基于SAGWO算法的分布式电源优化规划研究

发布时间：2017-10-14 17:19

  本文关键词：基于SAGWO算法的分布式电源优化规划研究

  更多相关文章： 配电网 分布式电源 电源规划 改进灰狼算法 时序性 随机性

【摘要】：随着国家对能源革命的深入推动,构建低碳环保、高效可靠的分布式电源系统,是我国在新时期将重点扶持的新方向,对提高电力系统供电可靠性、完善我国能源结构、实现能源利用可持续发展等方面具有重要意义,因此,合理规划配电网中分布式电源的接入位置与容量尤为重要。首先,本文对适用于分布式电源规划的智能算法进行研究。应用一种新型智能优化算法——灰狼算法,详细分析了其原理,并结合模拟退火法对灰狼算法进行改进。通过仿真验证了模拟退火灰狼算法的可行性,同时具有良好的全局收敛能力与跳出局部最优解的能力,且具有较快的收敛速度。在分布式电源优化规划中,确定分布式电源的接入位置通常采用直接定义的方法,此常规方法并不能准确反映实际系统的特点与要求。本文采用对配电网潮流综合分析的方法,利用配电网电压水平平均改善值与系统最大准入容量这两项指标综合确定分布式电源的待选接入节点,并计及分布式电源出力与负荷需求的时序特征来判断风光接入位置的合理性。以33节点标准配电网系统为例,验证本文提出的接入位置算法能够实现预期目的。在合理确定分布式电源接入位置的基础上,进一步研究了分布式电源的接入容量问题。风能与太阳能等清洁能源有很大的不确定性,且随时间变化,显示出一定的时序性。本文利用时分法,对分布式电源出力与负荷需求的时序特征进行处理,并在各时间段计及分布式电源与负荷的不确定性,得到输入变量的拉丁超立方采样模型,进行随机潮流计算。在此基础上,计及分布式电源经营商经济利益与配电公司经济利益,确定具体的目标函数及约束条件,对分布式电源接入容量进行优化。算例系统仿真结果表明,本文建立的对分布式电源接入位置确定与容量选择的规划方法可充分考虑分布式电源的优势,所提出的改进灰狼算法提高了优化过程的收敛速度与精度,具有良好的应用前景。
【关键词】：配电网 分布式电源 电源规划 改进灰狼算法 时序性 随机性
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM715
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-10
• 1.2 分布式电源优化规划问题的研究现状10-15
• 1.2.1 分布式电源规划研究概述10-11
• 1.2.2 分布式电源规划优化方法研究现状11-12
• 1.2.3 分布式电源规划目标函数研究现状12-14
• 1.2.4 分布式电源与负荷模型研究现状14-15
• 1.3 本文的主要研究内容15-17
• 第2章 改进的灰狼算法研究及分布式电源概率建模17-32
• 2.1 引言17
• 2.2 适合于分布式电源规划的智能优化算法研究17-27
• 2.2.1 灰狼算法17-22
• 2.2.2 模拟退火灰狼算法22-23
• 2.2.3 模拟退火灰狼算法优化性能分析23-27
• 2.3 分布式电源概率建模27-31
• 2.3.1 风电机组出力概率模型27-29
• 2.3.2 光伏电源出力概率模型29-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 分布式电源接入位置研究32-46
• 3.1 引言32
• 3.2 分布式电源与负荷时序性研究32-38
• 3.2.1 风电机组出力时序性32-34
• 3.2.2 光伏电源出力时序性34-35
• 3.2.3 风光出力互补特性35-37
• 3.2.4 负荷需求时序性37-38
• 3.3 分布式电源合理接入位置确定分析38-42
• 3.3.1 配电网电压水平平均改善值指标38-41
• 3.3.2 系统最大准入容量指标41-42
• 3.3.3 分布式电源合理接入位置计算流程42
• 3.4 算例分析42-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第4章 分布式电源接入容量研究46-60
• 4.1 引言46
• 4.2 考虑随机性与时序性的分布式电源与负荷模型46-50
• 4.2.1 系统随机变量概率分布模型的建立47-48
• 4.2.2 含分布式电源的随机潮流计算48-49
• 4.2.3 分布式电源与负荷时序性处理办法49-50
• 4.3 分布式电源最优接入容量计算50-54
• 4.3.1 目标函数50-53
• 4.3.2 目标函数约束条件53-54
• 4.3.3 计算流程54
• 4.4 算例分析54-59
• 4.4.1 模拟退火灰狼算法优化性能分析55-56
• 4.4.2 基于时序特性与随机性的分布式电源接入容量仿真分析56-58
• 4.4.3 风、光单独并网与风光联合并网对比分析58-59
• 4.5 本章小结59-60
• 结论60-61
• 参考文献61-68
• 致谢68

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本文编号：1032206