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随着传统能源的日渐衰竭以及人们环保意识的提高,我国的能源发电方式从主要依靠传统能源向清洁能源发电方式转变。但目前这种新能源发电方式在安全运行、能源利用等方面存在不足,也对系统网络损耗、电压分布和电压质量等方面产生一定负面影响,而无功优化技术能够有效缓解这些问题。因此,研究主动配电网(Active Distribution Network, ADN)无功优化技术对保证系统安全、经济运行具有十分重要意义。
首先,本文对固态变压器(Solid State Transformer, SST)以及无功优化算法的发展现状进行了详细地阐述。在此基础上,对分布式发电技术中风机、光伏以及微型燃气轮机发电方式进行建模,并为模拟风机和光伏发电的随机特性建立了时序多场景模型,根据拉丁超立方抽样和后向场景削减技术进行场景抽样和削减。同时,建立了SST不计自身损耗和计及自身损耗时的数学模型,重点研究了SST与系统串联接入、与传统电力变压器并联运行以及作为新能源接口三种工作模式,并根据各模式特点搭建了相应的数学模型。
其次,构建了ADN无功优化数学模型。以系统电压偏差和网络损耗最小为目标,采用线性加权α法确定其权重系数,并将电压越限作为惩罚函数。此外,详细阐述并对比了飞蛾扑火算法和蛾群算法,鉴于蛾群算法具有更好的局部收敛性和鲁棒性,本文采用蛾群算法作为无功优化算法进行仿真。
最后,基于SST的三种工作模式,分别对修改后的IEEE33节点配电系统进行仿真。通过仿真分析验证了本文所建模型的合理性以及SST三种工作模式的优越性。同时,将粒子群算法、差分算法、萤火虫算法和飞蛾扑火算法运用到SST第一种工作模式中与蛾群算法进行对比,验证了蛾群算法的有效性和实用性。
首先,本文对固态变压器(Solid State Transformer, SST)以及无功优化算法的发展现状进行了详细地阐述。在此基础上,对分布式发电技术中风机、光伏以及微型燃气轮机发电方式进行建模,并为模拟风机和光伏发电的随机特性建立了时序多场景模型,根据拉丁超立方抽样和后向场景削减技术进行场景抽样和削减。同时,建立了SST不计自身损耗和计及自身损耗时的数学模型,重点研究了SST与系统串联接入、与传统电力变压器并联运行以及作为新能源接口三种工作模式,并根据各模式特点搭建了相应的数学模型。
其次,构建了ADN无功优化数学模型。以系统电压偏差和网络损耗最小为目标,采用线性加权α法确定其权重系数,并将电压越限作为惩罚函数。此外,详细阐述并对比了飞蛾扑火算法和蛾群算法,鉴于蛾群算法具有更好的局部收敛性和鲁棒性,本文采用蛾群算法作为无功优化算法进行仿真。
最后,基于SST的三种工作模式,分别对修改后的IEEE33节点配电系统进行仿真。通过仿真分析验证了本文所建模型的合理性以及SST三种工作模式的优越性。同时,将粒子群算法、差分算法、萤火虫算法和飞蛾扑火算法运用到SST第一种工作模式中与蛾群算法进行对比,验证了蛾群算法的有效性和实用性。