含分布式电源的配电网无功优化_开题报告

（一）国外研究现状

目前针对含DG的配电网无功优化方面的研究主要分为两个方面：含DG的配电网无功优化模型的建立以及无功优化算法的改进。从建立目标函数个数角度出发，无功优化模型的建立可以分为单目标和多目标。若从负荷随时间动态需求变化的角度出发，又分为动态无功优化和静态无功优化。

最常见的单目标函数是建立系统的有功损耗最小，Martinez-RojasM建立了系统有功网损最小为单目标的无功优化数学模型，同时考虑电力系统等式约束和不等式约束方程，并嵌入负荷节点电压越限罚函数，通过无功优化使得全网电压工作在额定值附近，同时达到降低系统网损的目的。单目标无功优化考虑的因素比较单一，不能够完全满足现代电力系统无功优化的要求，因此，有很多学者研究了含DG的配电网多目标无功优化。

MalekpourAR以风力发电作为研究对象，考虑风速变化的随机性，建立了以系统网损、电压偏离和静态电压稳定裕度为目标函数的多目标无功优化模型，并采用加权形式将三个目标进行归一化处理，最后利用改进型遗传算法对含DG的IEEE57节点系统进行无功优化。

Niknam同样建立了以系统网损、电压平均偏离和静态电压稳定裕度为目标函数的多目标无功优化模型，并采用模糊理论法对多目标进行处理。尽管以上两种算法能够在一定程度上实现多目标无功优化的目的，但其缺点十分明显。采用权重法时各个目标函数值对应权重往往难以取得，而采用模糊理论解决多目标优化问题，该方法需要对每个单一目标进行隶属度函数参数的计算，直接导致整个优化过程繁琐耗时。针对以上两种算法在处理多目标无功优化时体现出的不足，有学者研究了能够处理多目标无功优化算法。

Walmir建立了系统有功网损最小和无功补偿设备容量最小为目标函数的多目标无功优化模型，运用自适应多目标粒子群算法对其进行求解，有效解决了以往对于多目标求解时权重值难以确定的问题。

Krein考虑电压偏差最小和有功网损最小两个目标，为了实现多目标无功优化，研究了最优解集的构造和最优解的保存方法，采用拥挤距离来控制精英集大小，提出了基于Pareto最优解的多目标改进量子差分进化算法。通过算例仿真得出在满足电力系统稳定运行情况下，实现了经济和安全两方面的目标。

Lasseter考虑了负荷的随机性，依据负荷变化程度对负荷段进行划分，从整体上满足动态无功优化的约束条件。在实际无功优化的过程中不允许无功补偿设备反复动作，因此需要限定动作次数。

Hatziadoniu考虑了离散设备的动作次数，构造了非线性混合整数动态无功优化模型，仿真结果表明，这一动态无功优化模型较好地解决了离散化和无功补偿设备动作次数约束的协调问题。

（二）国内研究现状

陈成考虑了负荷以及DG的随机性，同时在满足配电网运行约束条件和补偿器动作次数约束条件下，提出以配电网当日总收益最大作为目标函数，综合考虑DG投资和维护费用以及补偿器投入费用，最后建立相应的无功优化模型。

刘桂龙针对风电出力不确定性的处理和优化算法的寻优上困难，提出了两种不同的解决方案。第一种方法为随机规划理论，利用拉丁超立方采样法对风速分层采样生成随机场景，考虑以有功网损和节点电压偏差最小作为优化目标，构建基于机会约束规划的多目标无功优化数学模型。第二种方法为最优场景分析法这一新方法，在采用拉丁超立方法对风速分层采样生成的随机场景中寻找出最有代表性的最优场景来替代其他场景。

刘蔚针对标准粒子群算法在迭代中容易陷入局部最优解，全局搜索性差，不能快速收敛等问题，将遗传算法的自然选择操作与粒子群算法进行结合产生了改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解，仿真表明了改进算法的有效性。

曾文飞采用自适应多目标粒子群算法实现了以最少无功设备投资，最大限度保证系统经济运行为目标的含 DG 的配电网双目标无功优化策略的实现。

朱文轩提出了同时考虑 DG 出力和负荷的随机波动的配电网无功优化模型，能较好地考虑 DG有功出力随机性的影响，但没有考虑 DG 的无功出力能力对无功优化的影响。

刘科研通过对接入配电网的 DG 的无功进行优化控制，阐明了接入配电网的 DG 的无功出力对配电网电压控制的重要性。

二、^范文提纲

1绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文的研究内容

2分布式电源接入配电网的相关理论

2.1分布式电源在配电网潮流计算中的模型

2.2含分布式电源的配电网的潮流计算

2.3配电网的无功补偿原理

3含DG的配电网无功优化

3.1含DG的配电网无功优化

3.2含DG的配电网无功优化数学模型

3.2.1无功优化模型的建立

3.2.2无功优化约束条件

3.2.3无功优化求解步骤及流程图

3.3IEEE33节点算例仿真

3.3.1仿真实验

3.3.2含DG的配电网单目标无功优化

3.3.3含DG的配电网多目标无功优化

3.3.4仿真结果分析

4结论

三、参考文献

[1]潘力强,张文磊,汤吉鸿,等.2008年湖南电网特大冰灾事故综述[J].电网技术,2018,32(12):20-25.

[2]刘振亚.中国电力与能源[M].北京：中国电力出版社,2016.

[3]梁有伟,胡志坚,陈允平.分布式发电及其在电力系统中的应用综述[J].电网技术,2017,27(12):71-75.

[4]谷永刚,王琨,张波.分布式发电技术及其应用现状[J].电网与清洁能源,2016,26(6):38-43.

[5]://.chyxx.com/industry/201402/228742.html

[6]世界能源展望报告[R].国际能源署(IEA),2014.

[7]石定环.可再生能源与可持续发展[J].中国科技产业,2018(2):61-63.

[8]孟显,王艳君,安艳丽,等.基于改进差分进化算法的含风电场的电力系统无功优化[J].沈阳农业大学学报,2017(4):506-508.

[9]沈如刚.电力系统无功功率综合优化——二次规划法[J].中国电机工程学报,2016,6(5):69-78.

[10]刘桂龙,王维庆,张新燕,等.无功优化算法综述[J].电网与清洁能源,2017,27(1):4-8.