含光伏电源与充电站的配电网规划研究

发布时间：2017-09-01 06:37

  本文关键词：含光伏电源与充电站的配电网规划研究

  更多相关文章： 光伏电源 电动汽车充电站 随机潮流 带精英策略非支配排序遗传算法 量子粒子群算法 配电网规划

【摘要】：能源危机与环境问题日益严重,新能源的利用成为当今世界关注的焦点,其中光伏电源(PV)与电动汽车(EV)清洁环保、能源损耗低并且可以灵活应用,是缓解当前严峻能源形势的有效途径。然而,光伏电源的大量使用与电动汽车的广泛普及,不仅会对电网的经济性、稳定性以及电能质量产生重要影响,并且电动汽车充电站的建设对道路交通、用户出行等方面也会造成重大影响。因此,合理对光伏电源与电动汽车充电站进行优化配置,考虑电网、交通和用户等各方面的经济技术指标,完成包含光伏电源与充电站的配电网规划,具有重要的实际意义。本文在综合考虑光伏电源与充电站对配电网网损、电能质量、经济投资以及充电站在道路交通、用户使用等各个方面所产生影响的基础上,针对现有配电网中光伏电源与充电站的优化配置问题,计及交通网络节点及路径流量大小,考虑电动汽车用户充电便利性,同时考虑光伏电源出力、电动汽车充电的随机性及负荷波动性,建立光伏电源和充电站总投资最小、环境成本最小和用户充电用时最短的机会约束规划模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解,得出最优解集。最后以IEEE33节点系统为例,对模型进行验证,证明模型及算法的可行性及有效性。针对含光伏电源与充电站的配电网协调规划问题,计及光伏电源随机性、用户充电随机性以及负荷波动不确定性,基于随机潮流计算方法,建立考虑经济性、用户使用便捷性、环保性以及电网运行稳定性,包含充电站、光伏电源投资成本、电动汽车用户充电成本和电动汽车与光伏电源所折算的环境效益以及线路投资成本、网络损耗费用的机会约束规划模型;然后,采用离散量子粒子群算法(BQPSO)对模型进行求解。最后,以改进的IEEE33节点系统以及其模拟的交通路径系统为例,对所提的模型和方法进行验证,证明模型及算法的可行性及有效性。
【关键词】：光伏电源 电动汽车充电站 随机潮流 带精英策略非支配排序遗传算法 量子粒子群算法 配电网规划
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM615;U491.8;TM715
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 课题的研究背景和意义10-11
• 1.2 光伏电源及电动汽车接入对配电网的影响11-13
• 1.2.1 光伏电源接入对配电网的影响11-12
• 1.2.2 电动汽车使用对配电网的影响12-13
• 1.3 含光伏电源与充电站的配电网规划研究现状13-15
• 1.3.1 含光伏电源的配电网规划研究现状13-14
• 1.3.2 含充电站的配电网规划研究现状14-15
• 1.3.3 含光伏与充电站的配电网综合规划研究现状15
• 1.4 论文主要工作内容15-17
• 第2章 含光伏电源与充电站的配电网规划相关理论与方法17-29
• 2.1 基于半不变量的随机潮流计算17-23
• 2.1.1 源荷随机模型17-19
• 2.1.2 随机变量的相关概率理论19-21
• 2.1.3 含光伏电源及电动汽车的配电网随机潮流计算21-23
• 2.2 机会约束规划模型23-24
• 2.3 多目标优化算法24-27
• 2.3.1 NSGA-II算法24-25
• 2.3.2 BQPSO算法25-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第3章 光伏电源与充电站在配电网中的优化配置29-39
• 3.1 光伏电源与充电站在配电网中的优化配置模型29-33
• 3.1.1 目标函数29-32
• 3.1.2 约束条件32-33
• 3.2 求解流程33-34
• 3.3 算例分析34-38
• 3.3.1 算例简介34-36
• 3.3.2 配置方案36-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第4章 含光伏电源与充电站的配电网规划39-48
• 4.1 含光伏电源与充电站的配电网规划模型39-42
• 4.1.1 目标函数39-41
• 4.1.2 约束条件41-42
• 4.2 量子粒子群求解策略42-44
• 4.2.1 求解策略42-44
• 4.2.2 求解流程44
• 4.3 算例分析44-47
• 4.3.1 算例简介44-46
• 4.3.2 规划方案46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第5章 结论与展望48-50
• 5.1 结论48-49
• 5.2 展望49-50
• 参考文献50-54
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果54-55
• 致谢55

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本文编号：770515