微电网及智能配电网的能量管理与故障恢复

摘要

建设智能电网已成为未来电力系统的发展趋势。本文将重点研究智能电网的两个关键技术：微电网和智能配电网技术。
　　灵活多变的网络结构是智能电网的主要特点之一。鉴于此，文章在传统微电网的基础之上，提出了动态微电网的概念。动态微电网充分利用其网络结构灵活多变的特点，结合分布式发电单元和负荷的协调控制，实现了优化的能量管理和故障恢复。为了配合动态微电网的优化控制与管理，本文将具有量子行为的粒子群优化算法（Quantum-behaved PSO, QPSO）与二进制粒子群优化算法（Binary PSO, BPSO）结合，提出了可用于处理含连续、离散变量的多目标非线性优化问题的综合算法。同时，搭建了基于该算法的动态微电网能量管理和故障恢复多代理系统。经过算例验证，动态微电网在正常运行时，其电压分布、网络损耗和分布式电源效率均优于传统微电网；在遇到故障时，动态微电网借助其可变的网络结构，可以更加迅速的重构自愈且恢复后的系统运行情况优于传统微电网。
　　未来的智能配电网中必然含有分布式发电单元和微电网。国内外研究表明，将分布式发电单元连接成为微电网接入配电网已成为趋势。为此，本文研究了微电网接入配电网的选址和定容问题。文章运用多目标优化算法，综合考虑电压改善指标和网损改善指标，为微电网接入配电网提供了解决方案。算例表明，采用文中方法得到的含微电网的智能配电网无论在稳定性还是经济性上均优于不含微电网的配电网。在此基础之上，文章还研究了含有微电网的配电网故障恢复问题，提出了故障恢复的三区间法。相比于传统配电网的重构恢复，本文所提出的方案无论在故障恢复的快速性还是经济性上均有更好的表现且恢复后系统的运行情况也得到了明显改善，为建设坚强型智能配电网提供了参考。

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第一章 绪论

1.1 课题的背景及意义

1.2 智能电网与微电网研究的现状

1.3 微电网接入配电网研究概况

1.4 智能配电网故障恢复研究概况

1.5 本文的主要工作

第二章 QPSO与BPSO综合算法

2.1 几种人工智能算法简介

2.2 QPSO和BPSO综合算法

2.3本章小结

第三章 动态微电网的优化运行

3.1 动态微电网能量管理系统

3.2 动态微电网的优化问题

3.3 优化算法及流程

3.4基于MAS的动态微电网协调控制系统

3.5 算例分析

3.6 本章小结

第四章 动态微电网的多目标优化自愈

4.1 动态微电网的自愈

4.2 基于MAS的动态微电网自愈

4.3 动态微电网的优化自愈问题

4.4 算例分析

4.5 本章小结

第五章 含微电网的智能配电网规划与故障恢复

5.1 微电网与智能配电网

5.2 微电网接入智能配电网的选址和定容问题

5.3 算例分析

5.4基于MAS的智能配电网故障恢复

5.5 算例分析

5.6 本章小结

第六章 结论

6.1 主要研究成果

6.2 后续工作展望

参考文献

致谢

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