分布式电源接入配电网的优化配置研究

发布时间：2017-08-16 01:05

  本文关键词：分布式电源接入配电网的优化配置研究

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【摘要】：现代电力系统主要特点是集中发电、远距离传输、大电网互联,这种集中式单一供电系统已逐渐凸显出各种弊端,可以说是既“脆弱”又“笨拙”的。在负荷附近小规模就地供电可以弥补大规模集中式供电的不足,能够有效地降低网损、节约投资、提高供电可靠性和灵活性,因此这种分布式供电方式越来越受到人们的关注。然而分布式电源不当的接入会给系统网损、电能质量、配电网规划等方面带来不利影响。本文从降低配电网功率损耗和提高配电网电压质量的目标出发,分析研究了分布式电源接入配电网的规划问题。 论文首先介绍了五种主要的分布式电源的类型、并网结构、数学模型,针对各自节点类型进行了统一处理,以便适用于传统配电网潮流计算方法；并对分布式电源并网后对配电网的作用和影响进行介绍,进而根据分布式电源并网的相关标准和法规提出了分布式电源接入配电网的要求。 其次通过比较传统配电网的潮流算法,结合分布式电源接入配电网后对其结构、特点的改变,提出了改进的基于前推回推法的含分布式电源配电网潮流算法。该计算方法结合配电网拓扑结构的节点关联矩阵,引入比较向量,确定了前推回推的支路计算顺序,有效的避免复杂网络结构的分析过程,使得编程较传统算法更简单,易实现。最后通过算例仿真,验证了该法能够快速、准确的实现含有分布式电源的潮流计算任务。 最后建立了以配电网损耗最小和节点电压偏移最小的分布式电源选址和定容的多目标优化模型；针对该优化问题的求解,通过对比蚁群算法、粒子群算法和遗传算法三种主流智能优化算法,提出了两种改进的基于遗传算法的优化方法算法和VEGA算法,采用这两种算法对分布式电源优化配置模型进行NSGA-Ⅱ了求解,并采用节点算例系统进行仿真,验证了优化模型的正确性和改进IEEE33算法的优越性,最后通过三个方面的比较得出,在对分布式电源接入配电网的位置和容量进行优化时,算法的优化效果要优于NSGA-Ⅱ算法。VEGA通过仿真结果可以看出,本文提出的分布式电源接入配电网优化配置模型能够 有效的降低系统网损,改善电压质量等优点,这对分布式电源接入电网有很好的指导意义。
【关键词】：分布式发电 配电网 电能质量 VEGA NSGA-Ⅱ
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM744
【目录】：

• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 插图索引11-13
• 附表索引13-14
• 第1章 绪论14-26
• 1.1 引言14-15
• 1.2 分布式发电15-19
• 1.2.1 分布式发电的基本概念16
• 1.2.2 分布式发电的特点16-17
• 1.2.3 分布式发电的应用现状17-19
• 1.3 分布式发电的并网问题19-21
• 1.3.1 分布式电源对电能质量的影响19-20
• 1.3.2 分布式电源对网络损耗的影响20
• 1.3.3 分布式电源对继电保护的影响20
• 1.3.4 分布式电源对配电网规划的影响20-21
• 1.4 分布式电源优化配置的研究现状21-24
• 1.5 本文研究的主要内容24-26
• 第2章 含分布式电源的配电网潮流计算26-45
• 2.1 分布式电源及其并网数学模型26-31
• 2.1.1 太阳能光伏发电26-27
• 2.1.2 风力发电27-29
• 2.1.3 燃料电池发电29
• 2.1.4 燃气轮机发电29-31
• 2.2 分布式电源的节点处理31-34
• 2.2.1 PV节点的处理32
• 2.2.2 PI节点的处理32
• 2.2.3 P-Q(V)节点的处理32-34
• 2.3 配电网潮流计算34-42
• 2.3.1 传统配电网潮流的计算方法34-39
• 2.3.2 含分布式电源的配电网潮流计算方法39-42
• 2.4 算例分析42-44
• 2.5 本章小结44-45
• 第3章 分布式电源优化配置的数学模型45-50
• 3.1 分布式发电的并网标准及要求45-46
• 3.1.1 分布式电源并网的法规介绍45-46
• 3.1.2 分布式电源并网的基本要求46
• 3.2 目标函数46-47
• 3.2.1 配电网络损耗最小46-47
• 3.2.2 节点电压偏移最小47
• 3.3 约束条件47-48
• 3.3.1 不等式约束条件48
• 3.3.2 等式约束条件48
• 3.4 本章小结48-50
• 第4章 基于遗传算法的分布式电源优化配置方法50-57
• 4.1 多目标优化问题50-51
• 4.1.1 多目标优化的概念50
• 4.1.2 Pareto最优集的概念50-51
• 4.2 智能优化算法51-54
• 4.2.1 智能优化算法分类52
• 4.2.2 应用遗传算法进行优化配置求解的原因浅析52-54
• 4.3 改进的遗传算法54-55
• 4.3.1 向量评价的遗传算法VEGA54-55
• 4.3.2 带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ55
• 4.4 本章小结55-57
• 第5章 算例分析57-69
• 5.1 基于VEGA的分布式电源优化配置求解57-62
• 5.1.1 算法设计与实现57-59
• 5.1.2 仿真结果和分析59-62
• 5.2 基于NSGA-Ⅱ的分布式电源优化配置求解62-66
• 5.2.1 算法设计与实现62-63
• 5.2.2 仿真结果和分析63-66
• 5.3 NSGA-Ⅱ算法与VEGA算法的比较66-68
• 5.4 本章小结68-69
• 结论与展望69-70
• 参考文献70-74
• 致谢74-75
• 附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：680709