基于改进PSO算法的风电并网系统电压无功优化研究.pdf

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1、第27卷第2期广东电力VOl_27NO．22014年2月GUANGDONGELECIRICPoWERFeb．2014doi：10．3969／j．issn．1007—290X．2014．02．004基于改进PSO算法的风电并网系统电压无功优化研究史浩宇，彭显刚(广东工业大学自动化学院，广东广州510006)摘要：以有功网损最小、电压偏差最小和静态电压稳定裕度最大为目标，考虑异步风电机的简化模型对电网的影响，建立能根据风速变化进行实时调节的多目标无功优化模型。通过改进自动调节的惯性权重刷新粒子，提出根据Pareto最优解的拥挤距离形成Pareto最优解曲面，以拥挤距离最大的结果作为全局极值，引导

2、粒子在Pareto最优曲面上分散分布。利用MATLAB编程对IEEE30节点系统进行了仿真计算，结果表明该算法具有实用性。关键词：多目标；无功优化；风力发电；粒子群算法；Pareto最优解；MATLAB中图分类号：TM712文献标志码：A文章编号：1007—29Ox(2叭4)02．0017—05StudyonVoltageReactivePowerOptimizationforWindPowerGrid—connectedSystemBasedonImprovedPSOSHIHaoyu，PENGXiangang(FacultyofAutomation，GuangdongUniversityo

3、fTechnology，Guangzhou，Guangdong510006，China)Abstract：Takingminimumactivepowertransmissionlosses，minimumvoltagedeviationandmaximumstaticvoltagestabilitymarginastargetandconsideringofimpactofsimplifiedmodelofasynchronouswindpowergeneratoronpowergrid，thispaperdiscussesestablishmentofmultiple-·targetre

4、activepoweroptimizationmodelwhichisabletorealizereal·timeadjust—-mentaccordingtochangeofwindspeed．Byimprovingself—adjustinginertialweighttorefreshparticle，itproposestoformcurvedsurfaceofParetooptimalsolutionaccordingtocrowdingdistanceofParetooptimalsolutionandtakemaximumcrow—dingdistanceresultasglo

5、balextremevaluetoguideparticledispersedlydistributingonParetooptimalcurvedsurface．ByU-singMATLABprogramming，itproceedssimulationcalculationforIEEE30nodesystemandtheresultindicatespracticabili—tyofthisalgorithm．．Keywords：multipletarget；reactivepoweroptimization；windpowergeneration；particleswarmalgor

6、ithm；Paretooptimalsolution；MATLAB随着经济的快速发展，能源短缺和环境污染日得到越来越广泛的应用。DG一般是指规模在几十益受到人们的关注，而分布式电源(distributed千瓦到几十兆瓦之间、靠近用户侧和相对小型的分generation，DO)以灵活、高效、清洁环保等特点散性发电装置，可以单独为用户供电，也可以接人配电网，与公用电网一起为用户供电L1]。但是DG的功率输出具有随机性、波动性和间歇性的特收稿日期：2013-09—03点，其并网会为整个配电网带来多变量的非线性波基金项目：广东省自然科学基金资助项目(10151009001000045)动，影响系统的

7、电能质量l_4]。传统的无功优化模型南方电网科技项目(K-GD2012-218)广东电力第27卷不再适用于DG并网，因此需要根据系统参数建立机的无功功率能进行动态调节的配电网无功优化模型。国内外已n一一+二：±：二兰：建立起很多含DG的无功优化模型，文献[5]的目Xex。2X’标函数将三个目标采用归一化和加权法将其转化为由于异步风电机本身没有励磁装置，在运行过单目标，并通过混沌初始化控制变量来获得较好的程中需