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基于DFACTS的配电网络无功优化

发布时间:2021-04-23 12:30
  无功补偿是保证配电系统运行经济性和电能质量的重要方式。对无功补偿问题进行研究,合理运用无功补偿技术具有实际意义。合理选择无功补偿设备,并通过控制策略保证无功补偿设备之间相互配合,能充分利用补偿设备的性能优势。通过选择无功补偿设备适合的安装位置,并在考虑配电系统经济性的情况下确定安装容量,可以作为配电系统规划建设的参考依据。首先本文分析了无功补偿的基本原理,介绍了无功优化的常用数学模型,并选择静止无功补偿器SVC和静止同步补偿器STATCOM两种典型DFACTS设备进行重点分析,通过PSCAD仿真验证了两种无功补偿设备的电压调节能力。在对STATCOM和SVC的数学模型和工作原理进行研究的基础上,本文提出STATCOM和SVC协调补偿的方式,以小容量STATCOM配合大容量SVC降低补偿成本,通过控制策略发挥了 SVC的容量优势,使STATCOM一直留有裕度应对负荷的快速变化,减少SVC中电容的投切次数,降低运行损耗。在PSCAD中建立了仿真模型,验证了控制策略的有效性。在选择协调补偿的安装位置和容量时,考虑系统投资成本和电压水平,本文选取年节约费用为目标函数,通过罚函数保证系统电压处于... 

【文章来源】:山东科技大学山东省

【文章页数】:82 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题背景意义
    1.2 无功补偿设备
    1.3 国内外研究现状
    1.4 论文的主要工作
2 DFACTS的无功补偿原理
    2.1 DFACTS无功补偿
    2.2 STATCOM和SVC工作原理
    2.3 本章小结
3 STATCOM和SVC的控制与仿真
    3.1 STATCOM的控制与仿真
    3.2 SVC的控制与仿真
    3.3 本章小结
4 STATCOM和SVC协调优化补偿
    4.1 协调补偿分析
    4.2 协调补偿策略
    4.3 协调补偿仿真分析
    4.4 本章小结
5 无功补偿点安装位置和安装容量优化
    5.1 无功优化数学模型
    5.2 无功优化实现步骤
    5.3 烟花算法
    5.4 最佳运行容量
    5.5 IEEE33节点系统算例分析
    5.6 实际配电系统算例分析
    5.7 本章小结
6 总结与展望
参考文献
附录
致谢
攻读硕士期间主要成果


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于免疫算法的含分布式电源配电网的故障定位[J]. 陈奎,张云,王洪寅,万新强.  电力系统保护与控制. 2017(24)
[2]无功补偿解决配电网低电压问题的对策研究[J]. 卫才猛,唐维杰,张震.  中国高新科技. 2017(12)
[3]基于反向学习与动态记忆反馈的烟花算法[J]. 李席广,韩守飞,刘晓静,拱长青.  计算机工程. 2017(12)
[4]配电网无功补偿方案研究与应用[J]. 方江晓,赵巍.  电工技术. 2017(12)
[5]STATCOM在风电并网系统不对称故障下控制策略研究[J]. 张鹏,霍利民.  中国科技论文. 2017(23)
[6]基于H桥级联的STATCOM换流模块驱动保护电路设计[J]. 魏孟刚,王轩,王小星,但峰,喻劲松.  电气应用. 2017(23)
[7]变电站无功补偿配置及运行分析[J]. 陈健强,李婷.  电气技术. 2017(11)
[8]基于等网损微增率的主动配电网分布式无功优化方法[J]. 王勇,陈明,张明,嵇文路,孙昕杰,罗兴,兰岚,顾伟.  电网技术. 2017(12)
[9]风电场无功补偿设备优化控制研究[J]. 赵明,田德,邓英,李维恒,梁俊宇.  太阳能学报. 2017(10)
[10]基于有源电力滤波器的SVC综合补偿系统研究[J]. 闻杰杰,曼苏乐.  电力电子技术. 2017(10)

硕士论文
[1]基于APF与SVC无功补偿与谐波抑制的研究[D]. 胡婷婷.安徽理工大学 2017
[2]基于遗传算法的电力系统网损最小无功优化研究[D]. 冷博文.成都理工大学 2017
[3]基于云计算与机器学习的短期光伏发电功率预测研究[D]. 郝振.华北电力大学 2017
[4]基于电压控制目标追踪的配电网无功优化方法研究[D]. 崔灿.华中科技大学 2016
[5]基于改进遗传算法的配电网无功优化研究[D]. 刘海洋.华北电力大学(北京) 2016
[6]基于动态非线性规划法的电压稳定裕度研究[D]. 李峻.大连理工大学 2015
[7]组合式无功补偿控制策略研究[D]. 王思宇.哈尔滨工业大学 2013
[8]基于TSC与STATCOM的混合无功补偿系统[D]. 朴亮.大连理工大学 2013
[9]智能配电条件下的DFACTS应用研究[D]. 吕金炳.天津大学 2012



本文编号:3155331

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