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基于改进Kruskal算法和无功优化的配电网重构

发布时间:2018-01-15 21:39

  本文关键词:基于改进Kruskal算法和无功优化的配电网重构 出处:《昆明理工大学》2016年硕士论文 论文类型:学位论文


  更多相关文章: 配电网重构 网络损耗 粒子群算法 Kruskal算法 无功优化


【摘要】:随着人们生活质量和生活水平的提高,电力用户对优质供电的要求越来越高;此外,随着需求侧电企改革的深入,对配电网的可靠性和经济性要求也越来越高。配电网重构问题的研究对提高供电可靠性和经济性具有重要的意义,包括两方面的内容,一方面是经济性配电网络重构,主要是降低配网网损问题;另一方面是故障性配电网络重构,主要解决故障时恢复失电区的供电问题。本文是针对经济性配电网重构展开研究。对于网损最小为目标函数的网络拓扑问题,本文采用改进Kruskal算法,得到最小生成树。首先,对配电网进行潮流计算获得系统的各支路损耗;其次,根据网络线路损耗最小,形成初始生成树。最后,根据配电网具体的结构特点,通过以网损最小作为目标函数,并满足一定的约束条件,反复迭代更新权值选出最优的路径,得到最优的系统网络拓扑结构。对于同时降低网损、提高电压质量以改善系统潮流分布的问题,本文采用粒子群算法进行无功优化。利用已获得的网络拓扑结构进行初始潮流计算获得每个粒子的适应度函数,比选获得种群的最优位置和全局极值;对种群内包括的全部粒子通过取舍获得最优的粒子进行存储,从而获得另一个种群;更新粒子群中所有粒子的最优位置及其对应的最优适应度函数;按照适应度的大小进行排序,利用部分粒子产生小的扰动迭代获得粒子新的最优位置和最优适应函数,直至达到给出的最大迭代数或给定的精度,则迭代结束并产生最优解,得到网络的无功优化结果。本论文的研究,对降低网损、提高电力企业及用户的经济效益有实际意义。
[Abstract]:With the improvement of people's quality of life and living standard, the demand of power users for high quality power supply is higher and higher. In addition, with the deepening of demand-side enterprise reform, the reliability and economic requirements of distribution network are increasingly high. The study of distribution network reconfiguration is of great significance to improve the reliability and economy of power supply. It includes two aspects: on the one hand, economic distribution network reconfiguration, mainly to reduce the distribution network loss; On the other hand, it is the fault distribution network reconfiguration, which mainly solves the power supply problem of power loss recovery. This paper focuses on the economic distribution network reconfiguration. For the network topology with minimum network loss as the objective function. In this paper, the improved Kruskal algorithm is used to obtain the minimum spanning tree. Firstly, the power flow calculation of the distribution network is carried out to obtain the branch losses of the system. Secondly, according to the minimum network line loss, the formation of the initial spanning tree. Finally, according to the specific structural characteristics of the distribution network, by taking the minimum network loss as the objective function, and meeting certain constraints. The optimal network topology can be obtained by iterating iteratively updating the weight value to obtain the optimal network topology. At the same time, the problem of reducing the network loss and improving the voltage quality to improve the power flow distribution of the system is discussed. In this paper, particle swarm optimization (PSO) algorithm is used for reactive power optimization. The fitness function of each particle is obtained by the initial power flow calculation using the obtained network topology, and the optimal position and global extremum of the population are obtained by comparison. All the particles included in the population are stored by trade-off to obtain the optimal particle, and then another population is obtained. Update the optimal position of all particles in the particle swarm and its corresponding optimal fitness function; According to the order of fitness, the new optimal position and the optimal fitness function of the particle are obtained by using the small perturbation iteration generated by some particles, until the given maximum iteration number or given precision is achieved. The result of reactive power optimization is obtained. The research in this paper is of practical significance to reduce the network loss and improve the economic benefit of electric power enterprises and users.
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM727

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本文编号:1430190

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