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唐云辉,马跃江,王超,邓志森,陈玉.基于量子粒子群算法的含风电场配电网无功优化[J].电测与仪表,2015,52(19):.
TANG Yun-hui,MA Yue-jiang,WANG Chao,DENG Zhi Sen,CHEN Yu.Reactive Power Optimization in Distribution Network With Wind Farm Based on Quantum Particle Swarm Optimization[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2015,52(19):.
基于量子粒子群算法的含风电场配电网无功优化
Reactive Power Optimization in Distribution Network With Wind Farm Based on Quantum Particle Swarm Optimization
DOI:
中文关键词:  风电场  配电网  无功优化  场景分析  蒙特卡罗仿真  量子粒子群算法
英文关键词:wind  farm, distribution  network, reactive  power optimization, scenario  analysis, Monte  Carlo simulation, quantum  particle swarm  optimization
基金项目:
              
作者中文名作者英文名单位
唐云辉TANG Yun-hui国电南瑞科技股份有限公司 江苏 南京
马跃江MA Yue-jiang国网电力科学研究院 江苏 南京
王超WANG Chao国电南瑞科技股份有限公司 江苏 南京
邓志森DENG Zhi Sen四川省电力公司 四川 成都
陈玉CHEN Yu国电南瑞科技股份有限公司 江苏 南京
摘要点击次数: 1692
中文摘要:
      研究了含双馈异步电机(DFIG)型风电场的配电网无功优化。DFIG出力的随机性使得传统无功优化模型难以胜任。为此,采用场景分析法对其进行探讨,建立了含DFIG的配电网无功优化场景模型。考虑了DFIG的灵活无功调节能力,建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子粒子群算法(QPSO)求解含DFIG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统对本文所提出的无功优化模型进行仿真计算,结果表明系统网损得以明显降低,电压水平得以明显改善。通过算例分析,并证明了所提方法的可行性和有效性。
英文摘要:
      This paper studies reactive power optimization in distribution network connected with wind farm, which contains doubly-fed induction generators. Considering the random output of DFIG, it’s difficult to dispose reactive power optimization by the traditional model. As a result, the scenario analysis method is adopted to deal with this problem. The scenario model is established for reactive power optimization of distribution network with DFIG. Considering the flexible reactive power regulation capability of DFIG, a model for fuzzy reactive power optimization model is presented with a comprehensive objective function of reducing the network loss and restricting node voltage variations of distribution network. The location of reactive power compensation device for distribution network is determined by Monte Carlo simulation. Quantum particle swarm optimization is used to solve reactive power optimization in distribution network with DFIG. Finally, the IEEE 33-bus system is used as a test case to simulate the model of reactive power optimization presented by this paper. Simulation results show that the active power loss of distribution network is reduced significantly, and its voltage profile is also improved. It proves that the proposed method in the paper is feasible and effective.
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