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含风电的电力系统无功优化算法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:55:06
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含风电的电力系统无功优化算法研究【摘要】:随着社会的进步,能源结构也在不断的调整,表现之一就是风力发电在电力系统中所占的比重呈上升趋势。由于风电具有随机性和波动性的特点,风电机组的

【摘要】:随着社会的进步,能源结构也在不断的调整,表现之一就是风力发电在电力系统中所占的比重呈上升趋势。由于风电具有随机性和波动性的特点,风电机组的输出功率也会发生变化,从而对电力系统的稳定性产生了较大影响。而电力系统无功优化研究能使电力系统无功潮流达到最优分布,降低有功网损,并且能改善系统电压质量、减少网损,从而保证系统安全、可靠和经济运行,所以含风电的电力系统无功优化研究有重要意义。电力系统无功优化具有非线性、离散性等特点,电力系统无功优化的问题一直有待改进。 本文在分析风力机的类型和含风力机电力系统潮流计算方法的基础上,首先对含异步风力机的潮流计算方法进行了研究。其次在粒子群优化(PSO)算法和群体细菌趋药性优化(BCC)算法的基础上,提出了混合群体细菌趋药性粒子群(MPSOBCC)算法。先利用PSO算法进行全局搜索,并引入对适应度函数进行排序,选出一部分杰出粒子,然后使用BCC算法对杰出粒子进行随机局部搜索,同时在BCC算法中引入信赖域思想,并引入变异机制来保持种群的多样性,在搜索过程中采用优势个体保留策略,进一步提高搜索效率,然后在IEEE30节点系统上进行了测试,并与BCC算法和PSO算法进行对比,结果表明该算法在一定程度上提高了收敛速度,并且防止了局部收敛,大大提高了寻优效果,说明该算法在电力系统无功优化方面具有良好的适用性。 最后基于MPSOBCC算法在IEEE30节点配电网进行无功优化计算的良好适用性,本文在美国PGE69节点配电网接入一台异步风力机,并用MPSOBCC算法对其进行了分析。考虑到风速随机性的特点,本文研究了风电机组输出机械功率与风速之间的关系,并建立了同时考虑功网损和静态电压稳定裕度的双目标无功优化函数,在功率场景分析的基础上,对接入一台异步风力机的美国PGE69节点配电网进行了单场景单目标分析和全场景双目标分析。 【关键词】:无功优化 粒子群 混合群体细菌趋药性粒子群 收敛性 风电机组
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM714.3;TM614
【目录】:
  • 摘要7-8
  • Abstract8-10
  • 插图索引10-11
  • 附表索引11-12
  • 第1章 绪论12-18
  • 1.1 课题研究背景与研究意义12-13
  • 1.2 国内外研究现状13-16
  • 1.2.1 常规优化算法13-14
  • 1.2.2 现代人工智能算法14-16
  • 1.3 本文主要研究内容16-18
  • 第2章 含风电机组的电力系统潮流计算18-28
  • 2.1 电力系统潮流计算方法18-22
  • 2.2 含风电机组的电力系统22-23
  • 2.2.1 风力发电机的分类22-23
  • 2.3 风力发电机在潮流计算中的处理方法23-26
  • 2.3.1 异步电机在潮流计算中的处理方法23-24
  • 2.3.2 馈异步电机在潮流计算中的模型24-26
  • 2.3.3 异步机组成的风电场的电力系统潮流计算26
  • 2.4 小结26-28
  • 第3章 混合群体细菌趋药性优化算法28-37
  • 3.1 引言28
  • 3.2 粒子群优化算法原理28-31
  • 3.2.1 粒子群算法基本原理28-29
  • 3.2.2 粒子群算法流程29-31
  • 3.3 细菌群体趋药性(BCC)算法31-34
  • 3.3.1 BC算法原理31-33
  • 3.3.2 细菌群体信息交互过程33-34
  • 3.4 合粒子群群体细菌趋药性优化算法(MPSOBCC)34-36
  • 3.5 本章小结36-37
  • 第4章 基于混合细菌趋药性的电力系统无功优化37-45
  • 4.1 无功优化模型37-38
  • 4.1.1 目标函数37
  • 4.1.2 无功优化约束条件37-38
  • 4.2 IEEE30节点系统模型38-39
  • 4.3 基于混合细菌趋药性算法的无功优化数学模型39-41
  • 4.4 仿真结果分析41-44
  • 4.5 小结44-45
  • 第5章 含风电场的电力系统无功优化算例分析45-55
  • 5.1 风电机组输出功率的多场景分析45-46
  • 5.1.1 风电机组的功率输出模型45-46
  • 5.2 含风电场的电力系统无功优化数学模型46-48
  • 5.2.1 目标函数46-47
  • 5.2.2 约束条件47-48
  • 5.3 基于MPSOBCC算法编码48-49
  • 5.4 算例分析49-53
  • 5.5 小结53-55
  • 结论与展望55-57
  • 参考文献57-61
  • 致谢61-62
  • 附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录62


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