主动配电网无功优化的算法研究

作     者：丁港野 

作者单位：南昌大学 

学位级别：硕士

导师姓名：徐敏;乐海洪

授予年度：2019年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：主动配电网 无功优化 细胞膜优化算法 蜘蛛群算法 鲸鱼算法 

摘      要：随着传统化石燃料逐渐枯竭和环境污染问题的日益凸显,清洁能源发电技术得到大力发展,大量分布式电源被引入到配电网中。为了解决分布式电源并网对配电网的规划、保护、控制所带来的影响,主动配电网技术应运而生。有别于传统配电网对分布式电源的被动接受,主动配电网能够对分布式电源进行主动控制和主动管理。通过主动配电网无功优化控制,协调分布式电源的出力和设备的投切,能够有效降低系统有功网损和提高电能质量,从而保障配电网的安全性、稳定性和经济性。本文主要对运用于主动配电网无功优化的智能优化算法进行研究。首先,建立以系统有功网损最小、节点电压偏差和最小、系统最低节点电压值最高为目标函数的主动配电网无功优化数学模型。其次,分别将三种智能优化算法应用于主动配电网无功优化模型:(1)将细胞膜优化算法应用于主动配电网无功优化模型,并结合标准IEEE33节点系统验证可行性。(2)针对蜘蛛群算法容易陷入局部最优和发现率低的问题,引入混沌算法生成初始种群,并对优秀蜘蛛个体进行混沌搜索,提高算法的寻优能力。将改进后的蜘蛛群算法应用于主动配电网无功优化模型。(3)引入细胞膜优化算法的浓度划分机制和Logistic混沌映射对鲸鱼算法进行改进,提高鲸鱼算法的搜索速度和精度,并将改进后的混合鲸鱼算法应用于主动配电网无功优化数学模型。最后,将三种算法的无功优化方案进行比对,其中混合鲸鱼算法给出的无功优化方案在降低有功网损、提高电能质量方面优于其它两种算法。