配电系统可靠性评估与网络重构的研究

配电系统可靠性评估与网络重构的研究

论文摘要

配电系统是联系电源与用户的一个重要环节,其供电可靠性与用户有着直接关系。而配网重构可以通过对配电网线路开关状态的改变来变换网络结构,在满足辐射状运行、电力供需平衡、容量和电压等各种约束的前提下,实现减小网络的运行损耗,提高电能质量和供电可靠性等目标。配电系统具有元件多、结构繁杂的特点,如何快速准确的进行配电系统可靠性评估以及找到一个网络重构的最优解决方案都是配电网分析工作中的重要问题。故此,本文的主要工作及成果包括以下几个方面:1提出了计及开关故障的基于网络化简的配网可靠性评估新方法。该方法以各类开关为边界,根据区域边界开关性质的不同(手动或自动),定义了两种区域元件(A类、M类),由这两种区域元件组成评估网络的简化等效网路;提出了对等效网络进行化简的有效命题,并给出相应的证明;将开关故障的影响计入到区域元件中,避免对开关故障的单独考虑;以区域负荷为基本评估对象,以区域元件为分析单元,采用分级评估的策略,减少了遍历、分析单元的数目,同时避免了同类负荷点的重复评估,计算效率相对于已有方法得到较大提高。算例表明,本文的方法是有效的。2首次将自适应免疫算法(Adaptive Immune Algorithm,AIA)应用于配电网重构。AIA是在免疫算法的基础上,通过引入抗体之间的距离测度,自适应地调节算法参数—选择率α,扩展半径r,突变半径R,在快速收敛和保持群体多样性以避免陷入局部最优解之间自动进行调节,同时在较大和较小两个区域中进行搜索。基于启发式规则,本文设计了十进制编码策略,一定程度上降低了问题的复杂性。算例表明,该方法相对于其它优化方法(如遗传算法GA、免疫算法IA),具有一定的优越性。3结合GENOCOPⅢ(Genetic algorithm for Numerical Optimization of COnstrained Problems)算法中的可行解搜索方法和协同进化思想对AIA进行改进,提出了具有不可行解修复能力的AINOCOP(Adaptive Immune algorithm for Numerical Optimization of COnstrained Problem)新算法,并用于配网重构。该方法利用AIA的双层优化特点而加快计算效率,利用GENOCOPⅢ的可行解搜索方法对不可行解进行修复,保留了种群的多样性,扩大了搜索空间,进一步提高了AIA的计算速度和精度。算例表明该新算法是有效的。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 配电系统可靠性分析和配网重构研究的概述
  • 1.1.1 配电系统可靠性分析概述
  • 1.1.2 配网重构概述
  • 1.2 相关课题的研究现状和发展
  • 1.2.1 配电系统可靠性评估研究现状和发展
  • 1.2.2 配网重构研究现状和发展
  • 1.3 本文的工作
  • 第二章 配电系统可靠性分析及潮流计算的理论基础
  • 2.1 配电系统可靠性评估的基本原理
  • 2.1.1 元件状态划分
  • 2.1.1.1 可修复元件状态划分
  • 2.1.1.2 可修复元件的双状态模型
  • 2.1.1.3 可修复元件的三状态模型
  • 2.1.2 配电系统可靠性指标体系
  • 2.1.2.1 负荷点可靠性指标
  • 2.1.2.2 系统可靠性指标
  • 2.1.3 故障模式影响分析
  • 2.1.3.1 故障模式
  • 2.1.3.2 故障影响和故障准则
  • 2.2 辐射网潮流计算
  • 2.2.1 配电网潮流计算的数学模型
  • 2.2.2 配电系统潮流方法的理论分析
  • 2.2.3 配电网潮流算法比较
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 计及开关故障的基于网路化简的配电网可靠性评估
  • 3.1 等效网络模型
  • 3.1.1 A类等效网络
  • 3.1.2 B类等效网络
  • 3.2 相关定义及命题
  • 3.3 M类区域元件的可靠性参数计算
  • 3.4 计及开关故障的区域网路基本故障后果分类
  • 3.5 计及开关故障的区域元件故障模式影响分级分析
  • 3.6 配电系统可靠性评估
  • 3.7 算例及结果分析
  • 3.7.1 RBTS-BU56 系统可靠性分析
  • 3.7.2 F4 馈线的系统可靠性指标
  • 3.8 本章小结
  • 第四章 基于自适应免疫算法的配电网重构
  • 4.1 配电网重构问题概述
  • 4.2 配电网重构问题的数学模型
  • 4.3 免疫算法的基本概念和原理
  • 4.3.1 免疫算法的基本概念
  • 4.3.2 免疫算法的基本原理
  • 4.4 自适应免疫算法在配网重构中的应用
  • 4.4.1 自适应免疫算法
  • 4.4.2 编码策略
  • 4.4.3 算法实现过程
  • 4.5 算例及结果比较
  • 4.5.1 69 节点系统
  • 4.5.2 计算结果
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 基于可行解搜索和自适应免疫算法的配网重构
  • 5.1 GENOCOPⅢ算法中的可行解搜索
  • 5.2 基于不可行解修复和协同进化思想的自适应免疫算法在配网重构中的应用
  • 5.3 算例及结果分析
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 总结和展望
  • 6.1 本文总结
  • 6.2 相关问题及展望
  • 参考文献
  • 发表论文和参加科研情况说明
  • 致谢
  • 相关论文文献

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