含风力发电的最优潮流计算方法研究

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1、密级：学校代号：11845学号：2110904009广东工业大学硕士学位论文(工学硕士)含风力发电的最优潮流计算方法研究洪彬倬指导教师姓名、职称：专业或领域名称：学生所属学院：论文答辩日期：号C一类叩一分●y

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3、萝l}3ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterofEngineeringScienceResearchoncalculationmethodofoptimalpowerflowincludingwindfarmMaster．Candidate：

4、HongBinzhuoSupervisor：AssociateProf．NieYixiongMay2012FacultyofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou，Guangdong，P．R．China，510006摘要摘要风力发电具有对环境友好、可靠性高、技术成熟、规模大及成本效益显著的特点。另一方面，因为风速存在不可预知性、随机波动性和非可控性的因素，所以风力发电机的输出不稳定，导致在接入系统后会给系统带来不利影响：对电网的潮流及网损、电网电压的暂态性和稳定性以及对继电保护参数的整定。为了准确地评

5、估风电场并网对现有电力系统潮流影响及快速寻找到最优解，必须寻求适用于含风电场的电力系统最优潮流计算方法。本文主要工作如下：首先，介绍了风力发电的基本原理，异步风力发电机、双馈式风力发电机的工作原理及特性。扼要地分析了风电场接入电力系统后所产生的影响。其次，介绍了各种神经预测网络的基本原理及特性，并对BP神经网络和RBF神经网络各自应用特点进行了对比分析。之后，考虑到风电场记录风速数据当中，由于天气因素和机械故障等因素而导致记录仪器所记录的数据包括不合理的数据，即异常数据。若采用此种数据作为神经预测数据样本，将会降低预测精度。而对风电场功率出力进行准确的预测，可有

6、效地避免或减轻风电场接入电网时对电力系统造成不利的影响，提高风电在电力市场中增强自身竞争力。因此，本文应用了异常数据剔除技术对数据进行分析并剔除异常数据，然后结合RBF神经网络对风电场有功出力进行预测，实例分析结果表明了该方法能够提高神经网络预测精度。接着，介绍了基本人工鱼群算法的原理及特点并分析其存在缺陷。在总结以前各种含风电场的电力系统潮流计算方法及分析基本人工鱼群算法所存在的缺陷的基础上，对人工鱼群的视野和步进取值方法作出自适应调整；对初始种群由随机生成的方法改进为在解空间内均匀分布生成的方法；对个体鱼随机游动改进为在可行空间内游动；对终止迭代条件由最大迭

7、代次数改进为按照最大代数范围和最小保留代数综合判断的方法。由此提出了改进人工鱼群算法。最后，实例分析表明，改进后的人工鱼群算法，初始鱼群的分布能够覆盖全局解所在区域；对视野和步进、行动方式的改进提高了搜索全局最优解的速度，避免了陷入对局部最优解的搜索，增强了对全局最优解的搜索能力：对终止迭代条件的改进提高了算法收敛速度。因此，所做的改进取得了一定效果，具有一定的工程应广东X．zlk大学硕士学位论文用参考价值实际意义。关键词：风力发电最优潮流人工鱼群算法神经网络预测IlABSRTACTABSTRACTWindpowerisnotonlyenvironmentall

8、yfriendlyandhascharacteristicsofhighreliabilityandmaturetechnology，butisalsobeneficiMforscaleandcost-effectiveness．Butitisnodoubtthatunpredictability，stochasticvolatilityanduncontrollablefactorsofwindspeedresultinthefluctuatingpropertiesoftheoutputofthewindturbine，whichwilldoharmtoth

9、esystemwhenconnectedtoitonthetrendofthepowergridandnetloss，transientandvoltagestabilityofthepowergridandtheprotectionparameters．Inordertoestimateaccuratelytheinfluenceofthewindfarmonthepowerflowofthepresentpowersystemandfindouttheoptimalsolutionassoonaspossible，it’Snecessarytoseekfor

10、optimalpower