基于粒子群与人工免疫混合智能算法的配电网无功优化

发布时间：2017-04-26 21:10

  本文关键词：基于粒子群与人工免疫混合智能算法的配电网无功优化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无功补偿优化问题一直在电力网络的规划设计和安全经济运行中占有重要的位置，不仅有利于节点电压水平的改善，也能加强对网络损耗成本的控制。而随着大量的分布式电源引入中低压电网中的情况将会越来越多，关于无功补偿优化问题的研究也将具有新的意义。 本文对无功优化所针对的电网算例进行模型化的数学处理，对应的目标函数取为系统的有功功率网损费用和无功补偿装置安装维护费用之和为最小。按照网络和电源的结构特点得出等效的分布式电源的数学模型和电气网络的数学模型。并且提出了含有无功注入补偿法的前推回代潮流计算方案。将对应的潮流约束条件确定为网络电压的指标合格，线路上流过的功率不越限和保证功率平衡。提出和使用MATLAB程序编写了人工免疫原理与二进制粒子群相结合的混合智能算法程序，以在保持粒子群算法的收敛速度的同时结合人工免疫原理算法的优点提高算法的全局最优解的搜索能力。根据现实生活中分布式电源的输出功率和电网中用户负荷随着季节气候的变化而变化的情况，将算例所对应的网络负荷方式取为四个季节共四个时间段的情况，再考虑到计算的精度将其拟合为四种负荷方式，，从而使算例情况更符合实际的规律。 本文使用28节点算例和33节点算例。通过对算例的计算，表明本文所提出的算法能够有效地解决带有分布式电源的电网无功优化补偿问题，补偿效果显著，说明该方法具有很好的实用性，具有一定的使用前景。
【关键词】：无功优化 人工免疫 二进制粒子群 多负荷方式
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM761.12
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-17
• 1.1 课题的背景和意义7-8
• 1.2 无功优化问题的发展历程与现状8-9
• 1.3 现有无功优化所用方法介绍9-13
• 1.3.1 经典优化方法9-10
• 1.3.2 人工智能算法10-13
• 1.4 配网无功补偿方式分类和无功补偿装置简介13-15
• 1.4.1 配网无功补偿方式分类13-14
• 1.4.2 配网无功补偿装置简介14-15
• 1.5 本文所做的工作15-17
• 第二章 人工免疫与二进制粒子群混合智能算法17-25
• 2.1 人工免疫算法原理17-20
• 2.1.1 免疫系统17-18
• 2.1.2 人工免疫算法18-20
• 2.2 二进制粒子群算法原理20-23
• 2.3 人工免疫原理与二进制粒子群算法的结合23-25
• 第三章 带有分布式电源的配电网无功补偿数学模型25-33
• 3.1 分布式电源接入的意义和对电网的影响25-27
• 3.2 电网中分布式电源的分类27-29
• 3.2.1 风能27
• 3.2.2 微型燃气轮机27-28
• 3.2.3 其他分布式能源28-29
• 3.3 对分布式电源的等效处理29-33
• 3.3.1 等效成 PQ 节点29-30
• 3.3.2 等效成 PV 节点30-32
• 3.3.3 等效成 PI 节点32-33
• 第四章 基于混合智能算法的无功补偿33-40
• 4.1 本文所用的目标函数33
• 4.2 本文所用的潮流计算方法33-36
• 4.3 无功补偿点的选取和无功补偿容量的确定方法36
• 4.4 电源功率及用户负荷的确定36-38
• 4.5 无功补偿问题的求解流程38-40
• 第五章 算例及其分析40-53
• 5.1 28 节点算例40-45
• 5.2 33 节点算例45-53
• 第六章 结论53-55
• 参考文献55-59
• 发表论文和参加科研情况说明59-60
• 致谢60

【参考文献】

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本文编号：329244