基于动态云进化粒子群算法的含风电场配电网无功优化

摘要

风力发电作为新世纪的绿色能源，在未来有着广阔的发展前景。然而由于风能的不确定性，在大规模并网时，会影响电能质量，严重时造成潮流紊乱甚至导致系统崩溃。为此，对含风电场的配电网作合理的无功规划优化，对于优化潮流、提高电能质量以及电网的安全稳定运行至关重要。
　　本文首先介绍风电机组的工作原理，风电机组输出功率与风速大小之间的关系，随后分析了无功潮流对电网的影响，并以P-Q迭代模型对风电系统进行潮流计算。最后，本文以系统有功网损最小为目标函数，建立含风电场配电网的无功优化数学模型。
　　基于上述数学模型，针对风机出力的不确定性导致粒子寻优难以收敛的问题，本文设计基于改变飞行策略的粒子群优化方法，将常规粒子群算法线性调整策略改为二维搜索策略，使得飞行粒子受权重系数和飞行步长的双重影响，从而平衡 PSO算法的全局和局部搜索能力，以获取更优的解。该方法对适应度较低的粒子具有较好的效果。最后通过仿真证明了该方法的有效性。
　　在此基础上，为应付复杂多变的风电环境，提高寻优效率，以最大限度地利用适应度较高的粒子，在上述方法的基础上，本文设计基于动态云进化粒子群方法，从而降低劣性粒子比例，增强搜索速度。最后通过仿真证明该方法的有效性。
　　最后，基于本文提出的动态云进化粒子群算法建立风电系统无功优化软件。该软件以有功网损最小为目标，综合考虑电压、发电机约束，实现快速优化参数，改善风电环境下运行效率的目的。系统软件的编写基于模块化设计，使得软件更具开放性和简洁性。软件的实现不仅大大提高了风电环境下电压水平，减少了网损，而且能科学利用系统无功设备，避免了无功在线路上流动，体现了“分层分压，就地平衡”的原则。因此，该软件具有很强的实用性和市场经济性。

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第1章 绪论

1.1 课题背景及意义

1.2 研究状况和现状分析

1.3 主要研究内容和结构安排

第2章 含风电场的配电网潮流技术

2.1 风机工作原理

2.2 无功潮流的影响

2.3 含风电场的配电网潮流

2.4 本章小结

第3章 基于改变飞行策略的粒子群算法无功优化

3.1 无功规划数学模型

3.2 粒子群优化算法

3.3 基于改变飞行策略的粒子群算法

3.4 系统算例

3.5 本章小结

第4章 基于动态云进化的粒子群算法无功优化

4.1 云理论基本概念

4.2 基于动态云进化粒子群算法

4.3 系统算例

4.4 本章小结

第5章 含风电场的配电网无功优化软件

5.1 软件系统架构

5.2 系统开发环境

5.3 系统界面和测试

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文

参与科研项目及所获奖励

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