基于遗传算法的DG配电网故障恢复策略研究

分布式电源论文 孤岛划分论文 遗传算法论文 前推回代法论文
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随着我国社会经济的发展和人民的生活质量日益提高,用户对电能质量的要求也在不断的提高。作为配电系统,其直接面向用户,所以配电系统的安全可靠性问题已经影响到用户的需求,越来越受到电力部门的关注和重视。而其中的配电网供电恢复是系统恢复中的重要问题。因此,配电网故障恢复策略的制定尤为重要,像过去一样单凭个人的经验已经不能很好地管理和重构现代化的配电系统,于是配电网的自动化被提到一个很重要的位置。近年来,随着通信手段和计算机技术的发展,使得配电网故障恢复策略研究有了长足的发展,也使得各种算法在配电网中得以应用和研究。本课题研究的目的是在原有的配电网故障恢复策略算法上进行改进,提出最大化搜寻可行性解的策略,提高算法效率,更有利于为操作员或者系统给出具有参考价值的算法结果进行开关操作,提高操作的效率,切除故障和恢复供电的时间比以前缩短了,供电可靠性也得到提高。本文基于遗传算法研究含DG配电网故障恢复策略,论文研究的主要内容和成果有:(1)引入DG技术以后,孤岛的运行方式存在于配电网中。根据IEEE929-2000协议是不允许孤岛的存在,随着越来越多的DG接入配电网中运行许多学者不得不考虑孤岛的存在,于是引入孤岛来减小停电面积,提高供电可靠性,孤岛划分是进行含DG配电网故障恢复计算的第一步。论文应用约束满足问题(CSP)模型解决了含DG的配电网发生故障时的孤岛划分,然后介绍了孤岛划分的流程,实现了配电网事故解列后孤岛继续为用户供电,为含DG配电网的故障恢复策略奠定基础。(2)在孤岛划分的基础上,研究了遗传算法的特性和遗传操作过程,深入了解了遗传算子中染色体编码、群体规模、选择方法、交叉算子、变异算子收敛准则等方面对配电网络故障恢复重构存在的问题。(3)以网损最小和开关操作次数最少为目标模型,引入了适用于配电网潮流计算的前推回代法,对算例进行潮流计算,为模型引入遗传算法的实现提供可能。然后针对遗传算法应用于配电网络重构会产生大量不可行解的问题提出以下改进策略:在编码方式上采用更适于产生可行解的方法,即为保障供电要求强制某些开关一定处于闭合状态。采用一个典型的模型进行了验算,结果表明本文提出的遗传算法编码方式的运算效率有提高,可以有效地用于配电网络故障恢复策略。
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-21页
    1.1 选题背景第9-14页
        1.1.1 分布式发电的发展第11-12页
        1.1.2 含分布式发电的配电网故障恢复策略研究的意义第12-14页
    1.2 国内外配电网故障恢复策略的研究现状第14-19页
    1.3 本文主要研究工作第19-21页
第二章 基于约束满足问题的分布式发电孤岛划分第21-29页
    2.1 孤岛划分存在的问题第21-22页
    2.2 孤岛划分的目标函数及约束条件第22-23页
    2.3 基于约束满足问题的孤岛划分第23-27页
        2.3.1 约束满足问题简介第23-25页
        2.3.2 基于CSP的孤岛划分模型第25页
        2.3.3 离线数据生成第25-26页
        2.3.4 在线搜索最优解第26-27页
    2.4 仿真分析第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 配电网故障恢复的遗传算法研究第29-45页
    3.1 遗传算法概述第29-32页
        3.1.1 生物进化与遗传算法第29页
        3.1.2 遗传算法的发展和特点第29-31页
        3.1.3 遗传算法的基本概念第31-32页
    3.2 遗传算法的解题过程第32-44页
        3.2.1 遗传算法的基本流程第32-33页
        3.2.2 遗传算法的编码第33-35页
        3.2.3 群体的设定第35-36页
        3.2.4 适应函数(评价函数)第36-37页
        3.2.5 基本遗传操作第37-44页
        3.2.6 终止循环的条件第44页
    3.3 本章小结第44-45页
第四章 含有分布式电源的配电网故障恢复第45-61页
    4.1 配电网故障恢复的数学模型第45-47页
        4.1.1 目标函数第45-46页
        4.1.2 约束条件第46-47页
    4.2 配电网潮流计算第47-54页
        4.2.1 牛顿类方法第47页
        4.2.2 母线类算法第47-48页
        4.2.3 支路类方法第48-54页
    4.3 仿真分析第54-59页
        4.3.1 遗传算法实现第56-57页
        4.3.2 染色体的编码策略第57-58页
        4.3.3 染色体的适应值第58页
        4.3.4 计算结果分析第58-59页
    4.4 本章小结第59-61页
第五章 结论第61-63页
    5.1 全文工作总结第61页
    5.2 后续研究工作展望第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-69页
攻读硕士期间发表相关论文与参研相关课题第69页
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