韶關(guān)配網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化及其配網(wǎng)重構(gòu)的研究.pdf

1、配電網(wǎng)線損是電網(wǎng)損耗的主要組成部分。對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償和重構(gòu)可以降低配電網(wǎng)的線損。電力系統(tǒng)配電網(wǎng)無(wú)功功率的優(yōu)化通過(guò)計(jì)算出在配電網(wǎng)中最佳無(wú)功補(bǔ)償容量和最佳補(bǔ)償位置，可以大大改善電壓的質(zhì)量，減少線路損耗，提高系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和安全性。無(wú)功優(yōu)化是一種典型的多目標(biāo)、多約束的非線性規(guī)劃。許多無(wú)功優(yōu)化的方法都在配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化中獲得了應(yīng)用，如線性規(guī)劃法，非線性規(guī)劃法，混合整數(shù)規(guī)劃法等傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃法以及近幾年興起的一些方法，如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、專家系統(tǒng)

2、方法和遺傳算法等人工智能方法。 本文首先闡述了研究電力系統(tǒng)配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的目的和意義，詳細(xì)地給出了電力系統(tǒng)配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的基本模型包括目標(biāo)函數(shù)、功率方程約束和變量約束，并分析比較幾種不同優(yōu)化方法，認(rèn)為無(wú)功矩法和遺傳算法較適合于配網(wǎng)的武功優(yōu)化。 遺傳算法其初始解的產(chǎn)生、繁殖、變異都是隨機(jī)完成的，依靠產(chǎn)生大量的個(gè)體進(jìn)行適者生存選擇而逐步逼近最優(yōu)解，可以在整體上保證優(yōu)化的完整性，但計(jì)算效率較低，收斂速度慢，而且這種完全隨機(jī)

3、化的過(guò)程決定了每次補(bǔ)償結(jié)果的不一致性。通常認(rèn)為無(wú)功精確矩算法能找出對(duì)網(wǎng)損影響大和對(duì)電壓水平有顯著改善的節(jié)點(diǎn)，根據(jù)無(wú)功二次精確矩選擇最優(yōu)補(bǔ)償點(diǎn)，利用無(wú)功一次精確矩確定所應(yīng)投放的優(yōu)化容量，但是存在計(jì)算速度慢且不易得出全局最優(yōu)解。無(wú)功矩算法對(duì)補(bǔ)償點(diǎn)位置的確定是唯一，不存在隨機(jī)過(guò)程，不存在隨意性和盲目性。為了提高計(jì)算速度，。對(duì)優(yōu)化中無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備容量及安裝地點(diǎn)的問(wèn)題進(jìn)行研究，本文提出了改進(jìn)方法利用無(wú)功二次精確矩確定最優(yōu)補(bǔ)償點(diǎn)，在已知補(bǔ)償點(diǎn)基礎(chǔ)上用

4、遺傳算法得到最優(yōu)的容量補(bǔ)償，使它擺脫計(jì)算的隨意性和盲目性，節(jié)省不必要的潮流計(jì)算時(shí)間，提高解算速度，改善尋優(yōu)方向。 配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)(DistributionNetworkReconfiguration)又稱配電網(wǎng)絡(luò)組態(tài)，或配電網(wǎng)絡(luò)饋線組態(tài)、配電網(wǎng)絡(luò)饋線重構(gòu)(DistributionFeederReconfiguration)等，它可以極大地優(yōu)化配電系統(tǒng)地運(yùn)行，提高供電可靠性，降低配電網(wǎng)線損。本文對(duì)配電網(wǎng)重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行綜述，重點(diǎn)分析了五