本文關(guān)鍵詞：可再生能源DG與配網(wǎng)網(wǎng)架的多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃方法

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【摘要】：在能源危機(jī)、環(huán)境污染和電能需求持續(xù)增長的背景下,可再生能源分布式發(fā)電以其節(jié)能、環(huán)保、靈活等優(yōu)點(diǎn)備受青睞。但是風(fēng)電、光伏等可再生能源DG出力具有隨機(jī)性和間歇性,它們的高滲透率并網(wǎng),增加了配網(wǎng)的不確定性和復(fù)雜性,顯著影響配網(wǎng)潮流分布、損耗、電能質(zhì)量、可靠性等。此外,一方面,經(jīng)濟(jì)與科技的發(fā)展使電力用戶在供電電能質(zhì)量和可靠性等方面的需求增加；另一方面,現(xiàn)代智能配網(wǎng)希望能夠?qū)﹄娏τ脩?包括負(fù)荷、DG等)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化地主動(dòng)管理。因此,有必要研究可再生DG與配網(wǎng)網(wǎng)架的聯(lián)合協(xié)調(diào)規(guī)劃方法,充分發(fā)揮可再生能源DG在節(jié)能環(huán)保等方面積極作用的同時(shí),改善配網(wǎng)運(yùn)行指標(biāo),提高配網(wǎng)供電質(zhì)量,保障配網(wǎng)安全性與經(jīng)濟(jì)性。本文以可再生能源DG與配網(wǎng)網(wǎng)架的協(xié)調(diào)規(guī)劃為研究對(duì)象,做了以下工作：(1)分析可再生能源DG的基本特性及其對(duì)配網(wǎng)影響。 (2)含DG的配網(wǎng)規(guī)劃研究中,常忽略負(fù)荷不確定性,根據(jù)隨機(jī)性概率模型模擬DG出力,沒有體現(xiàn)DG出力和負(fù)荷功率隨供電季節(jié)及供電時(shí)段的變化,規(guī)劃模型中各指標(biāo)計(jì)算值有較大誤差,規(guī)劃方案不夠合理。針對(duì)以上問題,本文根據(jù)時(shí)序特性,采用多場景技術(shù),模擬可再生能源DG出力和配網(wǎng)負(fù)荷。(3)含DG的配網(wǎng)規(guī)劃研究中,常以經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)為核心,構(gòu)建單目標(biāo)規(guī)劃模型,不能充分表征DG的多方面效益,不利于充分發(fā)揮DG的積極作用。針對(duì)以上問題,本文考慮可再生能源DG節(jié)能環(huán)保和改善配網(wǎng)運(yùn)行等多方面的效益,從全社會(huì)角度,構(gòu)建考慮時(shí)序特性的DG與配網(wǎng)網(wǎng)架多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃模型；模型以配網(wǎng)年社會(huì)經(jīng)濟(jì)成本、年網(wǎng)損電量和電壓偏移率綜合最小為目標(biāo)函數(shù)。(4)由于多個(gè)目標(biāo)有不同的物理意義和量綱,很難采用合適方法將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)問題求解。本文采用多目標(biāo)混合粒子群算法和熵權(quán)修正的AHP-TOPSIS多屬性決策策略相結(jié)合的方法求解多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃模型。(5)采用改進(jìn)的IEEE33節(jié)點(diǎn)配網(wǎng)為算例進(jìn)行仿真,從多個(gè)角度分析和比較規(guī)劃結(jié)果,驗(yàn)證考慮時(shí)序特性的可再生能源DG與配網(wǎng)網(wǎng)架多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃模型及其求解方法的合理性。本文提出的考慮時(shí)序特性的可再生能源DG與配網(wǎng)網(wǎng)架多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃方法,可以為考慮新型電力用戶的主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃等研究提供參考,具有一定的借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】：DG優(yōu)化配置 配網(wǎng)網(wǎng)架規(guī)劃 協(xié)調(diào)規(guī)劃 多目標(biāo)優(yōu)化 混合粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM715
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本論文所做研究工作12-14
• 第2章 可再生能源分布式發(fā)電簡要介紹14-22
• 2.1 可再生能源DG的基本特性14-17
• 2.1.1 太陽能分布式發(fā)電14-15
• 2.1.2 風(fēng)能分布式發(fā)電15-16
• 2.1.3 其它可再生能源分布式發(fā)電技術(shù)16-17
• 2.2 含可再生能源DG的配網(wǎng)潮流計(jì)算方法17-19
• 2.3 可再生能源DG并網(wǎng)對(duì)配網(wǎng)的影響19-21
• 2.3.1 對(duì)配網(wǎng)規(guī)劃的影響19-20
• 2.3.2 對(duì)配網(wǎng)運(yùn)行的影響20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 可再生能源DG與配網(wǎng)網(wǎng)架的協(xié)調(diào)規(guī)劃模型22-33
• 3.1 DG與配網(wǎng)網(wǎng)架協(xié)調(diào)規(guī)劃的主要內(nèi)容及目的22-23
• 3.2 基于多場景技術(shù)的DG出力及配網(wǎng)負(fù)荷模擬23-27
• 3.2.1 可再生能源DG出力及配網(wǎng)負(fù)荷的時(shí)序特性23-25
• 3.2.2 基于多場景技術(shù)的DG出力及負(fù)荷模型25-27
• 3.3 考慮時(shí)序特性的多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型27-32
• 3.3.1 目標(biāo)函數(shù)27-30
• 3.3.2 約束條件30-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第4章 多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃模型求解33-43
• 4.1 多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃模型的求解思路33-34
• 4.2 多目標(biāo)混合粒子群算法34-37
• 4.2.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基本原理34-35
• 4.2.2 多目標(biāo)混合粒子群算法35-37
• 4.3 熵權(quán)修正的AHP-TOPOSIS多屬性決策方法37-39
• 4.3.1 AHP、熵權(quán)法和TOPSIS的基本原理37-38
• 4.3.2 熵權(quán)修正的AHP-TOPSIS多屬性決策方法38-39
• 4.4 多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃模型的求解步驟39-42
• 4.4.1 編碼策略39-40
• 4.4.2 具體求解步驟與流程40-42
• 4.5 本章小結(jié)42-43
• 第5章 算例分析43-57
• 5.1 算例介紹43-46
• 5.1.1 改進(jìn)的IEEE33節(jié)點(diǎn)配網(wǎng)43-45
• 5.1.2 規(guī)劃模型及求解方法的參數(shù)設(shè)置45-46
• 5.2 算例分析46-56
• 5.2.1 考慮時(shí)序特性的多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃46-48
• 5.2.2 與含DG的配網(wǎng)分層規(guī)劃對(duì)比48-50
• 5.2.3 與不考慮時(shí)序特性的多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃對(duì)比50-52
• 5.2.4 與經(jīng)濟(jì)性最好為單目標(biāo)的協(xié)調(diào)規(guī)劃對(duì)比52-53
• 5.2.5 不同DG類型的多目標(biāo)協(xié)調(diào)規(guī)劃對(duì)比53-56
• 5.3 本章小結(jié)56-57
• 第6章 結(jié)論與展望57-59
• 6.1 結(jié)論57-58
• 6.2 展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果63-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作64-65
• 致謝65

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張建華;曾博;張玉瑩;劉大川;楊煦;李晨;劉文霞;;主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃關(guān)鍵問題與研究展望[J];電工技術(shù)學(xué)報(bào);2014年02期

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本文編號(hào)：880929