计及N-1安全准则的智能配电网多目标重构策略
本文选题:智能电网 切入点:配电网重构 出处:《电力系统自动化》2016年07期 论文类型:期刊论文
【摘要】:智能配电网背景下,N-1安全准则是配电网安全运行中的重要准则,而现有文献中的配电网重构模型均未计及N-1安全准则,所得重构结果未必满足安全性要求。为解决这一基础性问题,文中提出了一种计及N-1安全准则的配电网多目标重构新策略。首先,基于配电系统安全域(DSSR)中安全距离这一概念,定义了安全距离均值、安全距离均衡度、安全距离均衡比3个量化描述N-1安全的指标。其次,给出了以降低网损和减小安全距离均衡比为综合优化目标的配电网多目标重构模型。然后,应用改进遗传和动态小生境差分进化的混合算法对该配电网多目标重构模型进行求解。最后,考虑静态重构和动态重构两种情境,通过算例对比所提模型与现有文献模型,结果均表明,文中模型所得重构结果满足N-1安全准则,综合考虑系统经济性、安全性下更优,验证了所提模型和求解算法的正确有效性。
[Abstract]:In the context of smart distribution network, N-1 security criterion is an important criterion in the safe operation of distribution network, but the existing reconfiguration model of distribution network does not take N-1 security criterion into account. In order to solve this fundamental problem, a new multi-objective reconfiguration strategy considering N-1 security criterion is proposed. Firstly, based on the concept of safe distance in distribution system security domain DSSRs, a new reconfiguration strategy is proposed. In this paper, we define three quantitative indexes to describe the security of N-1, such as the mean of safe distance, the degree of equalization of safe distance and the ratio of safe distance. In this paper, a multi-objective reconfiguration model for distribution network with the objective of reducing network loss and reducing the ratio of safe distance equalization is given. The hybrid algorithm of improved genetic and dynamic niche differential evolution is applied to solve the multi-objective reconfiguration model of the distribution network. Finally, considering the static and dynamic reconfiguration scenarios, the proposed model is compared with the existing literature model through an example. The results show that the reconstruction results of the proposed model satisfy the N-1 security criterion, and the system economy is considered comprehensively, and the security is better. The validity of the proposed model and the algorithm is verified.
【作者单位】: 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学);智能电网教育部重点实验室(天津大学);
【基金】:国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2014AA051901) 国家自然科学基金资助项目(51477112)~~
【分类号】:TM76
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,本文编号:1563067
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