含分布式电源的配电网无功优化分析

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1、万方数据沈阳工程学院硕士学位论文摘要配电网的无功优化问题是一个传统研究课题,但分布式电源(DistributedGeneration,DG)接入配电网运行,打破了传统单电源配电网潮流的单向流动模式,给配电网无功优化问题提出了新的要求。本文综述了分布式电源接入的配电网无功优化研究成果,指出了无功优化研究的关键问题,系统总结了无功优化的模型、算法及其在电力系统无功优化中的应用情况及存在问题,并指出了无功优化当前存在的问题及有待深入研究的几个领域。研究了风电、燃料电池、光伏电池、微型燃气轮机等分布式电源的潮流计算模型及其并网接口模型

2、,并对各种类型分布式电源的节点模型进行潮流计算处理。本文对配电网潮流算法进行改进,提出了改进牛顿法,编制了基于改进牛顿法的含DG接入的配电网潮流计算程序,对IEEE33节点配电系统进行仿真计算,研究分析了DG的不同接入位置、不同接入容量分别对配电网网损和电压的影响。本文建立了含分布式电源的配电网无功优化数学模型,采用罚函数法对电压、无功越限项进行惩罚来改进其模型,并对求解该模型的智能优化算法一遗传算法进行研究,分析了DG的接入数量、接入类型、接入位置、接入容量及配电网结构和运行方式的改变对系统电压和网损的影响,以IEEE33节

3、点配电系统为算例进行无功优化的仿真计算,结果表明,不同节点类型的单个DG接入时,配电网的电压和网损较优化前均能得到有效的改善;保持机端电压及分接头位置不变,对接入配电网的DG有功出力、无功补偿位置及补偿容量进行综合优化,可使系统电压水平和网络损耗达到更好的优化效果;对不同节点类型的多个DG接入时,DG接入总容量与系统负荷总量的大小决定着系统的无功优化效果,但无论对哪种情况进行优化,其结果总体上还能使系统网损和电压质量得到进一步改善。关键词:分布式电源:配电网:无功优化万方数据含分布式电源的配电网无功优化研究ReactivePo

4、werOptimizationforDistributionNetworkwithDistributedGenerationAbstractReactivepoweroptimizationiSatraditionalresearchsubject1ndistributionnetwork.butitisswitchondistributedgenerationandbreaksone—wayflowmodeoftraditionalpowerflow谢msinglepowersupplying,whichputsforwar

5、dnewrequirementsforreactivepoweroptimizationproblemondistributionnetwork.Thispapersumarriesresearchproductionsofreactivepoweroptimizationofdistributionnetworkswitchingondistributedgeneration.Thekeyissuesonreactivepoweroptimizationarepointedout.Itdescribesmathematica

6、lmodels,algorithms,applicationandproblemsinthereactivepoweroptimizationsystematically.Anditpointsoutthecurrentproblemsofreactivepoweroptimizationandseveralaspectsneedtobestudiedindepth.Itisanalyzedthatthemodelofdistributedgenerationinpowerflowcalculationsuchaswind,f

7、uelcells,photovoltaiccells,microgasturbineaswellasitsinterconnectioninterfacemodel.FollowedbythestudiesofdifferenttypesofDGinterfacemodelandthenodetapeapproachinthepowerflowcalculation.Inthispaper,thepowerflowalgorithmisimproved,andputsforwardtheimprovedNewtonmethod

8、,basedontheimprovedNewton’SmethodcontainingDGaccessofpowerflowcalculationprogram,IEEE33nodesdistributionsystemisforsimulatingcalculation,i

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