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时间:2019-01-29
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1、22.2.4分布式电源对配电网可靠性的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..112.3分布式电源与配电网无功优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ll2.3.1传统的配电网无功优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.112.3.2含分布式电源的配电网无功优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.122.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l3含分布式电源的配电网无功优化规划⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。143.1风电输出功率的波动性模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯143.1.1风速分布模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。143.1.2风力发电机功率曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯153.1.3风机输出功率的波动性分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.163.2双馈风力发电机组稳态数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l83-3配电网无功优化的数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213.3.1年电能损耗费用和年无功补偿设备的投资费用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.2l3.3.2无功补偿设备模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一223.3.3配电网无功优化的数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.233.4改进离
3、散型粒子群优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯243.4.1DPSO算法基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯243.4.2配电网无功优化中粒子群基本粒子的构造⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.243.4.3灵敏度计算方法初始化粒子群⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.253.4.4遗传算法改进粒子群算法的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.263.5算法程序流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯283.6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l4算例和结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯324.1PG&E69节点算例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.324.2IEEE90节点算例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.384.3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4l5总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯425.1本文的主要工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯425.2未来研究工作及展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42致诩}⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯44参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.45学硕士学位论文前言1前言1.1研究背景及意义在全球经济尚处于金融危机的困扰之中、气候变化不断加剧的大背景下,新能源产业的发展受到各国政府的广泛关注,由此驱动了整个新能源产业的加速发展,并成为全球经济发展新的增长点Ⅲ。随着我国《可再生能源中长期发展规划》的制定,特别是在“十二五”期间,我国新能源产业将从起步阶段步入大规模发展的黄金发展时期。伴随着我国国民经济的突飞猛进,缺电现象严重,某些地方甚至通过拉闸限电来满足电力需求,因此为满足在未来几十年不断增长的电力需求,分布式发电技
6、术正在成为一种很有前途的解决现有“集中发电”弊端的技术方案。2011年12月19日,中国社会科学院工业经济研究所发布了2012年《产业蓝皮书》“电力工业竞争力报告”,报告称:我国风电产业已进入大规模发展阶段,光伏发电产业市场将大规模启动,低碳发展将是中国电力行业发展的必由之路。报告指出,中国风电在技术和实际应用中将取得不断的进步,中国风电开发的“大规模发展、集中式建设、远距离输送"特点将进一步延续。同时报告援引数据称,按照我国“十二五"风电规划,装机总量为l亿千瓦,而远期2020年规划为1.8亿千瓦。截至2010年底,装机总量已经达到4400万千瓦,也就是说在未出台新的规
7、划之前,2011---2015年的时间内任务为5600万千瓦,2011~2020年新增装机任务为1.36亿千瓦n’,因此在未来几年内,国内分布式发电(风力发电、光伏发电)将会得到蓬勃的发展。分布式发电(DistributedGeneration,DG)因为其投资小、供电可靠、发电方式灵活和清洁环保等优点被诸多专家学者公认是未来电力发展的主要方向之一,已受到科研工作者的广泛关注。美国、日本、欧洲等发达国家研究分布式发电技术较为成熟,已经涌现了大量的研究成果D1,因此研究分布式发电技术对国民经济的发展和国家现代化的建设具有重要的现
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