含风电的最优无功规划模型及算法

【摘要】：随着能源枯竭和环境污染的加重,以风电为代表的间歇性能源形式近几年得到了广泛的应用。与此同时,由于风速的随机性,风电并网所产生的一系列对电力系统的影响也引起了越来越多的重视。本文主要研究的是风电并网的无功优化模型及其算法。首先,分析了风力发电的原理及其特点,在此基础上,构建了风电机组的异步电动机电路模型,并进行了潮流分析。其次,总结了传统无功优化模型优缺点;以遗传算法为例,详细介绍了人工智能算法的原理和步骤,同时指出遗传算法具有收敛速度慢和容易陷入局部最优解的缺点。在此基础上,引入收敛性能更好的协同进化算法,并对协同进化算法的原理特点和算法步骤进行了阐述。然后,介绍了机会约束规划的数学模型,并根据风电并网的工程背景,引入到风电并网的无功优化问题中。采用协同进化算法进行求解,给出了具体的优化模型、算法原理及其步骤。最后,以modified IEEE30节点系统和某实际电网作为算例,考虑风电并网,采用协同进化算法求解,在不同的目标函数与约束条件的置信水平下进行了仿真测试。结果表明协同进化算法具有优良的收敛性能,能处理复杂的随机规划模型。 【关键词】：风电 无功优化 随机规划 协同进化算法
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM714.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 选题的背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.2.1 非线性不确定性规划10-11
• 1.2.2 电力系统无功优化11-12
• 1.2.3 含风电的无功优化12-15
• 1.3 本文的主要工作15-16
• 第二章 风机出力模型及其潮流计算16-20
• 2.1 引言16
• 2.2 风力发电的原理与特点16-17
• 2.2.1 风机功率16-17
• 2.2.2 风速的随机性17
• 2.2.3 风电的随机性17
• 2.3 风电并网对电力系统的影响17-18
• 2.4 含风电机组的电力系统潮流计算18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第三章 基于协同进化算法的电力系统无功优化20-25
• 3.1 电力系统无功优化数学模型20-21
• 3.2 协同进化算法21-24
• 3.2.1 遗传算法21-22
• 3.2.2 协同进化算法22-24
• 3.3 本章小结24-25
• 第四章 含风电无功优化的机会约束规划法25-30
• 4.1 引言25
• 4.2 随机规划理论25-27
• 4.2.1 随机规划数学模型26
• 4.2.2 随机模拟技术26-27
• 4.3 基于随机规划理论的电力系统无功优化模型27-29
• 4.4 本章小结29-30
• 第五章 实例分析30-39
• 5.1 引言30
• 5.2 IEEE30 节点测试系统30-37
• 5.3 实际系统37-39
• 结论与展望39-41
• 1 结论39-40
• 2 展望40-41
• 参考文献41-44
• 附录44-62
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果62-63
• 致谢63-64
• 附件64

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