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文檔簡介
1、近年來,隨著電力技術(shù)的進(jìn)步和電力行業(yè)的持續(xù)發(fā)展,DG(Distributed Generation,分布式電源)得到了廣泛的研究和應(yīng)用。DG并入電網(wǎng)可以節(jié)省投資、降低能耗、提高供電可靠性,但是DG大規(guī)模接入電網(wǎng),使得電網(wǎng)規(guī)劃、電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測面臨更多不確定因素。同時(shí),DG并網(wǎng)的位置和容量對配電網(wǎng)網(wǎng)損、電能質(zhì)量、繼電保護(hù)等方面會帶來一定的影響,為保證電網(wǎng)安全可靠運(yùn)行,有必要對DG的位置和容量進(jìn)行合理規(guī)劃。
本文在總結(jié)國內(nèi)外學(xué)者研
2、究的基礎(chǔ)上,分析了目前常見算法的缺陷,以及規(guī)劃模型的不足,提出ISAPSO(Improved Simulated Annealing Particle Swarm Optimization,改進(jìn)退火粒子群)算法對DG進(jìn)行選址和定容的規(guī)劃。論文主要完成以下研究內(nèi)容:
(1)針對PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群)算法容易陷入局部最優(yōu),且后期收斂速度慢的情況,對算法進(jìn)行改進(jìn)。將SA(Simula
3、ted Annealing,模擬退火)算法與PSO算法結(jié)合形成SAPSO(Simulated Annealing Particle Swarm Optimization,模擬退火粒子群)算法,并且在SAPSO算法的基礎(chǔ)上,引入了遺傳算法中的交叉運(yùn)算與變異運(yùn)算進(jìn)行改進(jìn),得到了ISAPSO算法。該算法提高了種群的多樣性,能有效地使算法跳出局部最優(yōu)。通過經(jīng)典測試函數(shù)分別對ISAPSO算法、SAPSO算法以及PSO算法進(jìn)行仿真分析,得出ISAP
4、SO算法相比其他兩個(gè)算法具有較高的收斂精度,尋優(yōu)效果明顯增強(qiáng)。
(2)采用ISAPSO算法進(jìn)行DG選址和定容的規(guī)劃。首先將DG分別等效為不同的節(jié)點(diǎn)類型,通過前推回代法求解含不同DG的潮流計(jì)算。在處理PV節(jié)點(diǎn)時(shí),通過無功分?jǐn)傇碓O(shè)定無功初值,采用無功補(bǔ)償?shù)姆椒ㄟM(jìn)行功率修正。然后在DG個(gè)數(shù)、位置和單個(gè)電源容量均不確定的情況下,建立了DG選址和定容的經(jīng)濟(jì)費(fèi)用最小的數(shù)學(xué)模型。該模型以DG投資及運(yùn)行費(fèi)用、網(wǎng)絡(luò)損耗費(fèi)用、年購電費(fèi)用和環(huán)境污
5、染費(fèi)用為目標(biāo)函數(shù),并考慮了潮流約束、節(jié)點(diǎn)電壓約束、導(dǎo)線電流約束和DG容量約束。最后應(yīng)用ISAPSO算法,實(shí)現(xiàn)DG的選址和定容問題的精確求解。
(3) IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)算例仿真表明,采用ISAPSO算法能有效解決DG選址和定容的規(guī)劃問題,將規(guī)劃結(jié)果與 SAPSO算法及 PSO算法進(jìn)行對比分析,結(jié)果表明ISAPSO算法能夠得到更高經(jīng)濟(jì)效益的規(guī)劃方案。此外,DG接入配電系統(tǒng)后,有提高系統(tǒng)電壓水平的作用,使電網(wǎng)能更加經(jīng)濟(jì)、安全
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