配電系統中多目標條件下可控負荷的最優(yōu)控制.pdf

1、電力需求側管理(demandsidemanagement，DSM)是指通過采取有效的措施來引導、激勵或輔助電力用戶改變用電習慣，提高供用電效率，以降低負荷費用，平滑負荷曲線，減少網絡損耗、提高供電可靠性等為目的而采取的一項對環(huán)境、電力公司、電力用戶及社會都有巨大意義的工程。作為需求側管理最重要的方面，負荷管理從本質上改變了以往純粹依靠增加發(fā)電側發(fā)電機組容量來應對負荷快速增長的局面，充分調動了電力用戶參與電網安全穩(wěn)定合理運行與發(fā)展的積極性

2、，電力公司與用戶協作來提高電力系統運行穩(wěn)定性并減少雙方的供電、用電成本，最大化雙方利益。本文研究負荷管理的重要組成部分——可控負荷在配網中的多目標優(yōu)化控制策略，并將改進的多目標粒子群優(yōu)化算法(improvedmulti-objectiveparticleswarmoptimization，IMOPSO)應用到了可控負荷模型的優(yōu)化中，相關仿真波形驗證了該可控負荷多目標控制策略在降低配網網損與用戶電費方面的有效性和可靠性。
　　論文針

3、對現階段配網中存在的各種問題，如負載率過低，高峰時段峰值較大但持續(xù)時間一般較短，系統發(fā)電容量不足以滿足快速增長的負荷，可再生能源大規(guī)模接入帶來的波動性功率輸出及負荷隨機性等造成的頻率、電壓波動甚至崩潰等，提出了利用對配網中不同種類可控負荷進行控制的解決方案，并闡述了可控負荷在解決這些問題時的優(yōu)越性。
　　論文重點對空調、熱水器、冰箱、電動汽車等典型可控負荷的工作特性進行了研究，根據“黑盒子”理論只考慮其外部工作特性，建立了簡化的可

4、控負荷數學模型。過程的簡化與參數的概率選擇提高了模型在實際求解中的簡易性及準確性，在此基礎上論文提出了基于低壓配網的可控負荷多目標優(yōu)化控制策略，該策略利用啟發(fā)式算法對不同節(jié)點、不同種類、不同時段的可控負荷工作狀態(tài)進行優(yōu)化，以期減小配網網損、降低峰谷差、減少用戶電費等，控制策略靈活且不需對現有配網進行大幅改造，便于實際應用推廣。
　　針對可控負荷多目標優(yōu)化問題的多維度、多約束性，論文采用多目標粒子群算法作為可控負荷控制策略的底層算法

5、，并針對現有多目標粒子群算法存在的，如優(yōu)秀個體選取方式不明確、對約束處理不夠靈活等問題，提出了基于歸一化函數值位與約束懲罰位的粒子比較策略，該比較策略綜合考慮了粒子對應各目標函數的函數值與對各約束的違反程度，可以更好地反映粒子的適應度并引導粒子向最優(yōu)解前沿加速搜索，基于相關改進設計了新的多目標粒子群算法IMOPSO，該算法可以更好地求解可控負荷多目標優(yōu)化問題，給出更合理的可控負荷控制序列。
　　論文的最后利用Matlab軟件編制了