【摘要】：配電網(wǎng)是國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的重要公共基礎(chǔ)設(shè)施。配電網(wǎng)重構(gòu)是確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定、可靠運(yùn)行的有效方法之一。本文旨在降低配電網(wǎng)網(wǎng)損、提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性,采用一種改進(jìn)的動態(tài)重構(gòu)數(shù)學(xué)模型,即在固定時間段內(nèi)考慮系統(tǒng)的多種負(fù)荷運(yùn)行方式,首先單獨計算各負(fù)荷方式下的系統(tǒng)網(wǎng)損,然后以各負(fù)荷方式運(yùn)行時間占總時間的比例為權(quán)重,來考慮系統(tǒng)在多種負(fù)荷方式下的綜合網(wǎng)損進(jìn)行重構(gòu)。采用這種動態(tài)重構(gòu)模型,既能夠較大程度的反映固定時間段內(nèi)負(fù)荷和網(wǎng)損的變化情況,又能避免采用在實際操作上具有很大局限性的分時段優(yōu)化策略,使得模型在理論上更貼合實際,同時這種模型也繼承了靜態(tài)重構(gòu)模型計算簡便、高效的特點。本文介紹了傳統(tǒng)PSO算法和3種慣性權(quán)重的改進(jìn)方法,通過概率分布圖詳細(xì)地比較了均勻變異、高斯變異、多項式變異3種變異算子在全局搜索和局部搜索性能上的優(yōu)劣。針對傳統(tǒng)PSO算法往往有容易陷入局部最優(yōu)值的缺陷,本文將均勻變異算子引入二進(jìn)制PSO算法中,有效地解決了算法早熟的問題。同時為了減少因均勻變異算子在算法后期可能降低尋優(yōu)精度所帶來的不利影響,采用線性遞減的慣性權(quán)重來確保算法后期的尋優(yōu)精度,此外還采用了效率更高的編碼策略使得運(yùn)算過程中不可行解的產(chǎn)生率大大降低。最后,通過標(biāo)準(zhǔn)IEEE 33節(jié)點算例,將改進(jìn)二進(jìn)制PSO算法與傳統(tǒng)PSO算法的性能作比較,以此驗證改進(jìn)二進(jìn)制PSO算法的實用性,之后分別通過加入DG后的IEEE 33節(jié)點算例和IEEE 16節(jié)點算例,驗證改進(jìn)二進(jìn)制PSO算法對于加入DG的配電網(wǎng)同樣具有良好的運(yùn)算性能。
[Abstract]:Distribution network is an important public infrastructure for national economy and social development. Distribution network reconfiguration is one of the effective methods to ensure the safe, stable and reliable operation of power system. The purpose of this paper is to reduce the distribution network loss and improve the system economy. An improved dynamic reconfiguration mathematical model is adopted, that is, considering the various load operation modes of the system in a fixed time period, the system network losses under each load mode are calculated separately at first. Then taking the proportion of operation time of each load mode to the total time as the weight, the comprehensive network loss of the system under various load modes is considered to be reconstructed. This dynamic reconstruction model can not only reflect the change of load and network loss in a fixed time period to a large extent, but also avoid the use of time-divided optimization strategy, which has great limitations in practical operation. It makes the model more practical in theory and inherits the simple and efficient calculation of static reconstruction model. This paper introduces the traditional PSO algorithm and three improved methods of inertial weight, and compares the global search and local search performance of three mutation operators: uniform mutation, Gao Si mutation and polynomial mutation in detail by probability distribution map. In view of the defect that the traditional PSO algorithm is easy to fall into the local optimal value, this paper introduces the uniform mutation operator into the binary PSO algorithm, which effectively solves the premature problem of the algorithm. At the same time, in order to reduce the adverse effect of uniform mutation operator in the later stage of the algorithm, the linear decreasing inertia weight is used to ensure the optimization accuracy in the later stage of the algorithm. In addition, a more efficient coding strategy is used to reduce the generation rate of infeasible solutions. Finally, the performance of the improved binary PSO algorithm is compared with that of the traditional PSO algorithm through an example of standard IEEE 33 node, which verifies the practicability of the improved binary PSO algorithm. After that, the improved binary PSO algorithm is proved to have good performance for distribution network with DG by the IEEE 33 node example and the IEEE 16 bus example after the addition of DG.
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM73;TP18

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本文編號：2231547