基于禁忌搜索算法含风电机组配电网无功优化研究

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1、70西安理工大学学报JournalofXi’anUniversityofTechnology(2013)Vo1．29No．1文章编号：1006-4710(2013)叭-0070-06基于禁忌搜索算法的含风电机组的配电网无功优化研究余健明，刘飞(西安理工大学自动化与信息工程学院，陕西西安710048)摘要：随着分布式电源的快速发展，含分布式电源的配电网无功优化对电能质量的提高以及网络损耗的降低有重要意义。研究基于风速的随机变化特点和概率思想的场景决策法，构建了以电压不越线为约束条件，网络损耗最小为目标函数的含风电机组的配电网无功优化数学模型。采用一种自

2、适应长度的集中性和多样性的禁忌搜索算法，对含风电机组的配电网进行无功优化。应用美国PG&E69节点算例进行计算分析，与简单禁忌搜索算法进行对比，验证了该算法的可行性和优越性。本研究结果对含风电机组的配电系统的实际优化运行具有一定的参考价值。关键词：分布式发电；风电机组；无功优化；自适应长度；集中性与多样性；禁忌搜索算法中图分类号：TM712文献标志码：AResearchonReactivePowerOptimizationoftheDistributionNetworkWithWindPowerGenerationBaseonTabuSearchYU

3、Jianming，LIUFei(FacultyofAutomationandInformationEngineering，Xi’anUniversityofTechnology，Xi’an710048，China)Abstract：Withtherapiddevelopmentofdistributedgeneration，reactivepoweroptimizationindistribu-tionnetworkwithDGisimportantsignificanttoimprovepowerqualityandreducenetworklos

4、ses．Reac-tivepoweroptimizationmathematicalmodelisconstructedbasedonscenesdecision—makingmethodofprobabilisticthinking，whichtakesthesmallestlossandnodevoltageconstraintsandrandomvariationofthewindspeedintoconsideration．Theimprovedtabusearchalgorithm，whichisaintensificationanddi—

5、versificationofself-adaptivelength，isappliedtosolvingofthereactivepoweroptimizationproblemindistributionnetworkwithwindturbine．Finally，thisimprovedalgorithmisusedtocalculateandanalyzetheUnitedStatesPG&E69bustestcase，theresultshowsthatthisalgorithmismorefeasibleandsuperiortosimp

6、letabusearch．Thestudycasehasacertainreferencevalueonactualoptimaloperationofdistri—butionsystemwithwindpower．Keywords：distributedsystem；windpowergeneration；reactivepoweroptimization；self-adaptivelength；intensificationanddiversification；tabusearchalgorithm近年来，随着经济的迅速发展能源短缺和环境因此，

7、含有分布式电源的配电网无功优化具有重大污染成为世界各国共同面临的难题，风力发电作为意义。可再生的绿色能源，显现出了巨大的应用前景。大传统配电网无功优化方案中，影响无功优化结型风电场的接入对系统潮流、电能质量以及系统运果的不确定因素是负荷的波动。风电接入后风电机行的稳定性和可靠性等会产生一系列重大的影组的输出功率受风速随机波动的影响很大，配电网响¨J。然而，无功优化是实现电网经济调度，保证中的不确定因素增多。相比负荷变化，风速的变电能质量和安全经济运行的重要手段，但是目前配化更加频繁。为了研究方便，突出风电对大电网的电网很难根据无功需求的变化及时调整补

8、偿容量。影响，笔者研究了分布式电源中发展较为成熟的风收稿日期：2012-07-09作者简介：余健明，男，教授