考虑成本控制的电力系统无功优化

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时间:2019-01-31

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1、西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要无功优化是研究电力系统的一个重要课题。电力系统无功优化的主要目的,就是通过调节发电机端电压、变压器分接头和并联电容器的补偿容量等控制变量来使无功潮流得到合理的分布,并以此来保持系统的电压水平,提高系统的电压稳定性,并降低系统的有功网损。传统的无功优化模型通常是考虑系统网损最小或者电压质量最好,这在过去的厂网一家的时期是可行的。但是随着电力市场改革的深入,厂网分开,实行竞价上网,发电厂与电网公司成了相对独立的市场主体。在电力市场环境下,各个市场主体实行独立的经济核算,因此他们最关心的是各自的成本和效益。发电厂不再无偿提供辅助服务,电网公司

2、必须为系统所需的有功无功电量付费。所以,传统的优化模型就不再适应电力市场改革的需求,必须寻求更加合理的优化方式来协调各市场主体的利益需求。本文在一般的系统网损最小的优化模型的基础上,提出考虑成本控制的优化模型,该模型同时考虑了系统有功网损和电网公司购买有功无功电量所需的成本费用,让二者达到一个相对的平衡,使得电网的综合经济效益最好。这一模型是建立在无功辅助服务基础上的,是针对电力市场化条件提出的优化模型。故作为提出模型的铺垫,论文先介绍了几个典型的电力市场机制,并讨论了无功定价方式,然后层层深入,引出了本文提出的考虑成本控制的无功优化模型,并对模型涉及的各项内容作了详细说明,

3、包括有功边际电价、有功发电成本、无功发电成本、并联电容器补偿容量成本等的确定。论文简单介绍了几种无功优化算法,如二次规划法、遗传算法、粒子群算法等,并对常用的各种传统优化算法和人工智能算法作了简单的比较分析,最后给出了论文所使用的优化算法的流程。论文最后对本文提出的优化模型进行了验证分析,利用MATLAB平台,对IEEE-30和IEEE.14标准节点系统,用本文所提出的目标函数进行优化分析,得出结果。然后将采用本文优化模型得到的结果与系统网损最小模型的优化结果进行比较,验证本文提出的优化模型的可行性和优越性。关键词:无功优化:电力市场;成本控制;优化模型:优化算法;算法验证西

4、南交通大学硕士研究生学位论文第TI页Abstract.Reactivepoweroptimizationisanimportanttopicforresearchofpowersystem.Themainpurposeofitisnotonlytomaintainthesystem’Svoltagelevel,butalsotoimprovethevoltagestabilityandreducethesystem’Sactivepowerlossbyadjustingcontrolvariablessuchasgenerator’Sterminalvoltage,trans

5、formertstappingpointandcompensatedcapacityoftheshuntcapacitorwhichcanmakeareasonabledistributionofreactivepowerflow.Itisusuallyconsideredthatthesystem’Sactivepowerlossisminimumorvoltagequalityisbestintraditionalreactivepoweroptimizationmodels,whichwerefeasibleintheperiodwhenpowerplantsandpo

6、wernetworkareunited.ButalongwiⅡldeeplyinnovationoftheelectricitymarket,biddingforaccessisimplemented,andthenpowerplantsandpowernetworkareseparatedtoindependententities.Intheelectricitymarketenvironment,eachmarketentitytunsindependenteconomicaccountingSOthatthecostandbenefitaremostconcerned.

7、Auxiliaryservicesarenolongerprovidedfreebypowerplants,thatmeansgridcompaniesmustpayfortheactiveandreactivepowerneededbysystem.Thus,morereasonableoptimizationmethodsshouldbesoughttocoordinatetheinterestsofdifferentmarketentitiessincethetraditionaloptimiza

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