含分布式电源的电网无功补偿优化方法研究

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时间:2019-03-03

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1、分类号:UDC-密级:学校代号:11845学号:2111104151广东工业大学硕士学位论文(工程硕士)含分布式电源的电网无功补偿优化方法研究岳龙飞指导教师姓名、职称:耋塞这星9麴援学科(专业)或领域名称:电氢兰猩学生所属学院:自动化学院ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster(MasterofEngineering)TheResearchofRegionalReactivePowerCompen

2、sationandOptimizationwithDistributedPowerCandidate:YueLongfeiSupervisor:AssociateProf.MengAnboMay2014SchooIofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R。China,510006㈣0㈣6眦5¨¨¨¨¨●l眦B删5㈣烈洲Y摘要近年来,随着能源问题和环境问题日益突出,新能源的开发利用逐渐得到人们的重视,风机和小水电等分

3、布式电源由于其自身的清洁性及可再生性等优点,使得其越来越多的被引入到电力系统当中。而电力系统的无功优化是保证电网安全、经济运行的有效手段,也是降低网络损耗、提高电压质量的重要措施。因此,含分布式电源的电网无功优化研究有着重要意义。由于分布式电源的环保无污染等优点,近年来分布式发电技术越来越普及,本文详细分析了分布式发电技术的特点以及在并入电网之后对电网电压,网损和电能质量的影响。选取了风机、小水电和光伏这三种比较有代表性的分布式电源,介绍了他们的发电原理以及目前的研究现状。根据地区电网的实际特点,将小水电

4、和风机并入到了电网中。通过分析小水电和风机的数学模型,将小水电作为PQ节点,风机作为PV节点,接入到一个实际的地区电网中,采用牛顿拉夫逊法,进行潮流的仿真计算。并且根据潮流计算的结果分析了分布式电源对地区电网电压,网损和电能质量的影响。量子进化算法作为一种常见的人工智能算法,在进化过程中随着变量的增多会出现早熟现象和陷入局部最优等缺点。因此,本文提出了NW.QEA算法,在量子进化算法的迭代过程中加入了NW小世界的网络模型,采用随机化加边的方法动态地改变种群个体的邻域拓扑结构,从而增加了种群个体的多样性,大

5、大提高了算法的全局探索能力。并且利用NW.QEA算法对IEEE.14节点和IEEE.57进行了无功优化的仿真,通过和其它算法的对比,证明了NW.QEA算法的可行性与有效性。最后,对某地区实际电网的算例进行了仿真,此电网加入了风机和小水电这两种分布式电源,本文在此基础上,建立了含分布式电源的无功优化模型,利用NW--QEA算法对其进行了无功优化的仿真计算,并且与QEA算法进行对比,结果表明,NW.QEA算法在电力系统无功优化中具有很强的优越性,分布式电源能够对地区电网的无功优化产生很大的影响,从而保证了电网

6、的安全经济运行。关键词:分布式电源;地区电网;量子进化算法;NW小世界;无功优化;ABSTRACTInrecentyears,theproblemsofenergyandenvironmenthavebecomeincreasinglYimprotant.SOthedevelopmentandutilizationofnewenergysourcesaregettingpeople’sattentiongradually.Thenthewindturbinesandsmallhydropowerdistr

7、ibutedpowera。eintroducedintothepowersystembecauseoftheircleanlinessandrenewability?etc·Jhereactivepowersystemoptimizationisnotonlyaneffectivemeanstoensuregridsecurityandeconomic,butalsoanimportantmeasurestoreducenetworklossesandlmproVevoltagequality.There

8、fore,theresearchofreactivepowerwithdistributedpoweroptimizationhasbecomemoreandmoreimportant·Distributedgenerationtechnologiesarebecomingmoreandmorepopularduetotheirenvironmentprotectionandnopollution.Thispaperanaly

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