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基于nsgaⅲ-mopso混合算法的含小水电配电网无功配置优化

基于NSGAⅢ-MOPSO混合算法的含小水电配电网无功配置优化

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作者：王雄西安理工大学

学位级别：硕士

小水电作为绿色能源,对偏远山区经济发展及能源结构优化作出了重要贡献。小水电大部分为径流式水电站,其自身调节能力差、季节性较强的特点容易造成配电网电压越限和网损偏高的问题。无功补偿在改善配电网电压质量、降低系统网损和电能... 详细信息

小水电作为绿色能源,对偏远山区经济发展及能源结构优化作出了重要贡献。小水电大部分为径流式水电站,其自身调节能力差、季节性较强的特点容易造成配电网电压越限和网损偏高的问题。无功补偿在改善配电网电压质量、降低系统网损和电能成本等方面有显著效果,因此,对含小水电配电网的无功配置优化进行研究具有重要的实际意义。本文针对单一算法在求解多目标问题时不能同时兼顾算法的局部搜索能力和全局搜索能力的问题,将nsga-Ⅲ算法和mopso算法结合,提出了 nsgaⅲ-mopso混合算法。该混合算法在同一次迭代过程中,父代通过两种算法生成两个子代种群,并将两个子代种群和父代种群进行合并,选择非支配排序靠前的个体作为下一次迭代的父代种群,这样做增加了种群的多样性,提高了算法的局部搜索能力。运用该混合算法对含小水电的IEEE33节点配电网进行无功配置优化计算,并与已有的nsga-Ⅱ、mopso、nsga-Ⅲ三种单一算法进行比较,结果表明本文所提混合算法得到的Pareto前沿较好,收敛效果更好。本文首先应用综合灵敏度分析法计算含小水电配电网各节点的无功电压灵敏度和无功网损灵敏度,综合两个指标确定含小水电配电网的待选无功补偿节点集合;其次,以电压偏离最小、有功网损最小、无功补偿装置投资费用最低为目标函数,建立了含小水电配电网的无功配置优化模型,采用nsgaⅲ-mopso混合算法对该模型进行求解,并引入模糊权重分析法进一步筛选各目标函数的最优解,确定无功补偿装置的安装位置及容量;最后,以甘肃某地区含小水电的配电网为研究对象进行案例分析,分别模拟该配电网的四种典型运行场景,计算各场景无功补偿装置的安装位置和容量,从而确定最优的无功配置方案,该方案可以有效解决该地区配电网电压越限和网损偏高问题,并且具有良好的经济性。

关键词：小水电无功配置优化配电网 nsgaⅲ-mopso混合算法

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