区域配电网多目标无功优化方法研究

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1、区域配电网多目标无功优化方法研究⑧重庆大学硕士学位论文(专业硕士)学生姓名:马世龙指导教师:陈民铀教授兼职教师:潘敏高级工程师学位类别:工程硕士(电气工程)重庆大学电气工程学院二0一三年五月StudyonMulti··objectiveOptimizationStrategyofReactivePowerinRegionalDistributionNetworks⑧AThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegre

2、eofMasterofEngineeringByMaShilongSupervisor:Prof.ChenMinyouPluralisticSupervisorby:PanMinSpecialty:ElectricalEngineeringSchoolofElectricalEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay,2013重庆大学工程硕士论文中文摘要摘要配电网无功优化是保障配电网安全、经济运行的有效手段和提高系统电压质量的重要措施之一,是现代电力规划和系统运行所面临的

3、重要研究课题。目前,针对某区域电网,由于系统无功补偿容量不足或分布的不合理,致使某些负荷中心地区电压水平偏低,稳定性差,损耗大;其次,由于系统调压手段缺乏或不合理,致使系统在高峰负荷时电压偏低,低谷负荷时电压偏高,由于电力系统规模日益扩大,以及无功调节手段的多样化,使得单凭经验进行无功配置己不能适应现代电力系统的需要。所以,本文针对配电网无功优化研究面临的主要难点,对某地区区域电网无功优化补偿进行了研究,主要内容包括:(1)在大量阅读国内外相关文献和对某地区区域电网调查的基础上,对配电网无功优化进行了回顾,分析了目前研究方法存在的

4、不足之处,总结了区域电网无功优化存在的问题,提出了本文的研究思路,并阐述了本课题的研究意义。(2)以配电网区域无功优化补偿后系统有功损耗最小化、节点电压偏差最小化为目标,建立了考虑功率平衡方程、节点电压约束等多约束的配电网区域多目标无功综合优化补偿数学模型,在所建模型中,充分考虑了无功优化补偿的经济因素和对供电质量的要求。(3)为理清表征经济性的有功损耗和表征电压质量的电压偏差之间关系,为深入了解系统特性给用户提供指导意见,提出改进的多目标粒子群算法求解含有非线性目标函数和约束条件的配电网多目标无功优化问题。改进的多目标粒子群算法

5、采用了改进的NSGA—II的非支配排序策略,动态加权法选择种群最优粒子,提高多样性;采用动态惯性权重和变异策略,克服局部最优,提高全局寻优能力(4)采用IEEE30和IEEE14节点验证改进的多目标粒子群优化算法在多目标无功优化中应用的有效性,然后将改进的多目标粒子群优化算法用于求解某区域电网的无功优化问题。仿真结果显示本文所提方法能够提供一组高质量、可供决策者灵活选择的无功优化方案,各优化方案不同程度地改善了系统的运行性能。关键词:无功优化,粒子群算法,多目标优化重庆大学工程硕士论文英文摘要ABSTRACTReactivepow

6、eroptimization(RPO)ofdistributionsystem,oneofimportantissuesencounteredinmodemelectricpowerplanandsystemoperation,isalleffectivemethodtoensurethesecurity,economicoperationofdistributionsystemaswellaspromotingthepowerquality.Consideringthefactthatsomeregionaldistributi

7、onsystemhaslowvoltage,badstabilityandhighpowerlossduetolackofreactivepowercompensationorinappropriateallocationofreactivepower,antthatreactivepowercompensationbasedonexperiencedoesnotcomplywiththedevelopmentofmodemelectricpowersystem,thus,RPOofregionaldistributionsyst

8、emispresentedtodealwiththemaindifficultiesrelatedtoRPO.Mainpointsinclude:(1)ReviewanddisadvantagesofcurrentRPOispresentedbas

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