基于多策略改进遗传算法的微电网优化配置研究

发布时间：2017-09-17 16:44

  本文关键词：基于多策略改进遗传算法的微电网优化配置研究

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【摘要】：能源是人类赖以生存的重要的物质基础，它关系着民生和经济的安全和发展，它也是应用科技创新服务的首要平台。从时代意义上来讲，能源逐步深入地影响着国家的经济发展和社会进步。各国都开始积极地加入到开发利用新能源的行列中，电力行业也迫切的需要向智能化改革。我国的能源结构具有一定的不合理性，较低的能源利用率引发了随之而来的社会和环境问题。 分布式发电技术对于清洁能源的推动和可再生能源的利用有着莫大的帮助，并且能够通过改善能源结构来提高其供应的安全性。然而，当配电网中接入大规模分布式电源，系统将迎来新的挑战。 微电网是整合分布式电源的一种有效方式，它可以在有效利用其综合效益的同时排除其对于大电网的不利因素。微电网是构建智能电网的重要模块，它也成为了今后各国的着重发展方向。本文针对微电网接入配电网的问题，从投资和运行成本、有功网损以及负荷节点电压偏移最小三个角度出发，建立了多目标优化模型，提出整合多种优化策略的混沌量子遗传算法，通过MATLAB和PSASP分别进行优化后，将其结果进行对比，在验证所提算法的有效性后，对太原地区10kV实例进行优化规划。 本文具体研究内容如下： （1）本文首先对于选题背景以及国内外微电网的发展情况作了一定的阐述。文中强调了微电网发展和规划的重要性，主要介绍了微电网的相关概念，强调了其规划的特点，并对国内外微电网的各项研究成果做出了总结性的分析，，为之后的微电网规划提供了一定的理论基础。 （2）研究了光伏电源，风力发电机，微型燃气轮机和蓄电池等分布式电源的运行特性和研究现状，对其典型特性进行MATLAB仿真。为之后的合理规划做出相应的理论和数学计算准备。并对多目标优化以及智能优化算法进行初步的研究。 （3）本文建立了以投资、运行成本最低、有功网损最小以及负荷节点电压偏移最小的多目标优化模型，并提出集合多种优化策略的新型优化算法——混沌量子遗传算法。通过MATLAB实现传统遗传算法和所提算法的程序编译，以IEEE30节点为例，对含微电网的配电网进行规划。分别通过两种优化算法在MATLAB上进行优化计算，得出微电网接入配电网的最佳位置和最佳容量，并将两种算法所得结果进行比较。同时运用PSASP6.28中的最优潮流模块，以网损最小为目标，对于同一接入位置进行最优潮流计算，并将所得结果与所提算法的优化结果进行对比。两种对比结果同时证明该算法的优越性和有效性。 （4）将优化模型、约束条件和所提算法用于微电网接入太原地区10kV配电网的实例验证，对所得优化结果进行分析。为了其可行性，运用Homer软件进行数据采集，并对优化结果做敏感性分析。
【关键词】：微电网 多目标优化目标函数 混沌量子遗传算法 PSASP最优潮流 Homer敏感性分析
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM727
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-8
• 目录8-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 选题背景及意义11-12
• 1.2 微电网12-18
• 1.2.1 微电网概念12-14
• 1.2.2 微电网的研究现状14-16
• 1.2.3 微电网的重要性16-17
• 1.2.4 微电网在中国的发展及应用前景17-18
• 1.3 微电网规划的研究现状18-20
• 1.4 论文的主要内容20-23
• 第二章 分布式电源运行特性研究23-39
• 2.1 引言23
• 2.2 光伏电源23-29
• 2.2.1 光伏发电技术的研究现状23-24
• 2.2.2 光伏电池模型24-29
• 2.3 风力发电机29-33
• 2.3.1 风力发电的基本原理29-30
• 2.3.2 风机模型30-33
• 2.4 微型燃气轮机33
• 2.5 燃料电池33-34
• 2.6 蓄电池34-37
• 2.6.1 储能设备在微电网中的作用34-35
• 2.6.2 蓄电池35-37
• 2.7 微电网中分布式电源的接入对配电网的影响37-38
• 2.8 本章小结38-39
• 第三章 含微电网的配电网优化配置的研究39-63
• 3.1 引言39-40
• 3.2 微电网优化的优化模型建立40-45
• 3.2.1 微电网优化的目标函数40-41
• 3.2.2 约束条件41-42
• 3.2.3 含微电网的配电网的潮流计算问题42-45
• 3.3 多目标优化及智能优化算法45-47
• 3.3.1 多目标优化问题45-46
• 3.3.2 Pareto 解集46
• 3.3.3 常用优化算法46-47
• 3.4 优化配置相关算法47-57
• 3.4.1 传统遗传算法（GAs-Genetic Algorithms）47-51
• 3.4.2 混沌量子遗传算法 (the chaotic quantum genetic algorithm)51-57
• 3.5 IEEE30 节点算例分析57-60
• 3.6 本章小结60-63
• 第四章 PSASP 最优潮流63-69
• 4.1 PSASP 软件概述63-64
• 4.2 PSASP 最优潮流64-65
• 4.2.1 最优潮流计算简介64
• 4.2.2 PSASP 最优潮流计算方法64-65
• 4.3 IEEE30 节点算例在 PSASP 中的最优潮流65-68
• 4.4 本章小结68-69
• 第五章 太原地区配电网实例优化69-79
• 5.1 引言69
• 5.2 太原地区实例分析69-73
• 5.2.1 太原地区 10kV 配电网算例69-70
• 5.2.2 算例结果分析70-73
• 5.3 数据敏感性分析73-77
• 5.3.1 Homer 软件简介73
• 5.3.2 太原地区风速数据获取73-74
• 5.3.3 太原地区光照强度数据获取74-76
• 5.3.4 微电网中分布式电源敏感性分析76-77
• 5.4 本章小结77-79
• 第六章 总结与展望79-81
• 6.1 总结79-80
• 6.2 展望80-81
• 参考文献81-89
• 附录89-93
• 致谢93-95
• 攻读学位期间所得成果95

【参考文献】

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本文编号：870549