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考虑供电范围分区调整和负荷不确定性的配电网架扩展规划

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1绪论

1.1研究的意义

1.2配电网规划的特点及其困难性

1.3国内外研究现状

1.4本文主要工作

2遗传算法简介

2.1遗传算法的形成和发展

2.2遗传算法的特点

2.3遗传算法的实现

2.4遗传算法参数的选择

2.5本章小结

3确定负荷下的供电范围分区调整扩展规划

3.1引言

3.2基本原理

3.3目标函数与约束条件

3.3.1目标函数

3.3.2约束条件

3.4染色体编码

3.5初始种群的生成

3.6适应度函数

3.7遗传优化步骤

3.8遗传操作过程

3.8.1选择操作

3.8.2交叉操作

3.8.3变异操作

3.9遗传终止条件

3.10分区内扩展规划的方法

3.11馈线分段和联络的规划设置

3.12规划问题的讨论

3.13算例及分析

3.14本章小结

4不确定负荷下的供电范围分区调整扩展规划

4.1引言

4.2不确定负荷的数学模型

4.2.1正态随机负荷模型

4.2.2多条件随机负荷模型

4.3正态随机负荷下供电范围分区调整扩展规划

4.3.1基本原理

4.3.2分区内考虑负荷正态随机性的扩展规划

4.4多条件随机负荷下供电范围分区调整扩展规划

4.4.1基本原理

4.4.2遗传优化步骤

4.4.3各个个体多场景的灵活规划步骤

4.4.4算法的计算框图及说明

4.5算例及分析

4.6本章小结

5结论与展望

5.1结论

5.2展望

致谢

参考文献

附录

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摘要

配电网作为发、输电与用户设备连接的环节,其规划和设计受到越来越多的重视.为了更好地实现中压配电网的供电范围分区调整与网架扩展规划,本文探讨了采用遗传算法进行供电范围分区调整,并在此基础上进行网架扩展规划的方法,具体工作包括: 提出了一种考虑供电范围分区调整的配电网扩展规划方法,以建设费用、运行费用的加权和最低为目标函数,采用遗传算法获得满足相关约束条件下的供电范围分区调整与配电网架扩展的最优规划结果.以随机设置的核心街区序号为基因构成染色体,对每一个个体采用启发式算法获得相应的供电分区划分方案.对不同的分区方案,在各供电分区中分别采用改进最小生成树算法进行配电网架扩展规划.在此基础上,计算各个个体的适应度并进行选择、交叉和变异等遗传操作,最终得到最优规划方案. 在上述算法研究的基础上,进一步探讨了负荷不确定条件下的供电范围分区调整扩展规划问题. 将不确定性负荷分为正态随机负荷和多条件随机负荷两类,并考虑了负荷之间的相关性.对面向确定性负荷的遗传优化算法进行了改进,使其适用于不确定负荷下的供电范围分区调整扩展规划问题.对多条件随机负荷的情形,.引入了多场景的灵活规划方法,使得到的规划方案对未来的适应性更强.在分区内扩展规划中,根据流过各条边的电流的二阶原点矩确定各条边的权,并考虑了负荷之间的相关性,对基于最小生成树算法和针对确定性负荷的配电网架扩展规划算法进行改进,满足了不确定性负荷条件下配电网架扩展规划的需要. 以上述算法为核心,编制了相应的算法程序,并在算例上进行了测试和分析,结果验证了提出方法的可行性.

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