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含分布式发电的配电网规划研究

作　者: 郭剑峰
导　师: 彭春华
学　校: 华东交通大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 分布式发电配电网规划多目标优化算法混沌搜索微分算法
分类号: TM715
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 290次
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内容摘要

配电网中接入分布式发电能起到削峰填谷、改善电压水平、减少网络损耗、延缓或减少建设输配电设备和减轻环境污染的作用,但无序的接入分布式发电也可能带来相反的结果。因此对含分布式发电的配电网进行合理的规划具有重要意义。目前用的规划算法多为遗传算法,将多目标优化问题通过权重系数法或模糊集理论转化为单目标进行优化,这样并不能保证得到Pareto最优解集,也就无法保证能得到最优解。且目前的规划方法大多将分布式发电的容量信息采用二进制编码,容量为固定的以MVA为单位的整数形式,而分布式发电的容量从几百千瓦到几十兆瓦,结合形式多样,也造成容量大小各异,采用二进制编码并不能确保获得最佳效果。本文首先研究各种类型的分布式发电以及微电网,并对配电网规划作了一定的了解后,分析了分布式发电对配电网规划的影响,根据含分布式发电的配电网规划的特点构建了数学模型,并在前推回代法的基础上提出了一种简单实用的配电网潮流计算方法,不需要复杂网络节点编号就能快速有效的计算出配电网的潮流分布情况。针对该配电网规划模型,以实数编码的NSGA-II优化算法为基础,提出了两种改进方法对其进行求解。改进过程主要是通过加入混沌搜索和采用微分进化算法代替遗传算法的交叉变异操作以克服NSGA-II存在的收敛不稳定、容易早熟等缺点。最后通过实例应用仿真及分析比较,找出了适合于含分布式发电的配电网规划的优化算法,从而得到合理的配电网规划方案。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章绪论  10-14
  1.1 课题的目的和意义  10-11
  1.2 研究现状  11-13
    1.2.1 国内研究现状  11-12
    1.2.2 国外研究现状  12-13
    1.2.3 存在的主要问题  13
  1.3 论文的主要工作  13-14
第二章分布式发电技术  14-22
  2.1 分布式发电的概念  14
  2.2 分布式发电的分类  14-19
    2.2.1 往复式发动机技术  15
    2.2.2 微型燃气轮机技术  15
    2.2.3 燃料电池技术  15-16
    2.2.4 太阳能发电技术  16-17
    2.2.5 风力发电技术  17
    2.2.6 生物质能发电技术  17-18
    2.2.7 小水电技术  18
    2.2.8 海洋能发电技术  18-19
    2.2.9 地热发电技术  19
  2.3 微电网  19-20
    2.3.1 各国对微电网研究的重点  20
    2.3.2 微网的运行和控制  20
  2.4 分布式发电技术应用的障碍和瓶颈  20-21
  2.5 小结  21-22
第三章含分布式发电的配电网规划  22-39
  3.1 配电网规划  22-26
    3.1.1 配电网规划的基本内容  23-24
    3.1.2 配电网规划的特点  24-25
    3.1.3 配电网规划的具体步骤  25-26
  3.2 配电网规划的数学模型  26-28
    3.2.1 经济性模型  26-27
    3.2.2 可靠性模型  27
    3.2.3 灵活规划模型  27-28
  3.3 配电网规划的优化方法  28-31
    3.3.1 数学规划优化方法  28
    3.3.2 配电网启发式规划优化方法  28-31
  3.4 分布式发电对配电网的影响  31-34
    3.4.1 对传统电力行业的冲击  31
    3.4.2 对网损的影响  31-32
    3.4.3 对线路潮流的影响  32
    3.4.4 对电压的影响  32-33
    3.4.5 对电能质量的影响  33
    3.4.6 对继电保护的影响  33
    3.4.7 对重合闸的影响  33
    3.4.8 对可靠性的影响  33-34
    3.4.9 其他方面的问题  34
  3.5 含分布式发电的配电网规划  34-36
    3.5.1 分布式发电对配电网规划的影响  34-35
    3.5.2 布点规划和扩展规划  35
    3.5.3 单一规划和综合协调规划  35-36
  3.6 DG 规划的多目标优化模型  36-38
    3.6.1 目标函数  36-38
    3.6.2 约束条件  38
  3.7 小结  38-39
第四章配电网潮流计算方法研究  39-47
  4.1 配电网潮流计算方法概述  39-40
  4.2 前推回代法的改进及程序实现  40-46
    4.2.1 前推回代法计算原理  40-41
    4.2.2 排序  41-43
    4.2.3 计算支路电流和节点电压  43-45
    4.2.4 计算网损  45
    4.2.5 计算各支路潮流  45
    4.2.6 实例应用  45-46
  4.3 小结  46-47
第五章优化算法研究  47-58
  5.1 多目标优化  47-49
    5.1.1 基本概念  47-48
    5.1.2 多目标优化方法  48-49
  5.2 采用模糊集理论的多目标优化算法  49-50
    5.2.1 遗传算法  49
    5.2.2 模糊集理论  49-50
    5.2.3 采用模糊集理论的遗传算法  50
  5.3 NSGA-II 多目标优化算法  50-53
    5.3.1 算法特点  51-52
    5.3.2 算法流程  52-53
  5.4 加入混沌搜索改进 NSGA-II 算法  53-54
    5.4.1 混沌搜索  53-54
    5.4.2 非劣排序混沌遗传算法  54
  5.5 微分进化算法改进 NSGA-II 算法  54-56
    5.5.1 微分进化算法  55-56
    5.5.2 非劣排序微分进化算法  56
  5.6 总体最优解  56
  5.7 小结  56-58
第六章算例分析  58-73
  6.1 配电网数据  58-59
  6.2 单目标优化  59-65
    6.2.1 对网损单目标优化  59-62
    6.2.2 对投资成本单目标优化  62-63
    6.2.3 对电压稳定裕度单目标优化结果  63-64
    6.2.4 结果比较  64-65
  6.3 双目标优化  65-68
    6.3.1 网损-投资成本双目标优化  65-67
    6.3.2 网损-电压指标双目标优化  67
    6.3.3 投资成本-电压指标双目标优化  67-68
  6.4 三目标优化  68-71
    6.4.1 采用模糊集理论优化结果  68-69
    6.4.2 NSGA-II 算法优化结果  69
    6.4.3 NSCGA 算法优化结果  69-70
    6.4.4 NSDE 算法优化结果  70-71
    6.4.5 总体最优解比较  71
  6.5 小结  71-73
第七章结论与展望  73-75
  7.1 结论  73
  7.2 展望  73-75
参考文献  75-80
个人简历在读期间发表的学术论文  80-81
致谢  81

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