动态无功补偿装置优化配置研究

发布时间：2017-08-03 10:36

  本文关键词：动态无功补偿装置优化配置研究

  更多相关文章： 电力系统 动态无功优化配置 暂态电压稳定 节点重要度 电压稳定指标 改进轨迹灵敏度 量子遗传算法

【摘要】：受端系统具有负荷重、远方供电比例大、空调及恒功率负荷增速快等特点,因此受端系统必须具有充足的无功电源支撑。动态无功补偿装置能很好地实现无功功率的快速动态补偿,成为解决受端系统电压/无功问题的重要手段。本文旨在提出一套科学有效的动态无功优化配置方法,围绕动态无功补偿装置的数量、安装地点和容量的选择方法展开如下研究工作:首先,阐述电压与无功功率的关系,探讨受端系统暂态电压失稳的机理,并分析动态无功补偿的基本原理,为动态无功补偿装置优化配置方法的研究奠定理论基础。然后,由于单一准则的动态无功优化配置方法仅侧重于某个技术目标,对影响系统暂态电压稳定性的因素考虑不够全面。因此,本文提出一种考虑电网特性的多准则动态无功优化配置方法。各准则并不独立且各有侧重,包括节点重要度指标、电压稳定指标和改进轨迹灵敏度指标。利用节点重要度指标辨识在电网拓扑结构和功率分配上有重要地位的节点,全局定量分析对系统暂态电压稳定有重要影响的薄弱节点。同时,针对引起系统暂态电压失稳的关键故障进行仿真分析,利用电压稳定指标从由电网本质特性所决定的薄弱节点中,筛选出实际运行电压也较薄弱的节点作为候选安装点,以减少后续计算。考虑系统的动态特性,利用基于暂态电压稳定分析方法的轨迹灵敏度指标,反映各候选安装点安装动态无功补偿装置后对全系统暂态电压稳定水平的提升效果,并在现有研究基础上对该指标进行改进,以此确定最优安装点集。进一步地,为从多准则选址方法确定的安装点中选择兼顾经济成本和技术性能的选址方案,并确定最优容量,本文建立了综合考虑投资和管理费用、全年电能损失费用及电压越限罚函数的无功优化目标函数。最后,基于量子遗传算法确定满足约束条件且使目标函数最优的配置方案,并利用暂态电压稳定标准对其在关键故障下对系统暂态电压稳定性的改善效果进行仿真校验,最终确定满足暂态电压稳定要求的最优配置方案。本文针对IEEE 39节点系统对各指标进行计算分析,并得出动态无功补偿装置的最优配置方案,验证本文对轨迹灵敏度指标所做改进和本文提出的动态无功优化配置方法的有效性。仿真结果表明,该方法可在兼顾经济性的同时,充分发挥动态无功补偿装置在改善电能质量,维持系统安全稳定运行方面的优势。
【关键词】：电力系统 动态无功优化配置 暂态电压稳定 节点重要度 电压稳定指标 改进轨迹灵敏度 量子遗传算法
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM761
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-21
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.2 动态无功补偿的研究现状及发展趋势13-19
• 1.2.1 无功补偿装置简介13-15
• 1.2.2 动态无功补偿装置的研发应用现状及发展趋势15-18
• 1.2.3 动态无功优化配置方法的研究现状18-19
• 1.3 本文主要内容19-21
• 第2章 电压稳定与动态无功补偿的理论基础21-32
• 2.1 引言21
• 2.2 电压与无功功率的关系21-23
• 2.3 受端系统暂态电压失稳的机理23-25
• 2.3.1 输电网络输电能力的限制23-24
• 2.3.2 负荷的动态特性24
• 2.3.3 受端系统电压支撑不足24-25
• 2.4 动态无功补偿的基本原理25-31
• 2.4.1 改善电压调整25-26
• 2.4.2 提高输电线路的输电能力26-28
• 2.4.3 提高静态电压稳定性28-30
• 2.4.4 抑制暂态电压失稳30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第3章 考虑电网特性的多准则选址方法32-54
• 3.1 引言32
• 3.2 候选安装点的筛选32-37
• 3.2.1 基于节点重要度指标分析重要节点33-35
• 3.2.2 基于电压稳定指标识别薄弱节点35-37
• 3.3 基于改进轨迹灵敏度指标确定安装点集37-41
• 3.3.1 轨迹灵敏度指标的方法原理及物理意义38-40
• 3.3.2 轨迹灵敏度指标的改进40-41
• 3.4 基于改进带权重线路介数选择仿真场景41-42
• 3.5 动态无功补偿装置的选址方法42-44
• 3.5.1 多准则选址方法的实现步骤42-44
• 3.5.2 参数选择的原则44
• 3.6 算例分析44-52
• 3.6.1 算例简介44-45
• 3.6.2 仿真场景的选择45-47
• 3.6.3 安装点集的确定47-52
• 3.7 本章小结52-54
• 第4章 基于量子遗传算法的动态无功补偿装置优化配置方法54-69
• 4.1 引言54
• 4.2 量子遗传算法54-58
• 4.2.1 量子遗传算法概述54-55
• 4.2.2 量子比特编码55-56
• 4.2.3 量子门更新56-57
• 4.2.4 量子遗传算法的流程57-58
• 4.3 无功优化的数学模型58-62
• 4.3.1 目标函数59-61
• 4.3.2 约束条件61-62
• 4.4 动态无功补偿装置数量和选址方案的优化方法62
• 4.5 动态无功补偿装置的容量优化方法62-63
• 4.6 算例分析63-67
• 4.7 本章小结67-69
• 第5章 结论与展望69-71
• 参考文献71-77
• 致谢77-78
• 附录A 攻读学位期间主要学术成果78

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本文编号：613953