主动配电网故障恢复重构方法研究

发布时间：2017-08-01 16:12

  本文关键词：主动配电网故障恢复重构方法研究

  更多相关文章： 分布式电源 主动配电网 故障恢复重构 自适应遗传算法 牛顿拉夫逊法

【摘要】：配电网故障恢复重构问题是一个多目标、多时段、非线性、多约束并且不连续的复杂优化组合问题,问题的规模随着网络规模的扩大而增大,并且故障恢复的目标经常相互矛盾,在数学上称之为非确定多项式(Non-Deterministic Polynomial, NP)问题。分布式电源(Distributed Generation, DG)接入电网后,传统被动式配电网转变为主动式配电网,即主动配电网(Active Distribution Network, ADN)为推动ADN的迅速发展,保障ADN供电可靠性、经济性和安全性,必须深入剖析ADN故障恢复重构中DG接入带来的诸多新问题,研究ADN故障恢复重构的方法。为了快速而有效的恢复ADN非故障失电地区的供电,搭建了具有多目标、多约束条件特征的ADN故障恢复重构的数学模型。根据DG的类型将有DG接入的ADN分为两类,即电网发生故障后所有DG均不脱离电网(与电网保持连接)的ADN；另外—种ADN是在电网发生故障后存在脱离电网(与电网断开)但能够脱离电网独立供电、孤岛运行的DG。在此基础上研究ADN故障恢复重构问题。在将ADN根据DG分类基础上建立故障恢复重构的方法之后,首先利用潮流计算方法——牛顿拉夫逊法执行配电网的潮流计算,通过对计算结果的分析,排除不能够满足配电网正常运行下应该满足的约束条件对应的开关集合；然后,基于建立的三个目标函数,即最多失电负荷供电恢复数、最少开关操作数、最少恢复供电恢复后的网损,以及设置的电网支路容量、节点电压、潮流、配电网不能出现环网等电网正常运行所需的约束条件,采用自适应遗传算法进行优化计算,最终确定配电网失电地区供电恢复所需要的最优开关集合。整个研究过程利用MATLAB软件对算法和潮流计算进行编程实现。最后利用IEEE33算例节点进行研究分析,验证了所提方法的可行性和有效性。
【关键词】：分布式电源 主动配电网 故障恢复重构 自适应遗传算法 牛顿拉夫逊法
【学位授予单位】：沈阳农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM711
【目录】：

• 摘要8-9
• Abstract9-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究目的和意义10-12
• 1.2 主动配电网的研究现状12-15
• 1.2.1 主动配电网的国外研究现状12-13
• 1.2.2 主动配电网的国内研究现状13-15
• 1.3 主动配电网故障恢复重构研究现状15-16
• 1.4 本文的主要研究内容16-17
• 第二章 主动配电网故障恢复重构的数学模型17-22
• 2.1 引言17
• 2.2 目标函数17-20
• 2.2.1 恢复失电负荷数量最多18-19
• 2.2.2 开关操作数量最少19
• 2.2.3 有功功率网损最少19-20
• 2.3 约束条件20-21
• 2.3.1 支路容量约束20
• 2.3.2 电压约束20
• 2.3.3 潮流约束20-21
• 2.3.4 配电网不能出现环网21
• 2.3.5 机组出力约束21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 配电网故障恢复重构优化算法22-33
• 3.1 引言22
• 3.2 常用优化算法简介22-25
• 3.2.1 启发式搜索算法22-23
• 3.2.2 专家系统23
• 3.2.3 Petri算法23-24
• 3.2.4 模糊评估算法24
• 3.2.5 遗传算法24
• 3.2.6 混合算法24-25
• 3.3 遗传算法在主动配电网故障恢复重构中的应用25-31
• 3.3.1 染色体编码25-27
• 3.3.2 适应度函数27
• 3.3.3 选择27-28
• 3.3.4 交叉28-29
• 3.3.5 变异29-30
• 3.3.6 自适应遗传算法30
• 3.3.7 解码30
• 3.3.8 遗传算法流程30-31
• 3.4 本章小结31-33
• 第四章 分布式电源处理方案及潮流计算方法33-37
• 4.1 引言33
• 4.2 DG的分类33-34
• 4.3 不同类别分布式电源处理方案34-35
• 4.4 潮流计算方法35-36
• 4.4.1 潮流计算的规定35
• 4.4.2 牛顿拉夫逊法计算流程35-36
• 4.5 潮流计算中分布式电源的处理方案36
• 4.6 本章小结36-37
• 第五章 算例分析37-44
• 5.1 引言37
• 5.2 仿真算例及自适应遗传算法参数设定37-38
• 5.3 所有DG均为SDG38-41
• 5.4 NSDG中包含BDG41-43
• 5.5 本章小结43-44
• 第六章 结论与展望44-46
• 参考文献46-49
• 附录49-50
• 致谢50-51
• 攻读学位论文期间发表文章51-52

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本文编号：605067