导读:本文包含了配电网无功优化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据驱动,随机优化,无功优化,列与约束生成算法
配电网无功优化论文文献综述
任微逍,张仰飞,陈光宇,纪思[1]（2019）在《考虑主动配电网不确定性的随机无功优化及求解》一文中研究指出为了解决分布式电源在主动配电网无功优化中的不确定输出,随机规划模型得到广泛的应用。但随机规划模型中不确定性的概率分布受到历史数据数量的限制,使得经验分布存在偏差,易导致次优的控制策略。为此,引入了数据驱动的建模方法,将模型分为两阶段求解。第一阶段在第二阶段的最恶劣概率分布下,找到了离散无功补偿设备的最优控制策略;第二阶段为变量的不确定概率分布,用于校验第一阶段的结果,并采用列与约束生成(Columnand-Constraint Generation,CCG)算法来求解模型。最后,通过算例验证所提方法的有效性。(本文来源于《电工技术》期刊2019年21期）
刘永康[2]（2019）在《电力电子变压器有源配电网无功优化应用》一文中研究指出配电网络的运行中,无功补偿的问题是一个非常重要并且典型的问题,对于整个配电网络而言,变压器是在各个节点中应用的一个主要装置,尽可能保证各个节点中的变压器电压维持在一个稳定和正常的范围内,减少其产生变偏差的概率,是变压器发挥的一方面重要的作用。电力电子变压器,是通过对一次侧和二次侧的电子电力转换器的脉宽调制控制装置,达到潮流控制等目的。结合已有研究结果的电力电子变压器在有源配电网的无功优化中的应用效果来看,这种变压器在应用中可以减小对整个配电网络的损耗力度,并且节点处的电压值也能够保持在相对稳定性较高的状态下。本文从具体应用的角度,探讨这种变压器在配电网的无功优化环节中的作用发挥。(本文来源于《中国设备工程》期刊2019年21期）
周璨,钟建伟,周玉超,黄延成,黄谋甫[3]（2019）在《基于鱼群遗传优化算法的配电网无功优化》一文中研究指出以IEEE33和IEEE21系统模型为例进行仿真试验,对遗传和鱼群、遗传相结合的两种算法在MATLAB中分别编写其相应的配电网无功优化程序,相比于遗传算法有功网损更小、电压稳定性更好。(本文来源于《电力设备管理》期刊2019年10期）
文天舒,马平,董跃哲[4]（2019）在《含风电机组的配电网动态概率无功优化》一文中研究指出近年来,风力发电等可再生能源发电在配电网中得到大量的应用,但由于其出力具有随机性,使得潮流优化结果不准确。为解决风机出力和负荷变动条件下的配电网无功优化问题,采用一种动态无功优化方法。文中将一天分成24个时段,以每个时段系统有功网损期望值之和最小为目标,建立了考虑多种不确定因素的配电网动态概率无功优化模型。通过叁点估计法分别对每个时段进行概率潮流计算,然后结合自适应粒子群算法对所建模型进行优化求解,以得到确定的控制变量最优解以及系统网损期望值。通过IEEE33节点系统的仿真计算,验证了所提模型的可行性和算法的有效性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年20期）
朱勇,陶用伟,李泽群[5]（2019）在《融合遗传和蚁群算法的叁相不平衡配电网无功优化研究》一文中研究指出配电网无功优化是一个多约束、多变量的高度非线性优化问题,而叁相不平衡加剧了配电网无功优化的复杂程度。针对叁相不平衡配电网无功优化困难的现状,提出了将遗传算法和蚁群算法相融合的智能优化方法,该方法结合了遗传算法全局优化能力强和蚁群算法局部搜索能力强的特点。为验证本方法在叁相不平衡配电网无功优化的优势,建立了IEEE33节点叁相配电网系统,通过与其它无功优化方法的对比分析验证了本方法的有效性和优越性。可为叁相不平衡配电网的无功优化提供有效的参考和指导。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2019年03期）
陆秋瑜,夏天,朱誉,杨银国[6]（2019）在《基于有载调压变压器线性化模型的配电网无功优化二阶锥松弛建模及仿真》一文中研究指出针对配电网络的无功优化问题,提出了一种将无功补偿设备和有载调压变压器同时作为调节手段,以减少网损和电压偏差的无功优化模型,其中的控制变量选为静态和离散无功补偿设备、分布式电源以及变压器分接头档位,并通过二阶锥松弛和有载调压变压器的精确线性化建模将非凸NP-hard优化模型转化为混合整数凸优化问题求解。采用IEEE33节点算例测试,结果表明相比传统的无功优化模型,所提模型可以显着降低网损和电压偏差。(本文来源于《智慧电力》期刊2019年09期）
何任[7]（2019）在《基于蒙特卡罗法对多目标配电网最优无功优化的可靠性分析》一文中研究指出多目标(Multi-Objective,MO)无功优化调度(Optimal Reactive Power Dispatch,ORPD)是一个复杂的非线性多变量规划问题。文章采用蒙特卡罗法(MCM)对ORPD问题中的负荷不确定性进行建模,以实际功率损耗和电压偏差最小化为目标函数,使用混合整数非线性规划来解决提出MO-ORPD概率问题。并以发电机母线电压、变压器的分接比和无功功率补偿为控制变量,在IEEE30节点测试系统上进行测试,其结果验证了蒙特卡罗模型对MO-ORPD概率问题的适用性与可靠性。(本文来源于《信息通信》期刊2019年09期）
