主动配电网广义电源多目标优化配置与运行

被引:0
作者
孟涛
机构
[1] 东北电力大学
关键词
分布式电源; 主动配电网; 粒子群算法; 双层优化; 网损灵敏度; 概率潮流;
D O I
暂无
年度学位
2016
学位类型
硕士
导师
摘要
作为集中式发电的有效补充,分布式电源、电容器组、储能装置等广义电源(generalized power sources,GPS)以投资成本低、低碳环保、控制方式灵活多变等优势受到了国内外学者的普遍关注与研究。大规模GPS接入将增加主动配电网(active distribution network,ADN)规划运行的复杂性和不确定性,甚至可能出现潮流逆变、电压质量恶化、供电可靠性降低等问题,因此,合理进行ADN中GPS的优化配置与运行具有重要的现实意义。本文以ADN中GPS的多目标优化配置与运行问题为对象展开分析研究,主要研究内容如下:(1)建立含分布式电源、电容器组等GPS和随机性负荷的有功-无功出力数学模型,进行考虑分布式电源时序特性和计及负荷需求侧的主动配电网概率潮流计算,研究间歇性出力的电源结构和随机性负荷接入后对系统电压、网络损耗等运行指标所造成的影响。(2)广义电源多目标优化配置属于多目标、多约束、高维度的协同优化问题,传统方法在处理此类问题时常采用权重系数的手段将其单目标化,其权重系数的选取直接影响到优化结果,使得配置方案所考虑的因素并不全面。针对此问题,本文以基本粒子群算法作为载体,在优化过程中引入快速非支配排序策略、精英保留策略和拥挤距离计算策略,提出一种改进的多目标粒子群优化(improved multi-objective particle swarm optimization,IMPSO)算法以保证算法的多样性解,有助于实际工程应用。(3)研究含GPS的ADN多目标优化配置问题,将分布式电源的有功出力和电容器组的无功出力及其对应安装位置作为控制变量,建立综合考虑广义电源投资效益、网络损耗及系统电压偏差指标的多目标优化数学模型。采用IMPSO算法对IEEE-33节点配电系统进行计算,同时分析在不同负荷水平下各指标的变化情况,研究负荷变化时广义电源的最佳配置。(4)基于分解协调原理,建立含广义电源的主动配电网多目标优化配置与运行的双层优化模型,上层模型通过节点有功网损及无功网损灵敏度矩阵确定广义电源的最佳安装位置与容量,下层模型根据广义电源投资效益、系统电压偏差及污染气体排放量建立多目标优化运行数学模型用于确定广义电源最佳出力。提出一种混合概率潮流计算与多目标粒子群优化算法的智能优化算法进行考虑不确定性因素的多目标优化运行计算,对PG&E-69节点的配电系统进行计算,实现广义电源的最佳合理优化配置与运行,并有效减少主动配电网网络损耗、提高系统运行电压水平,从而提高系统分布式电源的渗透水平。
引用
收藏
页数:58
共 37 条
[1]
基于NSGA-II的含风电场电力系统多目标调度计划研究 [D]. 
罗斌 .
长沙理工大学,
2013
[2]
An optimal investment planning framework for multiple distributed generation units in industrial distribution systems.[J].Duong Quoc Hung;N. Mithulananthan;R.C. Bansal.Applied Energy.2014,
[3]
Long term scheduling for optimal allocation and sizing of DG unit considering load variations and DG type.[J].Peyman Karimyan;G.B. Gharehpetian;M. Abedi;A. Gavili.International Journal of Electrical Power and Energy Systems.2014,
[4]
A new approach for optimum simultaneous multi-DG distributed generation Units placement and sizing based on maximization of system loadability using HPSO (hybrid particle swarm optimization) algorithm.[J].M.M. Aman;G.B. Jasmon;A.H.A. Bakar;H. Mokhlis.Energy.2014,
[5]
Placement of wind and solar based DGs in distribution system for power loss minimization and voltage stability improvement.[J].Partha Kayal;C.K. Chanda.International Journal of Electrical Power and Energy Systems.2013,
[6]
Optimal size and siting of multiple distributed generators in distribution system using bacterial foraging optimization.[J].Mohamed Imran A;Kowsalya M.Swarm and Evolutionary Computation.2014,
[7]
考虑多个风电机组接入配电网的多目标无功优化 [J].
汪文达 ;
崔雪 ;
马兴 ;
汪颖翔 ;
刘会金 .
电网技术, 2015, 39 (07) :1860-1865
[8]
基于粒子群算法的多类型分布式电源并网位置与运行出力综合优化算法 [J].
张君则 ;
艾欣 .
电网技术, 2014, 38 (12) :3372-3377
[9]
基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容 [J].
吴小刚 ;
刘宗歧 ;
田立亭 ;
丁冬 ;
杨水丽 .
电网技术, 2014, 38 (12) :3405-3411
[10]
主动配电网储能系统的多目标优化配置 [J].
尤毅 ;
刘东 ;
钟清 ;
余南华 .
电力系统自动化, 2014, 38 (18) :46-52