配电网规划中分布式电源的选址和定容的研究

发布时间：2017-05-16 13:18

  本文关键词：配电网规划中分布式电源的选址和定容的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 为了满足我国经济高速发展的需求,在已建中央电站及电网的基础上,大力发展分布式发电技术将是电力系统未来发展的必然趋势。分布式发电具有减轻环境污染、降低终端用户费用、改善电能质量、提高供电可靠性、灵活地跟踪负荷变化、能满足能源可持续发展等众多优点,因此分布式发电与大电网供电相互补充、协调,是综合利用现有资源和设备、为用户提供可靠和优质电能的最佳方式。随着分布式发电技术的逐步推广,它对配电网中的节点电压、线路潮流、短路电流、可靠性等都会带来影响,且其影响程度与分布式电源的位置和容量密切相关。这必然给传统的配电网规划带来实质性的挑战,使得电网规划人员在选择最优方案时必须考虑由它所带来的影响。 本文建立了含分布式电源的配电网规划经济性模型,以折算到每年的分布式电源的投资及运行费用和线路运行费用最小及引入分布式电源后购电费用最小为目标函数,并把节点电压约束、导线电流约束、分布式电源运行约束三个不等式约束条件通过惩罚因子的形式引入,建立了归一化目标函数。 根据新增负荷总量确定待建分布式电源的总容量。在分布式电源个数、位置和单个电源容量均不确定的情况下,建立了便于配电网规划中的分布式电源选址和定容的多目标优化模型。对于带惯性权重的粒子群算法中产生的分布式电源容量和位置,加入到配电网中的综合规划结果进行经济性评估以衡量个体方案的优劣。 通过带惯性权重的粒子群算法进行分布式电源地址和容量优化计算,并对不含有和含有分布式电源的配电网规划结果作了比较分析。算例结果表明,引入分布式电源后对配电网优化带来了一定的合理性和优越性。也从一个侧面印证了分布式发电技术进入电力系统后会带来较有利的影响,同时也印证了分布式发电技术有着广阔的应用前景。通过第二个实际算例的分析,带惯性权重的粒子群算法比遗传算法在收敛性能有一定提高,优化结果较好,得到了分布式电源较为合理位置和容量方案。
【关键词】：分布式发电 选址和定容 配电网 规划 粒子群算法
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TM715
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题的研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状综述11-14
• 1.3 粒子群算法在电力系统中的应用14-16
• 1.4 论文的主要工作16-18
• 第2章 分布式发电技术18-28
• 2.1 分布式发电的概念18-19
• 2.2 分布式电源的分类19-23
• 2.2.1 太阳能光伏电池发电19-20
• 2.2.2 风力发电20-21
• 2.2.3 燃料电池21-22
• 2.2.4 微型燃气轮机22-23
• 2.3 分布式发电对配电网运行和保护的影响23-25
• 2.3.1 对系统可靠性的影响23
• 2.3.2 对系统保护的影响23-24
• 2.3.3 对电能质量的影响24-25
• 2.3.4 对网损的影响25
• 2.4 分布式发电对配电网规划的影响25-28
• 第3章 粒子群算法28-40
• 3.1 粒子群算法的简介28-34
• 3.1.1 粒子群算法的基本理论28-30
• 3.1.2 带惯性权重的粒子群算法30-31
• 3.1.3 粒子群算法步骤和流程31-33
• 3.1.4 粒子群算法的参数选择33-34
• 3.2 算法比较34-40
• 3.2.1 粒子群算法与蚁群算法比较34-36
• 3.2.2 粒子群算法与遗传算法比较36-40
• 第4章 配电网规划中的分布式电源的选址和定容40-48
• 4.1 含分布式电源的配电网潮流计算40-43
• 4.2 分布式电源选址和定容的多目标模型43-46
• 4.3 分布式电源选址和定容求解过程46-48
• 第5章 算例分析48-53
• 5.1 算例1结果分析48-50
• 5.2 算例2结果分析50-53
• 结论与展望53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-59
• 附录159-61
• 附录261-62
• 攻读硕士学位期间发表论文62-63

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