【摘 要】
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步入21世纪,能源危机日益严峻。风能由于具有可再生、分布广、无污染的特性得到了越来越广泛的应用,同时由于风能的不确定性和多变性,风电机组接入现有配电网后将改变系统的潮流,对电力系统的网络损耗、电压稳定等方面都会带来一定程度的影响。因此,计算含风电机组的系统潮流,确定系统的无功补偿和电压调整方案对风电机组的可靠并网和稳定运行是必要的。含风电机组的配电网无功优化是一个非线性、多时段、大规模的动态优化问
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步入21世纪,能源危机日益严峻。风能由于具有可再生、分布广、无污染的特性得到了越来越广泛的应用,同时由于风能的不确定性和多变性,风电机组接入现有配电网后将改变系统的潮流,对电力系统的网络损耗、电压稳定等方面都会带来一定程度的影响。因此,计算含风电机组的系统潮流,确定系统的无功补偿和电压调整方案对风电机组的可靠并网和稳定运行是必要的。含风电机组的配电网无功优化是一个非线性、多时段、大规模的动态优化问题。传统的无功优化算法主要有非线性规划法、遗传算法、粒子群算法,可是运用这些算法容易出现收敛速度慢、陷入
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