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1、能源是一個(gè)國(guó)家發(fā)展的基本推動(dòng)力,面對(duì)當(dāng)今社會(huì)化石能源日漸短缺,空氣質(zhì)量逐年下降,霧霾問(wèn)題日益嚴(yán)重的現(xiàn)狀,各國(guó)都將發(fā)展重點(diǎn)放在了新能源上。并網(wǎng)發(fā)電的新能源主要包括太陽(yáng)能、風(fēng)能、水能、核能、生物能源等。其中風(fēng)能因其存在范圍廣且可開發(fā)利用程度高,成為新能源發(fā)展的主要發(fā)力點(diǎn)。截止2010年年底,我國(guó)風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量已經(jīng)躍居為世界第一,風(fēng)力發(fā)電展現(xiàn)出良好的發(fā)展前景與應(yīng)用前景。伴隨著風(fēng)力發(fā)電研究發(fā)展的不斷深入,風(fēng)力發(fā)電將為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更多優(yōu)質(zhì)的
2、電能。
我國(guó)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)采用較多的是雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī),因此論文選取其作為研究對(duì)象,重點(diǎn)分析了雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)的基本類型和出力特征,并用數(shù)學(xué)方法分析建立了雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)的穩(wěn)態(tài)數(shù)學(xué)模型以及動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上,論文闡述了雙饋異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)的有功功率,電場(chǎng)電壓以及其無(wú)功功率之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,并建立了含雙饋異步風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)的潮流計(jì)算模型。
其次,論文綜合了粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimi
3、zation,PSO)以及和聲搜索算法(Harmony Search Algorithm,HSA)的優(yōu)點(diǎn),即將和聲搜索算法能夠有效跳出局部最優(yōu)的特性與粒子群算法收斂具有方向的特性結(jié)合。將和聲庫(kù)中的元素視作粒子群中的粒子,每次迭代時(shí),首先利用粒子群算法對(duì)和聲記憶庫(kù)中的記憶元素進(jìn)行一次尋優(yōu),然后將尋優(yōu)后的和聲記憶庫(kù)元素帶入改進(jìn)和聲搜索算法。論文選取了四個(gè)常用的多目標(biāo)收斂測(cè)試函數(shù)對(duì)所提算法的尋優(yōu)性能進(jìn)行了檢測(cè),并與常見的智能算法進(jìn)行了收斂對(duì)比
4、測(cè)試,測(cè)試結(jié)果說(shuō)明了論文所改進(jìn)的算法具有較好的收斂精度以及收斂速度。
最后,論文針對(duì)含雙饋型風(fēng)力發(fā)電機(jī)的風(fēng)電場(chǎng)接入電力系統(tǒng)時(shí)的無(wú)功補(bǔ)償問(wèn)題,建立了有功網(wǎng)損最小以及節(jié)點(diǎn)電壓偏差最小的雙目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化模型,采用上文改進(jìn)的粒子群優(yōu)化和聲搜索算法,對(duì)含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化研究。將論文提出的改進(jìn)粒子群優(yōu)化和聲搜索算法應(yīng)用于含風(fēng)電場(chǎng)的IEEE30節(jié)點(diǎn)電力系統(tǒng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化,并與粒子群算法以及非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)算法的無(wú)功
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