含風(fēng)電機組的配電網(wǎng)動態(tài)無功優(yōu)化研究.pdf

1、配電網(wǎng)無功優(yōu)化是改善電壓質(zhì)量和降低網(wǎng)損的有效手段之一，其在滿足各運行約束條件的前提下，通過對無功控制設(shè)備的合理配置，實現(xiàn)降損穩(wěn)壓的目的。風(fēng)電機組廣泛地接入配電網(wǎng)對緩解我國用電緊張、實現(xiàn)“節(jié)能減排”的目標(biāo)發(fā)揮了重要作用。但是風(fēng)電機組的輸出功率隨風(fēng)速波動而隨機變化，這給傳統(tǒng)配電網(wǎng)無功優(yōu)化帶來了更多的不確定性，因此，有必要研究含風(fēng)電機組的配電網(wǎng)無功優(yōu)化。同時，因傳統(tǒng)的靜態(tài)無功優(yōu)化是針對某個時間斷面進(jìn)行的無功優(yōu)化，它不僅沒有考慮到負(fù)荷的動態(tài)變化

2、特性，也沒有考慮各控制設(shè)備的動作次數(shù)約束條件，不符合現(xiàn)實情況。因此，進(jìn)行配電網(wǎng)動態(tài)無功優(yōu)化的研究具有重要的現(xiàn)實意義。
　　 在了解配電網(wǎng)無功優(yōu)化原理的基礎(chǔ)上，引入場景分析法和自適應(yīng)變異粒子群(AdaptiveMutationParticleSwarmOptimization，AMPSO)算法對含風(fēng)電機組的配電網(wǎng)靜態(tài)無功優(yōu)化問題進(jìn)行了討論。首先介紹了AMPSO算法及其變異操作，算法中通過變異操作有效地增強了粒子跳出局部最優(yōu)解的能力

3、;隨后詳細(xì)介紹了配電網(wǎng)潮流計算中對于風(fēng)電機組的處理及風(fēng)電輸出隨機特性的刻畫手段。本文用3個確定性的場景有效地描述了風(fēng)電機組隨機性對無功優(yōu)化的影響。利用Matlab7.10對PG&E69節(jié)點配電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行含風(fēng)電機組的配電網(wǎng)靜態(tài)無功優(yōu)化，算例結(jié)果表明:采用AMPSO算法可有效的求解風(fēng)電機組的配電網(wǎng)靜態(tài)無功優(yōu)化問題;基于場景發(fā)生概率的優(yōu)化方案對風(fēng)電機組輸出功率的隨機變化具有較好的適應(yīng)性，通過將風(fēng)電機組輸出的不確定性轉(zhuǎn)化為3個比較容易求解的確定

4、性場景來處理，在保證運行約束和網(wǎng)損最小的前提下，有效地降低了含風(fēng)電機組的配電網(wǎng)無功優(yōu)化模型的建模及求解難度。
　　 采用最小二乘支持向量機進(jìn)行電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測。在分析最小二乘支持向量機方法及短期負(fù)荷特性的基礎(chǔ)上，綜合考慮將溫度、濕度、日類型及歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，進(jìn)行基于最小二乘支持向量機的短期負(fù)荷預(yù)測，采用四川某地區(qū)的實際數(shù)據(jù)作為算例進(jìn)行分析，預(yù)測結(jié)果表明，最小二乘支持向量機具有良好的負(fù)荷預(yù)測效果。
　　 在得

5、到負(fù)荷預(yù)測曲線的基礎(chǔ)上進(jìn)行含風(fēng)電機組的配電網(wǎng)動態(tài)無功優(yōu)化問題求解。首先將未來一天的負(fù)荷預(yù)測曲線自然分段為24個時段，風(fēng)電機組接入時僅考慮其額定輸出場景，對每一時段利用AMPSO算法進(jìn)行對應(yīng)的靜態(tài)無功優(yōu)化求解，得到各時段的控制設(shè)備動作值;再在文獻(xiàn)研究基礎(chǔ)上提出綜合考慮各時段控制設(shè)備動作變化大小與對應(yīng)負(fù)荷變化量乘積值的啟發(fā)式規(guī)則生成每個控制設(shè)備的預(yù)動作時刻表;最后通過分階段的優(yōu)化，考慮運行過程中各控制設(shè)備的相關(guān)性，對控制設(shè)備動作時刻表進(jìn)行動