含風電的最優(yōu)無功規(guī)劃模型及算法

【摘要】：隨著能源枯竭和環(huán)境污染的加重,以風電為代表的間歇性能源形式近幾年得到了廣泛的應用。與此同時,由于風速的隨機性,風電并網(wǎng)所產(chǎn)生的一系列對電力系統(tǒng)的影響也引起了越來越多的重視。本文主要研究的是風電并網(wǎng)的無功優(yōu)化模型及其算法。首先,分析了風力發(fā)電的原理及其特點,在此基礎上,構建了風電機組的異步電動機電路模型,并進行了潮流分析。其次,總結了傳統(tǒng)無功優(yōu)化模型優(yōu)缺點;以遺傳算法為例,詳細介紹了人工智能算法的原理和步驟,同時指出遺傳算法具有收斂速度慢和容易陷入局部最優(yōu)解的缺點。在此基礎上,引入收斂性能更好的協(xié)同進化算法,并對協(xié)同進化算法的原理特點和算法步驟進行了闡述。然后,介紹了機會約束規(guī)劃的數(shù)學模型,并根據(jù)風電并網(wǎng)的工程背景,引入到風電并網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中。采用協(xié)同進化算法進行求解,給出了具體的優(yōu)化模型、算法原理及其步驟。最后,以modified IEEE30節(jié)點系統(tǒng)和某實際電網(wǎng)作為算例,考慮風電并網(wǎng),采用協(xié)同進化算法求解,在不同的目標函數(shù)與約束條件的置信水平下進行了仿真測試。結果表明協(xié)同進化算法具有優(yōu)良的收斂性能,能處理復雜的隨機規(guī)劃模型。 【關鍵詞】：風電 無功優(yōu)化 隨機規(guī)劃 協(xié)同進化算法
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM714.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 選題的背景與意義9-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 非線性不確定性規(guī)劃10-11
• 1.2.2 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化11-12
• 1.2.3 含風電的無功優(yōu)化12-15
• 1.3 本文的主要工作15-16
• 第二章 風機出力模型及其潮流計算16-20
• 2.1 引言16
• 2.2 風力發(fā)電的原理與特點16-17
• 2.2.1 風機功率16-17
• 2.2.2 風速的隨機性17
• 2.2.3 風電的隨機性17
• 2.3 風電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)的影響17-18
• 2.4 含風電機組的電力系統(tǒng)潮流計算18-19
• 2.5 本章小結19-20
• 第三章 基于協(xié)同進化算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化20-25
• 3.1 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化數(shù)學模型20-21
• 3.2 協(xié)同進化算法21-24
• 3.2.1 遺傳算法21-22
• 3.2.2 協(xié)同進化算法22-24
• 3.3 本章小結24-25
• 第四章 含風電無功優(yōu)化的機會約束規(guī)劃法25-30
• 4.1 引言25
• 4.2 隨機規(guī)劃理論25-27
• 4.2.1 隨機規(guī)劃數(shù)學模型26
• 4.2.2 隨機模擬技術26-27
• 4.3 基于隨機規(guī)劃理論的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化模型27-29
• 4.4 本章小結29-30
• 第五章 實例分析30-39
• 5.1 引言30
• 5.2 IEEE30 節(jié)點測試系統(tǒng)30-37
• 5.3 實際系統(tǒng)37-39
• 結論與展望39-41
• 1 結論39-40
• 2 展望40-41
• 參考文獻41-44
• 附錄44-62
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果62-63
• 致謝63-64
• 附件64

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