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文檔簡介
1、作為集中式發(fā)電的有效補充,分布式電源、電容器組、儲能裝置等廣義電源(generalized power sources,GPS)以投資成本低、低碳環(huán)保、控制方式靈活多變等優(yōu)勢受到了國內(nèi)外學者的普遍關(guān)注與研究。大規(guī)模GPS接入將增加主動配電網(wǎng)(active distribution network,ADN)規(guī)劃運行的復(fù)雜性和不確定性,甚至可能出現(xiàn)潮流逆變、電壓質(zhì)量惡化、供電可靠性降低等問題,因此,合理進行ADN中GPS的優(yōu)化配置與運行具有
2、重要的現(xiàn)實意義。本文以ADN中GPS的多目標優(yōu)化配置與運行問題為對象展開分析研究,主要研究內(nèi)容如下:
(1)建立含分布式電源、電容器組等GPS和隨機性負荷的有功-無功出力數(shù)學模型,進行考慮分布式電源時序特性和計及負荷需求側(cè)的主動配電網(wǎng)概率潮流計算,研究間歇性出力的電源結(jié)構(gòu)和隨機性負荷接入后對系統(tǒng)電壓、網(wǎng)絡(luò)損耗等運行指標所造成的影響。
?。?)廣義電源多目標優(yōu)化配置屬于多目標、多約束、高維度的協(xié)同優(yōu)化問題,傳統(tǒng)方法在處理
3、此類問題時常采用權(quán)重系數(shù)的手段將其單目標化,其權(quán)重系數(shù)的選取直接影響到優(yōu)化結(jié)果,使得配置方案所考慮的因素并不全面。針對此問題,本文以基本粒子群算法作為載體,在優(yōu)化過程中引入快速非支配排序策略、精英保留策略和擁擠距離計算策略,提出一種改進的多目標粒子群優(yōu)化(improved multi-objective particle swarm optimization, IMPSO)算法以保證算法的多樣性解,有助于實際工程應(yīng)用。
?。?)
4、研究含 GPS的 ADN多目標優(yōu)化配置問題,將分布式電源的有功出力和電容器組的無功出力及其對應(yīng)安裝位置作為控制變量,建立綜合考慮廣義電源投資效益、網(wǎng)絡(luò)損耗及系統(tǒng)電壓偏差指標的多目標優(yōu)化數(shù)學模型。采用 IMPSO算法對 IEEE-33節(jié)點配電系統(tǒng)進行計算,同時分析在不同負荷水平下各指標的變化情況,研究負荷變化時廣義電源的最佳配置。
?。?)基于分解協(xié)調(diào)原理,建立含廣義電源的主動配電網(wǎng)多目標優(yōu)化配置與運行的雙層優(yōu)化模型,上層模型通過
5、節(jié)點有功網(wǎng)損及無功網(wǎng)損靈敏度矩陣確定廣義電源的最佳安裝位置與容量,下層模型根據(jù)廣義電源投資效益、系統(tǒng)電壓偏差及污染氣體排放量建立多目標優(yōu)化運行數(shù)學模型用于確定廣義電源最佳出力。提出一種混合概率潮流計算與多目標粒子群優(yōu)化算法的智能優(yōu)化算法進行考慮不確定性因素的多目標優(yōu)化運行計算,對PG&E-69節(jié)點的配電系統(tǒng)進行計算,實現(xiàn)廣義電源的最佳合理優(yōu)化配置與運行,并有效減少主動配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)損耗、提高系統(tǒng)運行電壓水平,從而提高系統(tǒng)分布式電源的滲透水平
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