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基于粒子群與人工免疫混合智能算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化

發(fā)布時間:2017-04-26 21:10

  本文關(guān)鍵詞:基于粒子群與人工免疫混合智能算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:無功補(bǔ)償優(yōu)化問題一直在電力網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃設(shè)計和安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中占有重要的位置,不僅有利于節(jié)點(diǎn)電壓水平的改善,也能加強(qiáng)對網(wǎng)絡(luò)損耗成本的控制。而隨著大量的分布式電源引入中低壓電網(wǎng)中的情況將會越來越多,關(guān)于無功補(bǔ)償優(yōu)化問題的研究也將具有新的意義。 本文對無功優(yōu)化所針對的電網(wǎng)算例進(jìn)行模型化的數(shù)學(xué)處理,對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)取為系統(tǒng)的有功功率網(wǎng)損費(fèi)用和無功補(bǔ)償裝置安裝維護(hù)費(fèi)用之和為最小。按照網(wǎng)絡(luò)和電源的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)得出等效的分布式電源的數(shù)學(xué)模型和電氣網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型。并且提出了含有無功注入補(bǔ)償法的前推回代潮流計算方案。將對應(yīng)的潮流約束條件確定為網(wǎng)絡(luò)電壓的指標(biāo)合格,線路上流過的功率不越限和保證功率平衡。提出和使用MATLAB程序編寫了人工免疫原理與二進(jìn)制粒子群相結(jié)合的混合智能算法程序,以在保持粒子群算法的收斂速度的同時結(jié)合人工免疫原理算法的優(yōu)點(diǎn)提高算法的全局最優(yōu)解的搜索能力。根據(jù)現(xiàn)實(shí)生活中分布式電源的輸出功率和電網(wǎng)中用戶負(fù)荷隨著季節(jié)氣候的變化而變化的情況,將算例所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷方式取為四個季節(jié)共四個時間段的情況,再考慮到計算的精度將其擬合為四種負(fù)荷方式,,從而使算例情況更符合實(shí)際的規(guī)律。 本文使用28節(jié)點(diǎn)算例和33節(jié)點(diǎn)算例。通過對算例的計算,表明本文所提出的算法能夠有效地解決帶有分布式電源的電網(wǎng)無功優(yōu)化補(bǔ)償問題,補(bǔ)償效果顯著,說明該方法具有很好的實(shí)用性,具有一定的使用前景。
【關(guān)鍵詞】:無功優(yōu)化 人工免疫 二進(jìn)制粒子群 多負(fù)荷方式
【學(xué)位授予單位】:天津大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號】:TM761.12
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 第一章 緒論7-17
  • 1.1 課題的背景和意義7-8
  • 1.2 無功優(yōu)化問題的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀8-9
  • 1.3 現(xiàn)有無功優(yōu)化所用方法介紹9-13
  • 1.3.1 經(jīng)典優(yōu)化方法9-10
  • 1.3.2 人工智能算法10-13
  • 1.4 配網(wǎng)無功補(bǔ)償方式分類和無功補(bǔ)償裝置簡介13-15
  • 1.4.1 配網(wǎng)無功補(bǔ)償方式分類13-14
  • 1.4.2 配網(wǎng)無功補(bǔ)償裝置簡介14-15
  • 1.5 本文所做的工作15-17
  • 第二章 人工免疫與二進(jìn)制粒子群混合智能算法17-25
  • 2.1 人工免疫算法原理17-20
  • 2.1.1 免疫系統(tǒng)17-18
  • 2.1.2 人工免疫算法18-20
  • 2.2 二進(jìn)制粒子群算法原理20-23
  • 2.3 人工免疫原理與二進(jìn)制粒子群算法的結(jié)合23-25
  • 第三章 帶有分布式電源的配電網(wǎng)無功補(bǔ)償數(shù)學(xué)模型25-33
  • 3.1 分布式電源接入的意義和對電網(wǎng)的影響25-27
  • 3.2 電網(wǎng)中分布式電源的分類27-29
  • 3.2.1 風(fēng)能27
  • 3.2.2 微型燃?xì)廨啓C(jī)27-28
  • 3.2.3 其他分布式能源28-29
  • 3.3 對分布式電源的等效處理29-33
  • 3.3.1 等效成 PQ 節(jié)點(diǎn)29-30
  • 3.3.2 等效成 PV 節(jié)點(diǎn)30-32
  • 3.3.3 等效成 PI 節(jié)點(diǎn)32-33
  • 第四章 基于混合智能算法的無功補(bǔ)償33-40
  • 4.1 本文所用的目標(biāo)函數(shù)33
  • 4.2 本文所用的潮流計算方法33-36
  • 4.3 無功補(bǔ)償點(diǎn)的選取和無功補(bǔ)償容量的確定方法36
  • 4.4 電源功率及用戶負(fù)荷的確定36-38
  • 4.5 無功補(bǔ)償問題的求解流程38-40
  • 第五章 算例及其分析40-53
  • 5.1 28 節(jié)點(diǎn)算例40-45
  • 5.2 33 節(jié)點(diǎn)算例45-53
  • 第六章 結(jié)論53-55
  • 參考文獻(xiàn)55-59
  • 發(fā)表論文和參加科研情況說明59-60
  • 致謝60

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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2 韓長偉;王景洪;高波;李楠;;模擬退火法在耦合電容器優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[J];電力電容器與無功補(bǔ)償;2010年05期

3 陳海焱;陳金富;段獻(xiàn)忠;;含分布式電源的配電網(wǎng)潮流計算[J];電力系統(tǒng)自動化;2006年01期

4 宋軍英,劉滌塵,陳允平;電力系統(tǒng)模糊無功優(yōu)化的建模及算法[J];電網(wǎng)技術(shù);2001年03期

5 沈海權(quán),李庚銀,周明;聯(lián)網(wǎng)燃?xì)廨啓C(jī)的動態(tài)特性分析[J];電網(wǎng)技術(shù);2004年16期

6 王守相;江興月;王成山;;含風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的配電網(wǎng)潮流計算[J];電網(wǎng)技術(shù);2006年21期

7 楊金煥,陳中華;21世紀(jì)太陽能發(fā)電的展望[J];上海電力學(xué)院學(xué)報;2001年04期

8 王磊,潘進(jìn),焦李成;免疫算法[J];電子學(xué)報;2000年07期

9 劉靜,鐘偉才,劉芳,焦李成;免疫進(jìn)化聚類算法[J];電子學(xué)報;2001年S1期

10 陸東生;;配電網(wǎng)電壓無功優(yōu)化決策分析系統(tǒng)[J];供用電;2006年04期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 孫寧;人工免疫優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年


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本文編號:329244

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