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考虑静态电压稳定裕度的多目标电压—无功规划

作　者: 胡彩娥
导　师: 杨仁刚
学　校: 中国农业大学
专　业: 农业电气化与自动化
关键词: 静态电压稳定裕度候选无功补偿节点电压支撑点电力系统分区分阶段无功优化规划连续潮流算法遗传算法
分类号: TM715
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
下　载: 705次
引　用: 7次
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内容摘要

系统经常运行在重负荷条件下以及发电厂远离负荷中心,电网静态电压稳定裕度很小,电压稳定问题变得越来越严重,电压崩溃事故时有发生。无功缺乏是引起电压崩溃的主要原因。电力系统无功规划对保证电压质量、降低网络损耗、提高静态电压稳定裕度、实现电网的安全经济运行具有重要的意义。本文从候选无功补偿节点的选择、电压支撑点的确定、基于静态电压稳定裕度的无功规划模型的建立、多目标电压-无功规划模型的建立、多阶段无功规划求解模式的建立等几个方面进行研究,提出了一系列解决方案,得到了比较满意的结果。本文的主要研究成果包括以下几个方面: 详细分析了电压幅值与静态电压稳定裕度的关系:在负荷比较重的网络中,电压合格,并不能保证系统具备静态电压稳定安全裕度。论证了在无功规划阶段应该计及静态电压稳定裕度,并建立了基于静态电压稳定裕度的无功规划模型。针对电压/无功的区域性特点,提出了“分区_灵敏度”结合法确定候选无功补偿节点的基本框架,即:首先对电力系统进行电压/无功分区;然后求出负荷分区所有节点的电压稳定灵敏度,选择每个负荷分区电压稳定灵敏度最大的节点作为候选无功补偿节点。在此基本框架基础上提出了2种电力系统电压/无功分区的方法:“分解—合并”递归算法和分层搜索的方法。在静态电压稳定裕度优化模型的基础上,建立了多目标电压-无功规划模型,目标函数除包含常规无功规划模型中的投资最省、网损最小之外,还兼顾了平均电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大两个目标。多目标无功规划问题中,目标函数具有不同的量纲,相互之间是不可比的,通过隶属函数把有量纲的目标函数转化为无量纲的目标函数,使目标函数之间具有可比性,然后采用权重的方法把多目标无功规划问题转化为单目标无功规划问题,协调多个目标之间的关系。采用本文提出的多目标电压-无功规划模型不仅能够确定并联补偿电容的位置和容量,而且可以确定出电压支撑点的位置和规划容量。文中给出了确定无功补偿设备类型及容量的方法。为了满足多种运行方式对无功补偿设备的要求,本文依据动态规划的思想,提出了多阶段无功规划的求解模式。本文采用连续潮流算法计算静态电压稳定裕度,为克服其计算时间长的缺点,设计了自适应变步长的方法,既保证了计算的精度,又节省了计算时间。采用基于连续潮流算法的遗传算法对上述模型进行优化计算,编写了相应的程序,并通过IEEE14节点、IEEE57节点以及实际系统验证了上述模型的正确性与合理性。

全文目录

第一章绪论  8-20
  1．1 课题的背景与意义  8-9
  1．2 电力系统无功优化规划的特点  9
  1．3 无功优化规划的研究现状  9-15
  1．4 静态电压稳定分析方法的研究现状  15-18
  1．5 本论文的主要工作  18-20
第二章基于静态电压稳定裕度的无功规划模型  20-34
  2．1 电力系统的静态电压稳定裕度  20-21
  2．2 影响静态电压稳定裕度的主要因素  21-23
  2．3 静态电压稳定裕度与电压幅值的关系分析  23-26
  2．4 基于静态电压稳定裕度的无功规划模型  26-27
  2．5 静态电压稳定裕度计算  27-30
  2．6 算例  30-32
  2．7 小结  32-34
第三章候选无功补偿节点位置的研究  34-45
  3．1 电气距离  34-36
  3．2 电力系统电压/无功分区的“分解-合并“递归算法  36-40
  3．3 电力系统电压/无功分区的分层搜索方法  40-42
  3．4 确定候选无功补偿节点  42-43
  3．5 算例  43-44
  3．6 小结  44-45
第四章多目标电压-无功规划模型的研究  45-54
  4．1 电力系统多目标电压-无功规划模型  45-48
  4．2 多目标电压-无功规划模型转化为单目标模型  48-50
  4．3 确定无功补偿设备类型  50-51
  4．4 多阶段无功优化规划的求解模式  51-53
  4．5 小结  53-54
第五章无功优化规划的计算  54-69
  5．1 遗传算法(GA)  54-61
  5．2 算例  61-68
  5．3 小结  68-69
第六章结论与展望  69-71
  6．1 本文的主要结论  69
  6．2 有待进一步研究的问题及展望  69-71
参考文献  71-78
致谢  78-79
附录  79-84
作者简历  84

考虑静态电压稳定裕度的多目标电压—无功规划

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