含風電的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化算法研究.pdf

1、隨著社會的進步，能源結(jié)構(gòu)也在不斷的調(diào)整，表現(xiàn)之一就是風力發(fā)電在電力系統(tǒng)中所占的比重呈上升趨勢。由于風電具有隨機性和波動性的特點，風電機組的輸出功率也會發(fā)生變化，從而對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生了較大影響。而電力系統(tǒng)無功優(yōu)化研究能使電力系統(tǒng)無功潮流達到最優(yōu)分布，降低有功網(wǎng)損，并且能改善系統(tǒng)電壓質(zhì)量、減少網(wǎng)損，從而保證系統(tǒng)安全、可靠和經(jīng)濟運行，所以含風電的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化研究有重要意義。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化具有非線性、離散性等特點，電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的

2、問題一直有待改進。
　　本文在分析風力機的類型和含風力機電力系統(tǒng)潮流計算方法的基礎(chǔ)上，首先對含異步風力機的潮流計算方法進行了研究。其次在粒子群優(yōu)化(PSO)算法和群體細菌趨藥性優(yōu)化(BCC)算法的基礎(chǔ)上，提出了混合群體細菌趨藥性粒子群(MPSOBCC)算法。先利用PSO算法進行全局搜索，并引入對適應(yīng)度函數(shù)進行排序，選出一部分杰出粒子，然后使用BCC算法對杰出粒子進行隨機局部搜索，同時在BCC算法中引入信賴域思想，并引入變異機制來保

3、持種群的多樣性，在搜索過程中采用優(yōu)勢個體保留策略，進一步提高搜索效率，然后在IEEE30節(jié)點系統(tǒng)上進行了測試，并與BCC算法和PSO算法進行對比，結(jié)果表明該算法在一定程度上提高了收斂速度，并且防止了局部收斂，大大提高了尋優(yōu)效果，說明該算法在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方面具有良好的適用性。
　　最后基于MPSOBCC算法在IEEE30節(jié)點配電網(wǎng)進行無功優(yōu)化計算的良好適用性，本文在美國PG&E69節(jié)點配電網(wǎng)接入一臺異步風力機，并用MPSOBCC