配电网中基于量子粒子群算法的风电和可中断负荷联合优化研究

发布时间：2017-09-02 17:21

  本文关键词：配电网中基于量子粒子群算法的风电和可中断负荷联合优化研究

  更多相关文章： 风力发电 可中断负荷 多目标优化 量子粒子群算法

【摘要】：风力发电作为目前发展较为成熟的新能源之一,在整个电力系统中作为新型的备用电源参与削峰填谷已得到了广泛的应用。但是风电本身的出力随机波动性导致了其参与削峰填谷的效果并不好。而可中断负荷作为一种重要的需求侧响应资源,能够很好地解决电力供应短缺问题,有效的参与系统削峰填谷。因此,本文考虑将可中断负荷作为调峰的备用手段加入风电调峰解决配电网相关优化规划问题。这样既减少了发电侧投资的成本,又在用户的不同互动意愿下引导其科学合理用电。在已有的研究基础上,本文首先根据风速的特性,建立了风电机组的输出功率概率模型,将风电的随机出力问题转化为确定性的问题。随后又对可中断负荷进行研究,在此基础上建立了含风电和可中断负荷的配电网优化规划模型。以各电源建设运行费用、网损、系统可靠性等因素对模型进行多目标优化。最后以标准IEEE14节点为算例,应用量子粒子群算法对风电和可中断负荷接入进行优化配置,并对优化结果进行详细分析。算例表明,在配电网中接入风电和可中断负荷能有效降低网损费用和系统运行总成本;量子粒子群算法跟普通粒子群算法相比,不仅寻优速度快,而且能够较好的保持种群的多样性,体现了良好的优化效率。
【关键词】：风力发电 可中断负荷 多目标优化 量子粒子群算法
【学位授予单位】：沈阳工程学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 1 绪论12-17
• 1.1 问题提出与研究意义12-13
• 1.2 国内外相关研究进展13-15
• 1.2.1 风电参与配电网规划调度的研究13-14
• 1.2.2 IL参与系统备用的研究14
• 1.2.3 含风电和IL的配电网调度研究14-15
• 1.2.4 量子粒子群算法研究15
• 1.3 本文主要研究思路与内容15-17
• 2 可中断负荷概述17-24
• 2.1 引言17
• 2.2 可中断负荷的提出及意义17-19
• 2.3 国内外可中断负荷的发展概况19-20
• 2.3.1 IL在国外的发展情况19-20
• 2.3.2 IL在我国的发展情况20
• 2.4 IL的主要研究内容20-22
• 2.4.1 IL合同20-21
• 2.4.2 IL的应用21-22
• 2.5 本章小结22-24
• 3 考虑概率特性的风力发电模型24-31
• 3.1 引言24
• 3.2 风力发电概述24-25
• 3.2.1 风力发电的主要运行方式24
• 3.2.2 风电并网对配电网的影响24-25
• 3.3 国内外风力发电发展概况25-28
• 3.3.1 国外风电发展概况25-26
• 3.3.2 我国风电发展概况26-28
• 3.4 风电出力的概率特性28-30
• 3.4.1 正态分布概述28-29
• 3.4.2 风电出力的概率特性29-30
• 3.5 本章小结30-31
• 4 含风电和IL的配电网综合优化模型及算法31-40
• 4.1 引言31
• 4.2 子目标函数31-32
• 4.2.1 火电机组成本31-32
• 4.2.2 风电的建设运行费用32
• 4.2.3 网损费用32
• 4.2.4 IL成本32
• 4.3 约束条件32-33
• 4.4 综合目标函数33-34
• 4.5 粒子群优化算法34-36
• 4.6 量子粒子群算法36-39
• 4.7 本章小结39-40
• 5 算例分析40-53
• 5.1 引言40
• 5.2 配电网网络情况40-42
• 5.3 风机参数设置及状态选择42-43
• 5.4 其他参数设置43-44
• 5.5 粒子群算法应用44-46
• 5.6 运算结果及分析46-52
• 5.6.1 三种情况下的最优成本及对比46-47
• 5.6.2 采用综合目标函数寻优47-50
• 5.6.3 QPSO与PSO算法的比较50-52
• 5.7 本章小结52-53
• 6 结论与展望53-55
• 6.1 结论53-54
• 6.2 主要创新点54
• 6.3 展望54-55
• 参考文献55-59
• 致谢59-60

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本文编号：779878