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基于改进蚁狮优化算法的含风电配电网多目标无功优化

【摘要】:如今,随着环保和节能逐渐成为全世界研究的热点,以风电和光伏为代表的可再生能源发电的理论和技术愈发成熟,同时,分布式发电技术也相应成为了国内外学者的重点研究对象,其中风能以其蓄量丰富、无污染、分布广泛、成本相对较低等优势得到了各方重视。近年来,风电的相关开发技术发展较为成熟,适宜规模化开发。但是,随着风电场接入电网,使得配电网的结构以及运行方式都发生了很大变化,所以风电的接入会使配电网的控制管理复杂化。目前,国内外的研究方向主要集中在风电并网对系统的影响以及并网后的运行优化两个方面。本文针对风电出力的不确定性会加重配电网系统的网络损耗这一问题,提出了基于改进蚁狮优化算法的风电并网后配电网无功优化的方法。本文选择前推回代法进行潮流计算分析,将风电场并网节点看作PQ节点负荷,建立了以有功网损最小、节点电压偏移量最小和无功补偿容量最小的无功模型,并提出了对蚁狮优化算法的改进,解决了原始蚁狮算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,其中进行了两方面的改进:把混沌算法与蚁狮算法融合在一起,引入Logistic映射的混沌思想,在初始化种群时增加变量取值的多样性,避免算法陷入局部最优;同时融合精英竞争,加快算法收敛速度,减少计算量;并且经过典型目标函数性能测试证明算法的正确性及优越性。最后在MATLAB中搭建IEEE33节点系统模型进行算例分析,通过潮流计算确定了适宜无功补偿点,利用改进后蚁狮优化算法对建立的无功优化模型求解。结果表明:优化后配电网在无功补偿容量最小的情况下,节点电压及有功损耗都得到了极大改善,同时也通过与原始算法的对比验证了改进算法的优越性,能够更好地解决风电并网的配电网无功优化问题。

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