基于自适应粒子群算法的含分布式电源配电网动态无功优化研究

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1、基于自适应粒子群算法的含分布式电源配电网动态无功优化研究ResearchonDynamicReactivePowerOptimizationofDistributionNetworkConsideringDistributedGenerationBasedonAdaptiveParticleSwarmAlgorithm工程领域：电气工程作者姓名：红地指导教师：刘洪企业导师：梁庆平天津大学电气自动化与信息工程学院2017年5月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成

2、果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和

3、磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日万方数据中文摘要配电网无功优化问题属于最优潮流的一个分支，是指在已知配电网系统的结构参数和满足系统状态变量、控制变量和扰动变量的约束条件下，使系统的多个评价指标达到最优。开展配电网无功优化研究，不仅可以有效降低网络的传输损耗，还可以提高配电网电压质量，使配电网的安全运行变得更加可控，因此成为配电网经济、稳定运行的坚实基础。此外，分布式电源合理接入配电网，可以有效改善配电网无功不足的情况，对提高配电网供电可靠

4、性和降低网络传输损耗等具有重要意义。为此，本文考虑风电和光伏出力随机性，以有功电能损耗、支路电压稳定稳定裕度和分布式电源运营商损失成本为优化目标函数，考虑了节点电压、电容器组的投切次数和补偿容量等约束，建立含分布式电源的配电网动态无功优化模型。在求解方法上，针对标准粒子群算法存在的收敛速度慢和求解精度低的问题进行改进，将分布熵的概念引入惯性权重更新策略中，提出一种自适应粒子群算法，并结合随机潮流程序对优化模型进行求解。该算法通过分布熵感知当前种群搜索环境信息，并指标惯性权重自适应调节，以提高种群多样性，降低算法

5、陷入局部最优的可能。最后，采用IEEE-33节点系统进行无功优化计算，仿真结果表明，与标准粒子群算法和遗传算法相比，自适应粒子群算法在求解效率和求解精度上优势明显，同时，应用累计概率密度曲线分析部分节点电压及系统有功损耗和无功损耗水平，验证本文模型的有效性与合理性。关键词：自适应粒子群算法配电网分布式电源无功优化电网降损-i-万方数据ABSTRACTAbranchofthedistributionnetworkreactivepoweroptimizationproblembelongstooptimalpow

6、erflow,referstothestructureparametersofknownsystemofdistributionnetworkandmeetthesystemstatevariables,controlvariablesanddisturbancevariablesunderconstraintconditions,themultipleevaluationindexsystem.Thestudyofoptimalreactivepoweroptimizationofdistributionne

7、twork,notonlycaneffectivelyreducethetransmissionthelossofthenetwork,butalsocanimprovethevoltagequalityofdistributionnetwork,thesafeoperationofdistributionnetworkbecomemorecontrollable,thusbecometheeconomyofdistributionnetwork,asolidfoundationforstableoperati

8、on.Inaddition,thedistributedpowerreasonableaccesstodistributionnetwork,caneffectivelyimprovethedistributionnetworkreactivepowershortage,toimprovethereliabilityofdistributionnetworkanddropLownetw