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【6h】

基于负荷预测与动态无功优化的变电站VQC参数整定方法

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目录

1 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要工作

2 基于因子分析和RBF神经网络的日负荷曲线融合预测方法

2.1 引言

2.2 因子分析

2.3 RBF神经网络

2.4 日负荷曲线的标准化融合分段方法

2.5 基于因子分析和RBF神经网络的日负荷曲线融合预测

2.6 算例分析

2.7 本章小结

3 考虑变电站位置和运行方式的变电站动态无功优化方法

3.1 引言

3.2 变电站动态无功优化模型

3.3 变电站动态无功优化的蝙蝠算法

3.4 算例仿真

3.5 本章小结

4 考虑预测误差的变电站VQC参数整定方法

4.1 引言

4.2 变电站VQC系统十五区图控制原理

4.3 考虑预测误差的变电站VQC参数整定

4.4 算例仿真

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

附录

A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文及专利

B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目

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摘要

变电站的电压无功控制(Voltage Quality Control, VQC)系统通过自动调节有载调压变压器分接头和并联电容器组,实现变电站负荷母线电压和进线无功或功率因数的有效调节,是保证系统电压质量、降低电网有功损耗、实现电压无功控制自动化的重要手段。
  在变电站VQC系统中,如果区图控制的电压和功率因数等控制参数设置不合理,会导致电压合格率较低或控制设备动作频繁。现有针对控制参数整定方法的研究较少,未完全解决控制设备日动作次数限制的问题,没有考虑负荷预测误差的影响。如何通过变电站VQC参数的合理整定,在满足控制设备日动作次数限制的条件下,使变电站电压无功运行状态达到最优,是亟待解决的关键问题。为此,本文以变电站日负荷曲线预测和动态无功优化方法研究为基础,对变电站VQC参数的优化整定方法展开研究,主要研究内容如下:
  ①针对日负荷曲线预测变量较多、相关性较强的特点,本文提出了基于因子分析和径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的日负荷曲线融合预测方法。以分钟级负荷曲线为基础,首先采用融合方法进行标准化融合分段,以减少时段数。然后采用因子分析方法将日负荷向量分解为因子载荷矩阵、公共因子和特殊因子,其中因子载荷矩阵反映日内不同时刻负荷功率之间的时序相关性,公共因子反映日内全部时刻负荷功率的共性特征,特殊因子反映日内不同时刻负荷功率的随机特性。再考虑星期类型、温度、天气类型等影响因素,对各公共因子分别建立RBF神经网络模型进行预测。最后将预测的各公共因子还原为日负荷曲线。以汕头地区实际变电站的历史负荷数据为例进行仿真分析,验证了所提预测方法的有效性。
  ②针对现有变电站动态无功优化模型仅适用于独立运行终端变电站的不足,本文提出了考虑变电站位置和运行方式的变电站动态无功优化方法。在变电站外网等值模型中增加了等值负荷和等值电纳,以表征变电站位置和高压侧联络线对地支路的影响。对于高压侧并联运行的变电站,考虑变压器间存在相互影响及考核变电站高压侧总功率因数的特点,以电压和总功率因数合格率最高且偏离目标值最小、控制设备动作次数最少为目标,采用引入初始种群定制、浓度控制等策略的蝙蝠算法进行求解。以汕头地区实际变电站为例进行仿真分析,验证了所提优化方法的有效性。
  ③针对现有变电站 VQC参数整定方法未考虑负荷和等值电源电压预测误差引起的整定失效问题,本文提出了考虑预测误差影响的变电站VQC参数整定方法。以基于预测负荷和等值电源电压的变电站动态无功优化结果为基础,结合十五区图控制策略,考虑设备动作前后的潮流状态及预测误差带来的电压、功率因数偏差进行控制参数整定,保证在预测误差存在的情况下,变电站VQC系统也能按动态无功优化策略动作。以汕头地区实际变电站为例进行仿真分析,验证了所提整定方法的可实现性和有效性。

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