含DG的配电网优化配置及其故障恢复研究

发布时间：2017-12-10 22:20

  本文关键词：含DG的配电网优化配置及其故障恢复研究

  更多相关文章： 分布式电源 配电网重构 杂草算法 粒子群算法 深度优先搜索 孤岛划分

【摘要】：近年来,随着煤、石油、天然气等不可再生能源的日渐枯竭以及人们不断加强的节能环保意识使得国内外学者正广泛关注和研究以风能、太阳能等可再生能源的分布式发电(Distributed Generator,DG)技术。但是DG接入配电网使得电网拓扑结构和运行模式都发生了极大地改变,且DG的接入位置和容量的不同对配电系统产生的影响是不可预测的。例如可能降低系统有功损耗,系统电压稳定性也可能降低,因此合理规划DG的位置和容量就尤为重要。本文以含DG的配电网为研究对象,运用改进的杂草粒子群优化算法对配电网接入DG的数量和容量进行优化配置研究。而且现代电力系统对供电可靠性、经济性和安全性等方面提出的要求越来越高,所以当含有DG的配电网系统发生故障后,如何保证重要负荷的持续供电及迅速对非故障停电区域恢复供电是研究的重要内容。本文首先研究分析了杂草算法和粒子群算法的优缺点,根据各自的优点对算法进行融合并且结合混沌概念提出了改进的混合算法,混合后的算法既能提高全局寻优能力又能扩大种群的多样性,并通过测试函数验证了算法的有效性和优越性。然后以配电网网损和电压稳定为数学模型建立目标函数,将杂草粒子群混合算法运用到含DG的配电网系统中,进行DG的选址定容寻优过程,再通过系统网损和节点电压分布曲线进行对比分析,验证所提出算法的合理性和有效性。最后提出含DG的配电网故障之后的供电恢复策略,分为孤岛划分阶段和基于改进的杂草粒子群算法的配电网重构两个阶段。第一阶段基于深度优先搜索算法进行孤岛划分,保证故障之后对DG附近的重要负荷持续供电,提高供电系统可靠性和安全性。第二阶段建立一个多目标优化数学模型,将改进的混合算法应用到故障之后的配电网来迅速恢复非故障停电区域的供电,并通过IEEE33节点配电系统进行算例验证,仿真结果表明杂草粒子群混合算法能有效的解决含DG的配电网故障之后的供电恢复。
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM732

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本文编号：1276118