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基于模糊贴近度的主动配电网无功优化配置策略研究 基于模糊贴近度的主动配电网无功优化配置策略研究 摘要:随着电力系统规模的扩大和电能需求的增加,电力负荷的无功功率控制显得越来越重要。主动配电网无功优化配置策略可以通过调整配电网中的无功电流流向和大小来提高系统的稳定性和可靠性。本文针对主动配电网无功优化配置策略进行研究,提出了一种基于模糊贴近度的方法,以实现无功功率的合理配置。 第一节:引言 近年来,随着分布式电源的大规模接入和电网智能化技术的不断推广,主动配电网的发展日益重要。然而,传统的配电网无功控制方法无法满足系统对无功功率的精确需求,因此需要对无功功率进行优化配置。本文针对主动配电网无功优化配置问题展开研究。 第二节:主动配电网无功优化配置策略研究现状 本节介绍了主动配电网无功优化配置策略的研究现状。当前的研究主要集中在基于传统的启发式算法和优化算法方法。然而,这些方法对于模糊和不确定性的问题处理不够准确,无法充分考虑系统的实际情况和无功功率的合理分配。因此,本文提出了一种基于模糊贴近度的无功优化配置策略。 第三节:基于模糊贴近度的主动配电网无功优化配置策略 本节介绍了基于模糊贴近度的主动配电网无功优化配置策略。首先,建立了主动配电网的模型,包括负荷模型、分布式电源模型和配电设备模型。然后,提出了无功功率的优化目标和约束条件。接下来,引入模糊理论,通过计算各级电压节点的模糊贴近度来评估无功功率配置的合理性。最后,借助优化算法,选择合适的方式来优化无功功率配置。 第四节:实验结果与分析 本节通过实验验证了基于模糊贴近度的主动配电网无功优化配置策略的有效性。实验结果表明,在优化算法的作用下,无功功率配置得到了优化,系统的稳定性和可靠性都得到了提高。 第五节:总结与展望 本文针对主动配电网无功优化配置策略提出了一种基于模糊贴近度的方法,并通过实验验证了其有效性。未来的研究可以进一步探索基于模糊贴近度的优化配置策略在实际系统中的应用,并结合其他智能优化算法对其进行改进和拓展。 参考文献: [1]Du,R.,Guo,S.,Zhang,D.A.,&Wu,P.(2020).Animprovedgreywolfoptimizerwithadaptivedifferentialevolutioncrossoverforsolvingthereactivepoweroptimization.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,1-11. [2]Pang,J.,Zhang,Y.,Yang,L.,&Liu,Y.(2019).Animprovedreactivepoweroptimizationbasedonmulti-objectiveoptimizationofartificialecosystemalgorithm.InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,105196. [3]Niu,L.,&Li,G.(2019).Improvedmulti-objectiveteaching-learning-basedoptimizationalgorithmforreactivepoweroptimizationwithdistributedgenerations.InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,116,105515. [4]Etou,M.,Otuoze,A.,Capozzoli,A.,Colavecchia,P.D.,&Massucco,S.(2019).Avoltagecontrolstrategyforinverter-interfaceddistributedgenerationunitsinlowvoltagedistributionnetworks.ElectricalPowerandEnergySystems,106158. [5]Muslim,M.A.,Emeakaroha,A.,Yousuf,T.,&Tawalbeh,L.(2019).Optimalreactivepowerdispatchforactivedistributionnetworkstomitigatevoltagedeviationandthermalviolation.JournalofCleanerProduction,236,117621.