基于图论的智能配电网故障自愈技术的研究

发布时间：2017-09-22 16:20

  本文关键词：基于图论的智能配电网故障自愈技术的研究

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【摘要】：配电网的自愈技术是智能配电网的关键技术之一,也是未来智能配电网发展的重要环节。配电网自愈恢复是一个多约束、多目标、非线性的优化组合问题。随着分布式电源大量接入配电网,其分散性、不稳定性、间歇性等特点加大了配电网故障后自愈恢复的难度,对配电网系统运行稳定性、经济性以及供电可靠性等方面具有一定的负面影响。目前国内外研究的重点是针对输电网的自愈控制技术,而针对配电网相关的研究较少。因此配电网故障自愈技术的研究具有重要的理论和实际意义。(1)本文在国内外研究配电网自愈控制的基础上,结合智能电网和智能配电网的定义和特征,分析了智能配电网自愈控制的基本原理和技术体系,阐述了分布式电源对配电网自愈控制的影响。(2)本文针对含分布式电源和联络开关的配电网络,提出了基于图论的配电网故障自愈策略。首先在充分考虑负荷恢复总量、开关次数和网络损耗的基础上,建立了含分布式电源的配电网故障恢复模型,以及配网故障恢复下的目标函数;其次,设计了基于图论理论的不可行解修正和调整机制,即通过网络状态生成、网络区域划分、网络结构修正、负荷校验四个步骤,实现对不可行解的修正;然后利用量子离散粒子群算法其优越的优化特性,实现目标函数的最优;最后,利用MATLAB工具对基于图论的含分布式电源配网故障自愈算法进行了编程实现。本方法无须制定启发式故障切除规则,智能化程度较高,适用于各种类型的含DG配电网络的故障切除。(3)通过对33节点配电网系统进行故障自愈分析,算例结果验证了本文图论算法在修正算法过程中产生的不可行解的优越性,及基于图论算法应用于配电网故障恢复问题上的有效性。
【关键词】：图论 智能配电网 故障自愈 量子离散粒子群 供电可靠性
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM76
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-21
• 1.1 课题的研究背景及意义10
• 1.2 智能电网概述10-13
• 1.2.1 智能电网发展背景、环境和基础10-12
• 1.2.2 智能电网的主要特征12-13
• 1.3 智能配电网的概述13-15
• 1.3.1 智能配电网的概念13-14
• 1.3.2 智能配电网的特征14-15
• 1.3.3 智能配电网的功能15
• 1.4 分布式电源的概念及原理15-17
• 1.4.1 分布式电源的概念15-16
• 1.4.2 分布式电源的分类和特点16-17
• 1.5 智能配电网自愈控制技术的研究现状17-19
• 1.6 本文的主要工作19-21
• 第2章 配电网自愈控制技术21-33
• 2.1 自愈系统及自愈电网概念21-22
• 2.2 配电网自愈控制技术体系22-25
• 2.2.1 基础层22-24
• 2.2.2 支持层24
• 2.2.3 应用层24-25
• 2.3 分布式电源对配电网自愈控制的影响25-29
• 2.3.1 非计划孤岛分布式电源在智能配电网故障中的影响25-26
• 2.3.2 计划孤岛分布式电源在智能配电网故障中的影响26
• 2.3.3 分布式电源对智能配电网供电质量的影响26-27
• 2.3.4 分布式电源对配电网可靠性的影响27-29
• 2.4 智能配电网自愈控制关键技术29-32
• 2.4.1 电网运行状态评估29
• 2.4.2 电网故障诊断技术29-31
• 2.4.3 配电网网络重构31-32
• 2.4.4 配电网供电恢复32
• 2.5 本章小结32-33
• 第3章 基于图论的含分布式电源配网故障自愈的研究33-44
• 3.1 智能配电网故障自愈概述33
• 3.2 故障自愈目标函数和约束条件33-36
• 3.2.1 目标函数33-35
• 3.2.2 约束条件35-36
• 3.3 图论基本原理36-37
• 3.3.1 Flood fill染色法36
• 3.3.2 破圈法36-37
• 3.4 基于图论的故障恢复方法37-41
• 3.4.1 网络状态矩阵的生成38
• 3.4.2 网络区域划分38-39
• 3.4.3 网络结构修正39
• 3.4.4 负荷校验39-40
• 3.4.5 潮流计算40-41
• 3.5 量子离散粒子群41-42
• 3.6 算法流程42-43
• 3.7 本章小结43-44
• 第4章 基于图论的含分布式电源配网故障自愈应用分析44-51
• 4.1 系统建模44-46
• 4.2 非PCC点线路发生永久性故障46-48
• 4.3 PCC点发生永久性故障48-49
• 4.4 算法优越性证明49-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第5章 结论与展望51-53
• 5.1 结论51
• 5.2 展望51-53
• 参考文献53-57
• 致谢57-58
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果58-59
• 附录59-65

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本文编号：901823