考虑风电随机性的电力系统多目标无功优化研究

【摘要】：电力系统无功优化是通过合理调节系统相关设备来优化电网的无功分布以达到降低系统有功网损,提高电能质量,增强系统的经济性、稳定性和安全性等目的。多目标无功优化是一个多变量、多约束、非线性的规划问题,而且它的多个目标之间一般存在博弈关系,很难同时达到最优。随着风电等间歇性能源对电网的渗透逐渐增大,风速随机性造成风机出力的不确定性,使得这一问题变得更加复杂,导致含风电的无功优化问题转变成概率最优潮流问题。其中,含风电的多目标无功优化的主要难点在于对风电出力不确定性的处理和优化算法的寻优上,针对这一问题,本文介绍了两种解决方法。第一种方法,采用随机规划理论,利用拉丁超立方采样法对风速分层采样生成随机场景,以系统有功网损和节点电压偏差最小为优化目标,构建基于机会约束规划的多目标无功优化数学模型。在满足给定目标函数和状态变量约束置信水平的前提下,通过协同进化算法,引入分解-协作思想,将无功优化问题分解成一系列相互协作的子优化问题,根据控制变量类型的不同将其划分为不同的种群,各个种群内部分别采用独立的遗传算法进行优化,而种群间具有的合作关系又可以促使整个生态系统的不断进化。第二种方法,提出了最优场景分析法这一新方法,在采用拉丁超立方法对风速分层采样生成的随机场景中寻找出最有代表性的最优场景来替代其他场景,同时针对内点法适宜于解决连续可微问题,遗传算法适宜于解决离散优化问题,而无功优化中连续变量和离散变量并存的局面,提出了一种基于内点法和改进遗传算法的混合算法,将无功优化问题解耦成连续优化子问题和离散优化子问题,分别采用内点法和遗传算法对其进行寻优,并使两者的优化结果互为基础、互相利用。另外,本文还讨论了不同控制方式下的风机节点性质及其潮流计算方法,最后以含3种类型风机并网的IEEE30节点系统为算例,分别采用以上两种方法对其进行无功优化,结果对比表明本文提出的优化模型和求解方法具有合理性和有效性。 【关键词】：风电 多目标 无功优化 机会约束规划 最优场景分析法
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM714.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 论文的研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-18
• 1.2.1 传统的电力系统无功优化研究现状11-12
• 1.2.2 风电并网及概率潮流研究现状12-13
• 1.2.3 含风电并网的多目标无功优化研究现状13-18
• 1.3 本论文的主要工作18-19
• 第二章 含风电并网的多目标无功优化模型19-29
• 2.1 风力发电技术及其数学模型19-22
• 2.1.1 风机的电路模型19-20
• 2.1.2 不确定性风速模型20
• 2.1.3 风机出力模型20-22
• 2.2 含风电的多目标无功优化数学模型22-24
• 2.2.1 目标函数22-23
• 2.2.2 变量及约束条件23-24
• 2.3 含风电的电力系统潮流计算24-28
• 2.3.1 不同类型风机的节点性质24-25
• 2.3.2 含风电并网的潮流计算方法25-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 基于机会约束规划的多目标无功优化29-39
• 3.1 随机规划理论29-33
• 3.1.1 拉丁超立方采样29-32
• 3.1.2 机会约束规划32-33
• 3.2 协同进化算法33-36
• 3.2.1 基本遗传算法33-35
• 3.2.2 协同进化算法35-36
• 3.3 基于机会约束规划的多目标无功优化算法36-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第四章 基于最优场景分析法的多目标无功优化39-47
• 4.1 非线性内点法39-42
• 4.2 改进的遗传算法42-43
• 4.3 最优场景分析法43-44
• 4.4 基于最优场景分析法的多目标无功优化混合算法44-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第五章 算例及结果分析47-56
• 5.1 IEEE30 节点系统参数47-48
• 5.2 结果分析48-55
• 5.2.1 随机风速抽样结果48-49
• 5.2.2 机会约束规划法结果分析49-51
• 5.2.3 最优场景分析法结果分析51-53
• 5.2.4 结果对比与分析53-55
• 5.3 本章小结55-56
• 结论与展望56-58
• 参考文献58-62
• 附录62-66
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果66-67
• 致谢67-68
• 附件68

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