计及风电出力优化或电动汽车充电站规划的配电网重构

【摘要】：配电网重构作为提高电力系统灵活性、经济性与可靠性的重要内容,受到越来越的重视。配电网重构的目的是是寻求满足供电可靠性和网络运行约束的一组最优的决策变量,实现经济性、可靠性和停电范围最小。以配电网是否动态重构分类,主要分为静态和动态重构。常见重构优化方法有：改进穷举法、人工智能算法(粒子群算法、禁忌搜索法、遗传算法和免疫算法等)和混合算法等。遗传算法作为智能寻优方法,将自然选择与遗传机制引入到数学原理中,在配电网重构中应用最为广泛,但仍存在易局部收敛、存在不可行解或网架变化后不再适用等问题。本文提出的改进遗传算法基于拓扑分析,能很好地避免不可行解并弥补适应性差的不足。该算法的关键是动态拓扑分析程序的设置和遗传算子的改进。通过拓扑分析,简化网络并寻找所有可行树基,提高重构速度；拓扑分析方法只需提供连接链表,可以适用于任意开环配电网及故障后网络,具有一般适用性和动态性；引入校验遗传算子,将子代种群中的不可行个体转变为可行个体,使得求解过程只在可行解空间进行,避免环网和“孤岛”的出现。为了进一步验证本文所提算法的适用性,本文在配电网供电侧加入双馈风力发电机,在分析其工作机理、数学模型和交替迭代法计算潮流的基础上,研究计及双馈风电机出力优化的配电网重构模型；在用电用户侧加入电动汽车充电站(Electric Vehicle Charging Station, EVCS),建立EVCS规划和配电网重构的协同优化模型并给出算例分析。本文选取IEEE33节点配电网系统,并基于Matlab软件进行仿真,实验结果证明：这种方法建立在动态拓扑分析的基础上,符合配电网运行特点,有效避免不可行解的出现；与同类方法相比,在减小搜索空间、加快计算速度、提高适用性和保证可行性与动态性方面具备优越性。该算法不仅适用于正常运行时的静态重构,也适用于网架结构改变后的动态重构；能很好的适用于包含双馈风机的配电网重构；也能有效解决EVCS规划和配电网重构的整体优化问题。 【关键词】：配电网重构 遗传算法 双馈风机 电动汽车充电站 拓扑分析
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U491.8;TM727;TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 现阶段国内外研究成果10-12
• 1.3 主要研究内容和文章结构12-14
• 第2章 基础理论14-25
• 2.1 潮流计算14-17
• 2.1.1 潮流计算方法14-15
• 2.1.2 最优潮流15-17
• 2.2 拓扑分析17-21
• 2.2.1 动态拓扑化简18-20
• 2.2.2 树基搜索20-21
• 2.3 遗传算法21-24
• 2.3.1 编码策略22-23
• 2.3.2 遗传算法操作23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 配电网网架重构25-32
• 3.1 配电网网架重构概述25-26
• 3.1.1 网架重构要求25
• 3.1.2 网架重构算法难点25-26
• 3.2 网架重构建模26-28
• 3.2.1 网架重构数学模型26-27
• 3.2.2 算法流程27-28
• 3.3 网架重构算例28-31
• 3.3.1 静态网架重构算例29-30
• 3.3.2 动态网架重构算例30
• 3.3.3 网架重构算法比较30-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第4章 计及风电出力优化的配电网重构32-43
• 4.1 计及风电出力优化的配电网重构概述32-33
• 4.1.1 风力发电对配电网的影响32-33
• 4.1.2 含风机的配电网重构难点33
• 4.2 双馈风机的潮流计算模型33-36
• 4.2.1 双馈风机的工作原理33-34
• 4.2.2 双馈风机的等效电路模型34-35
• 4.2.3 双馈风电机系统潮流计算方法35-36
• 4.3 计及风电出力优化的配电网重构36-37
• 4.3.1 计及风电出力优化的配电网重构数学模型36-37
• 4.3.2 算法流程37
• 4.4 含风电机的配电网重构算例37-42
• 4.4.1 含恒功率因数双馈电机重构算例38-39
• 4.4.2 含恒电压双馈电机重构算例39-41
• 4.4.3 含两种双馈电机重构算例41-42
• 4.5 本章小结42-43
• 第5章 计及电动汽车充电站规划的配电网重构43-50
• 5.1 EVCS选址定容概述43-44
• 5.1.1 EVCS选址定容原则43
• 5.1.2 基于网架重构的EVCS规划难点43-44
• 5.2 EVCS选址定容建模44-47
• 5.2.1 EVCS规格44
• 5.2.2 EVCS选址定容数学模型44-46
• 5.2.3 算法流程46-47
• 5.3 基于网架重构的EVCS规划算例47-49
• 5.4 本章小结49-50
• 第6章 结论与展望50-52
• 6.1 结论50-51
• 6.2 展望51-52
• 参考文献52-56
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果56-57
• 攻读硕士期间参与的科研项目57-58
• 致谢58

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