含 PV 节点配电网的无功优化及其控制策略研究

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时间:2018-09-08

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1、国内图书分类号:TM732密级:公开国际图书分类号:621.3西南交通大学研究生学位论文含PV节点配电网的无功优化及其控制策略研究年级二〇一五级姓名王斌申请学位级别工学硕士专业电气工程指导老师黄彦全教授二零一八年四月ClassifiedIndex:TM732U.D.C:621.3SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisStudyonReactivePowerOptimizationandControlStrategyofDistributionNetwork

2、withPVNodesGrade:2015Candidate:WangBinAcademicDegreeAppliedfor:MasterDegreeSpeciality:ElectricalEngineeringSupervisor:Prof.HuangYanquanApr.2018西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要对配电网进行无功优化不仅可以改善配电网的电压分布,提高电力用户的电压质量,而且能有效地降低电能在配电网传输中的损耗,从而降低电力运行成本。因此,研究配电网的无功优化具有很强的现实意义。潮

3、流计算是配电网无功优化的基础。传统的前推回代算法常被用于计算配电网潮流,但随着越来越多分布式电源参与并网,导致配电网由原本的单电源结构变成了多电源结构,这使得传统前推回代算法在处理PV型分布式电源时遇到了困难。本文借助PV节点处的网络等值电抗矩阵设计了适用于计算含PV节点配电网潮流的改进前推回代算法。在进行无功优化之前需要选择合适的无功补偿点。本文采用综合评价法将节点的无功裕度和有功网损对节点注入无功变化量的灵敏度这两个指标进行了综合,并利用综合指标选出了无功补偿点。针对传统蚁群算法寻优速度慢和容易陷入局部

4、最优解的缺点,本文从信息素更新方式、启发因子更新方式、依概率转移方式和停机方式这四个方面对传统蚁群算法进行了改进,并将改进算法应用到了配电网无功优化中。为了根据无功优化结果对配电网电压进行有效地调节,本文采用支路切割法建立了配电网的区域划分模型,采用模糊聚类法和信息熵法给出了对无功负荷预测曲线进行时段的方法,并相应地给出了无功优化的分区域控制策略和分时段控制策略。结合无功优化的分区域和分时段控制策略提出了一种在配电网运行过程中实行两级无功调度的方案,该方案既能减少控制设备的投切频率,又能处理突发的电压越限问

5、题。以IEEE33系统为例,在MATLABR2014b环境下编程计算,结果证明了本文所提算法和控制策略均有较好的可行性和实用性。关键词:配电网,无功优化,潮流计算,无功补偿点,蚁群算法,分区域,分时段西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractReactivepoweroptimizationcannotonlyimprovethevoltagedistributionofdistributionnetwork,andthevoltagequalityofpowerusers,butalsoeff

6、ectivelyreducethelossofelectricityindistributionnetworktransmission,thusitcanreducethecostofpowerinvestment.Therefore,thestudyofreactivepoweroptimizationofdistributionnetworkhasastrongpracticalsignificance.Powerflowcalculationisthebasisofreactivepoweroptim

7、izationindistributionnetwork.Thetraditionalforwardgenerationalgorithmisoftenusedtocalculatethepowerflowofthedistributionnetwork,butwithmoreandmoredistributedpowersourcesparticipatinginthegridconnection,thedistributionnetworkhaschangedfromasinglesourcestruc

8、turetoamulti-sourcestructure.ThismakesitdifficultforthetraditionalpushbackalgorithmtodealwithPVdistributedpowersupply.BasedonthenetworkequivalentreactancematrixatPVnodes,animprovedforwardbacksteppingalgorithm

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