文天舒,马平,董跃哲[8]（2019）在《含多种分布式电源的配电网概率无功优化》一文中研究指出针对配电网无功优化时多种分布式电源出力以及负荷的随机性,建立了考虑多重不确定因素的概率无功优化模型.通过叁点估计法将概率潮流计算转化为采样点处的确定潮流计算,以处理所建模型中的不确定因素对无功优化结果的影响.为克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,将自适应控制策略应用于粒子群算法,采用一种改进粒子群算法(IPSO)用于模型的求解.在改进的IEEE33节点系统上进行仿真测试,其结果验证了所提概率无功优化模型和求解方法的可行性及有效性.(本文来源于《云南民族大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
刘志虹,王金丽,盛万兴,杜松怀,韦春元[9]（2019）在《农村有源配电网电压无功优化控制方法》一文中研究指出针对越来越多的分布式电源接入农村配电网,导致电压无功控制难度增大的问题,提出了适用于含分布式电源农村配电网的电压无功优化控制方法,通过调控分布式电源无功出力、调整有载调压变压器分接头位置、投切无功补偿设备等手段,建立了考虑分布式电源利用率、网损、电压波动和无功设备投切费用的多目标协调优化控制模型,并采用收敛性较好的协同粒子群算法进行求解。最后,算例仿真验证了所提模型和算法的正确性与有效性。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期）
滕德云,滕欢,刘鑫,况达[10]（2019）在《考虑多个分布式电源接入配电网的多目标无功优化调度》一文中研究指出坚强智能电网的建设促进了分布式电源(Distributed Generation,DG)并网技术的发展,DG并网对配网进行无功优化不仅能够提高电压质量、降低有功网损,还增加了配网运行的灵活性、经济性与安全性。以系统有功功率损耗最低与电压偏压量最小为双目标函数,建立无功优化模型。针对目前无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,文中将一种新的启发式算法-鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,对多个DG接入的IEEE 33节点系统进行无功优化仿真分析。研究表明DG并网增加了配网的稳定性,并且证明了WOA算法在解决此问题上的鲁棒性和有效性。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年13期）
配电网无功优化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
配电网络的运行中,无功补偿的问题是一个非常重要并且典型的问题,对于整个配电网络而言,变压器是在各个节点中应用的一个主要装置,尽可能保证各个节点中的变压器电压维持在一个稳定和正常的范围内,减少其产生变偏差的概率,是变压器发挥的一方面重要的作用。电力电子变压器,是通过对一次侧和二次侧的电子电力转换器的脉宽调制控制装置,达到潮流控制等目的。结合已有研究结果的电力电子变压器在有源配电网的无功优化中的应用效果来看,这种变压器在应用中可以减小对整个配电网络的损耗力度,并且节点处的电压值也能够保持在相对稳定性较高的状态下。本文从具体应用的角度,探讨这种变压器在配电网的无功优化环节中的作用发挥。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
配电网无功优化论文参考文献
[1].任微逍,张仰飞,陈光宇,纪思.考虑主动配电网不确定性的随机无功优化及求解[J].电工技术.2019
[2].刘永康.电力电子变压器有源配电网无功优化应用[J].中国设备工程.2019
[3].周璨,钟建伟,周玉超,黄延成,黄谋甫.基于鱼群遗传优化算法的配电网无功优化[J].电力设备管理.2019
[4].文天舒,马平,董跃哲.含风电机组的配电网动态概率无功优化[J].电子设计工程.2019
[5].朱勇,陶用伟,李泽群.融合遗传和蚁群算法的叁相不平衡配电网无功优化研究[J].计算技术与自动化.2019
[6].陆秋瑜,夏天,朱誉,杨银国.基于有载调压变压器线性化模型的配电网无功优化二阶锥松弛建模及仿真[J].智慧电力.2019
[7].何任.基于蒙特卡罗法对多目标配电网最优无功优化的可靠性分析[J].信息通信.2019
[8].文天舒,马平,董跃哲.含多种分布式电源的配电网概率无功优化[J].云南民族大学学报(自然科学版).2019
[9].刘志虹,王金丽,盛万兴,杜松怀,韦春元.农村有源配电网电压无功优化控制方法[J].农业机械学报.2019
[10].滕德云,滕欢,刘鑫,况达.考虑多个分布式电源接入配电网的多目标无功优化调度[J].电测与仪表.2019