本文關(guān)鍵詞： 配電網(wǎng) 無(wú)功優(yōu)化 分布式電源 混沌蜂群差分進(jìn)化算法 多目標(biāo)優(yōu)化 動(dòng)態(tài)優(yōu)化　出處：《華北電力大學(xué)(北京)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化是改善配電網(wǎng)系統(tǒng)電能質(zhì)量、有效提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的重要方法。電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化不僅能降低系統(tǒng)的有功損耗,還能對(duì)電網(wǎng)的電壓進(jìn)行調(diào)整,從而保障電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定的運(yùn)行。隨著智能電網(wǎng)建設(shè)進(jìn)程的加快,分布式電源(DG)將批量并入電網(wǎng),會(huì)對(duì)系統(tǒng)潮流、電壓造成一定影響,使傳統(tǒng)的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題發(fā)生改變。因此,在DG并網(wǎng)的背景下,研究配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題具有重要的工程意義。由于DG的并網(wǎng)和DG的隨機(jī)性使傳統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化模型不再適用,針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了一種新型的優(yōu)化算法——混沌蜂群差分進(jìn)化算法(CABC-DE)。并分別用于建立含DG多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化模型和動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化模型。具體工作如下：1.針對(duì)差分進(jìn)化算法(DE)具有收斂過(guò)早、局部搜索能力較差的缺陷。本文采用人工蜂群算法(ABC)和混沌思想(Chaos)對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),提出了混沌蜂群差分進(jìn)化算法(CABC-DE)。建立以最小化有功網(wǎng)損為目標(biāo)函數(shù)的模型,將CABC-DE算法和DE算法分別用于IEEE-14和IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果表明了新算法的有效性。2.研究了DG并網(wǎng)后的配電網(wǎng)系統(tǒng)的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題。在Pareto最優(yōu)理論的基礎(chǔ)上提出了多目標(biāo)混沌蜂群差分進(jìn)化算法。隨后構(gòu)建以有功網(wǎng)損最小、電壓偏差最小、無(wú)功補(bǔ)償最小為目標(biāo)函數(shù)的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化模型,在含DG的IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明該算法能獲得分布均勻的Pareto前沿,實(shí)現(xiàn)了對(duì)三個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化,同時(shí)滿足了電網(wǎng)運(yùn)行對(duì)經(jīng)濟(jì)和安全兩方面的要求。3.研究了DG并網(wǎng)后的配電網(wǎng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化。為了充分考慮到DG功率輸出的隨機(jī)性和配電網(wǎng)系統(tǒng)的安全性、經(jīng)濟(jì)性,首先構(gòu)建了含DG的配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化模型,限制無(wú)功控制設(shè)備的操作次數(shù)以保障操作成本和設(shè)備使用壽命。然后考慮了系統(tǒng)負(fù)荷的變化,將日均負(fù)荷曲線分割大小時(shí)段,每個(gè)時(shí)段充分考慮DG的隨機(jī)性,獲得最優(yōu)的動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化方案。
[Abstract]:Reactive power optimization is an important method to improve the power quality and improve the stability of the power system. The reactive power optimization can not only reduce the active power loss, but also adjust the voltage of the distribution network. In order to ensure the safe and stable operation of the power system, with the acceleration of the construction process of the smart grid, the DGG will be incorporated into the power network in batches, which will have a certain impact on the power flow and voltage of the system. The traditional reactive power optimization problem of distribution network is changed. Therefore, under the background of DG, It is of great engineering significance to study the reactive power optimization problem in distribution network. Because of the connection of DG and the randomness of DG, the traditional reactive power optimization model is no longer applicable. In this paper, a new optimization algorithm, chaotic bee colony differential evolution algorithm (CABC-DEE), is proposed. It is used to establish multi-objective reactive power optimization model with DG and dynamic reactive power optimization model respectively. The specific work is as follows: 1. For differential evolution algorithm (DEE), it is premature to converge. In this paper, the artificial bee colony algorithm (ABC) and chaos algorithm (Chaos) are used to improve the local search ability, and a chaotic colony differential evolution algorithm (CABC-DEA) is proposed. A model is established to minimize the active power loss as the objective function. The CABC-DE algorithm and DE algorithm are used in the simulation experiment of IEEE-14 and IEEE-30 node system, respectively. The simulation results show the effectiveness of the new algorithm. 2. The multi-objective reactive power optimization problem of the distribution network system after DG is connected is studied. Based on the Pareto optimal theory, a multi-objective chaotic honeycomb differential evolution algorithm is proposed, and then the multi-objective chaotic honeycomb differential evolution algorithm is constructed. In order to minimize the active power network loss, The multi-objective reactive power optimization model with minimum voltage deviation and minimum reactive power compensation is simulated in the IEEE-30 node system with DG. The simulation results show that the algorithm can obtain uniformly distributed Pareto front and realize the optimization of the three targets. In order to fully consider the randomness of DG power output and the security of distribution network system, the dynamic reactive power optimization of DG connected distribution network system is studied in order to fully consider the randomness of DG power output and the security and economy of distribution network system. Firstly, the dynamic reactive power optimization model with DG is constructed to limit the operation times of reactive power control equipment to ensure the operation cost and the service life of the equipment. Then, considering the change of system load, the daily average load curve is divided into large and small periods. Considering the randomness of DG in every period, the optimal dynamic reactive power optimization scheme is obtained.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM714.3;TP18

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本文編號(hào)：1496044