聯(lián)合優(yōu)化下的配電網(wǎng)動態(tài)恢復47-51
• 4.4.1 光儲系統(tǒng)聯(lián)合工作模式47
• 4.4.2 儲能系統(tǒng)出力模型47-49
• 4.4.3 目標函數(shù)及約束條件49-50
• 4.4.4 基于等可能路徑組合的動態(tài)恢復50-51
• 4.5 算例仿真及分析51-58
• 4.6 本章小結58-59
• 結論59-60
• 參考文獻60-64
• 附錄64-68
• 攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果68-69
• 致謝69-70
• 作者簡介70

【參考文獻】

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本文編號：842497