含风电场的电力系统多目标最优潮流研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）含风电场的电力系统多目标最优潮流研究邱明晋二○一八年六月分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111504009广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）含风电场的电力系统多目标最优潮流研究邱明晋指导教师姓名、职称：陈璟华副教授学科(专业)或领域名称：电气工程学生所属学院：自动化学院论文答辩日期：2018年6月2日ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster（

2、MasterofEngineeringScience）ResearchonMulti-objectiveOptimalPowerFlowofPowerSystemwithWindFarmCandidate:QiuMingJinSupervisor:AssociateProf.ChenJinghuaJun2018SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要在节能减排、提高能源

3、利用率和环境效益的大背景下，以风电为代表的分布式电源得到了迅速发展。然而，传统的最优潮流问题并没有考虑风电等不确定性因素，大型风电场并网发电给电网带来清洁能源的同时也使电力系统安全可靠运行面临诸多挑战，研究含风电场最优潮流对于提高电力系统稳定运行与能源利用率具有重要意义。含风电场最优潮流是一个新型的高维、非线性的复杂优化问题，且由于风电的随机性、间歇性和不可控性加剧了电力系统运行中不确定因素的复杂程度，使电力系统潮流优化的难度增大，因此迫切需要研究大型风电场并网后对电力系统的影响。首先，本文从风力发电机组

4、的类型出发，介绍了三种不同风电机组的组成原理及特点；详细分析了双馈风电机组的运行原理、功率特性和潮流计算模型；同时，探讨了大型风电场的等值模型和接入电网时的节点处理方法，并且鉴于风电机组输出功率的随机性和波动性，采用场景分析法将随机性最优潮流问题转化为多个场景的确定性问题来处理，为含风电场的电力系统最优潮流研究提供理论依据。其次，针对电力系统最优潮流典型的非线性多峰值的非凸规划问题，本文提出一种将差分进化与粒子群优化算法结合在一起的混合优化算法。采用双种群进化策略，分别利用粒子群优化算法和差分进化算法进行

5、寻优迭代，通过信息分享机制，使两个种群在寻优过程中协同进化。在算法寻优过程中引入老化机制和精英改选机制，根据最优粒子的引导能力动态改变其寿命，在其引导能力不足时，采用一种多项式变异策略引入竞争个体与最优粒子竞争，提高算法的收敛速度和精度，并采用四种测试函数进行仿真，验证其收敛性能。再次，分析了碳捕集装置的运行原理及其对电力系统的影响，在综合考虑电力系统运行经济性和环境效益的基础上，构建了以煤耗成本最小和碳排放最小为目标的含风电场多目标最优潮流模型，提出一种模糊熵权法对多目标优化问题进行决策。最后，针对所建

6、立的含风电场的电力系统多目标最优潮流模型，采用本文所提优化算法对其进行求解，利用MATLABR2016a进行仿真分析。IEEE30节点系统仿真结果表明，该模型与方法在兼顾系统运行经济性的同时减少了CO2的排放，验证I广东工业大学硕士学位论文了所提模型与方法的可行性与有效性，为解决含风电场电力系统最优潮流问题提供了一种新的思路和方法。关键词：电力系统；最优潮流；风电场；多场景；改进差分进化和粒子群混合算法IIABSTRACTABSTRACTUnderthebackgroundofenergysavingan

7、demissionreduction,improvingenergyefficiencyandenvironmentalbenefits,distributedpowergenerationrepresentedbywindpowerhasbeenrapidlydeveloped.However,thetraditionaloptimalpowerflowproblemdoesnotconsiderwindpowerandotheruncertainties.Large-scalewindfarmsand

8、grid-connectedpowergenerationbringcleanenergytothepowergrid,anditalsoposesmanychallengestothesafeandreliableoperationofpowersystems.Ithasgreatsignificancetoimprovethestableoperationandenergyefficiencyofthepowersyste