一、潮流计算方法评述（论文文献综述）
蔡杰,赵海彭,关钦月,郭婷,张迪,苗世洪[1]（2022）在《基于参数线性规划的电-气综合能源系统最优能量流算法》文中认为电-气综合能源系统（integrated electricity-gas system, IEGS）的最优能量流（optimal energy flow, OEF）计算是其优化规划与运行分析的基础。针对现有电-气综合能源系统最优能量流求解方法存在的数据交互频繁、收敛性差以及难以保证隐私性等问题,提出了一种基于参数线性规划的电-气综合能源系统最优能量流计算方法。首先,建立计及有功网损的电力网络最优直流潮流模型,以及基于二阶锥松弛的天然气网络最优潮流模型。其次,基于参数线性规划理论,建立了电-气耦合功率与电力网络潮流最优解的关联函数。然后,将该关联函数传递至天然气系统中进行联合优化,并返回电-气耦合功率信息至电力系统中求解,分别得到最优能量流的天然气流与电力潮流结果。仿真分析表明所提方法能够通过单次信息交互准确求解最优能量流,同时交互信息量较小且不包含隐私信息,适用于最优能量流的分解式计算。
姜涛,张勇,李雪,李国庆,陈厚合[2]（2021）在《电力系统交直流潮流的全纯嵌入计算》文中研究指明针对采用牛拉（NR）法计算电力系统交直流系统潮流存在初值选取和计算量大的不足,提出一种用于交直流潮流计算的全纯嵌入方法。该方法首先依据全纯函数构造原理,通过嵌入参数,分别构建全纯交流潮流模型、直流潮流模型及换流站控制模型;然后,基于全纯函数的泰勒级数展开特性,将非线性全纯潮流方程的求解问题,转换为隐式全纯函数的显式化问题;依据同次幂系数相等原则,求取泰勒级数展开项的幂级数系数,完成全纯函数的显式化,进而对嵌入参数赋值,实现交直流潮流的快速求解;最后,通过修改的IEEE5节点交直流系统、RTS-96交直流系统和波兰电网3012wp交直流测试系统进行分析和验证,结果表明,所提方法不依赖初值便可快速、准确地计算出交直流系统潮流,且鲁棒性强,为大规模交直流电网潮流计算提供了新思路。
苟笳豪,张梦婷,张宇菁,吴娴萍,付学谦[3]（2021）在《基于统计学习的概率潮流计算方法综述》文中研究说明电力系统的发展对电网的稳定运行提出越来越高的要求。通过电网概率潮流计算,可以有效统计各潮流量的数字特征,从而运用于电力系统的规划和调度等。首先介绍了概率潮流的基本概念;其次介绍了基于统计学习的概率潮流计算方法,包括模拟法、近似法、解析法和随机响应面法,阐述每种方法的原理和流程图,并进行总结和比较;然后通过IEEE-33节点系统仿真比对各个方法;最后进行总结和展望,预测概率潮流计算是未来潮流计算的发展方向。
覃瀚莹[4]（2021）在《面向可开放容量提升的配电网主动重构策略研究》文中研究表明配电系统是连接电网和用户的重要纽带,对于满足居民用电需求,保障企业正常生产具有不可替代的作用。近年来,随着经济的高速发展,城市配网的规模逐渐壮大,各类用户对电能供应的可靠性要求逐步提高。同时,负荷快速增长,报装需求日益增加,供电企业面临的调整网络运行方式、提高配网供电能力、保障系统运行安全的压力也与日俱增。在此背景下,研究配电网尤其是主动配电网的优化重构技术,具有重要意义。本课题以广义Benders分解算法为研究工具,就配网运行中的网络重构和可开放容量计算两个实际问题进行了研究和探索,以期为配网的理论研究与实际运行提供有益的参考。具体研究工作如下:1、研究了考虑供电可靠性的配网重构问题,提出了基于广义Benders分解的计算策略,实现了满足交流潮流和网络安全约束的拓扑重构优化,有效提高了配网运行的可靠性。首先,在传统配网重构的基础上,引入了供电可靠性的基本概念,然后建立了相应的评估指标体系,并将其转化为电压、潮流、容量等运行约束,从而形成了约束完备、结果可靠的配电网重构模型。针对该模型,利用分解-协调的思想将原问题进行拆分和迭代计算。其中,拆分的主问题用于确定开关状态,子问题则从潮流平衡、电压安全和其他运行约束的角度进行解的有效性检验,检验的结果通过可行割反馈到主问题。主-子问题之间交叉迭代,直至收敛到最优解。2、研究了含分布式电源的配电网可开放容量计算问题,提出了基于广义Benders分解的优化算法和加速计算策略,解决了传统评估模型中网络运行约束无法考虑、计算结果过于乐观等问题。将分布式电源、交流潮流以及网络安全约束引入到配电网供电能力计算中,然后结合凸优化技术,通过引入辅助变量和松弛不等式约束对原问题中的复杂运行条件进行了等价线性表示,建立了考虑网络运行安全的含分布式电源的配电网最大供电能力评估模型。针对该模型含有非线性约束和整数变量而难以求解的问题,本文采用分解策略实现了原问题的等价解耦计算,并提出了分步加速策略提高了问题的计算效率。基本思想是利用复杂变量和简单变量分开处理的原则,将原问题进行等价划分,分别计算。在计算过程中,进一步利用迭代的历史信息对寻优过程的步进策略进行细致调节,以提高搜索的速度。本文建立的最大供电能力评估模型以网络重构技术为核心,综合考虑分布式电源以及各类运行约束,通过优化开关在N-1故障前后的组合策略,在保障配网运行可靠性的同时有效提高了系统的供电潜力,有益于延缓电网建设投资、保障系统运行安全。3、基于上述模型和方法,本课题采用标准算例和实际配电系统进行了多场景分析和比较。算例结果验证了本课题提出的网络重构策略可以有效提高配网的供电可靠性,保障系统安全稳定运行,同时所提出的可开放容量计算方法有助于挖掘配网的供电潜力,有效延缓系统建设投资,改善网络运行方式。
曾顺奇,吴杰康,李欣,何家裕,余方明[5]（2021）在《基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法》文中指出大量分布式电源（DG）和电动汽车（EV）接入配电网,增加了主配网间的电能交互,传统的主配网相互独立的潮流计算方法不再适用。考虑DG和EV的充放电功率的随机模糊性,提出基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法。该方法首先采用改进的随机模糊模拟抽样法（SFSLHS）进行抽取分布式电源出力和电动汽车的充电功率,其次利用主从分裂法将主配网概率随机模糊潮流计算问题分解为主网概率随机模糊潮流计算子问题、配网概率随机模糊潮流计算子问题和边界节点状态变量匹配子问题,并采用基于GPU加速的牛顿-拉夫逊法对主网概率随机模糊潮流子问题进行求解。采用前推回代法对配电网概率随机模糊潮流计算进行求解,最后通过边界节点的电压以及主配网间交互功率来实现考虑分布式电源和电动汽车随机模糊性的主配网概率随机模糊潮流计算,并以IEEE-33系统为算例进行计算分析,验证了所提模型和算法的有效性。
邢慧珍[6]（2021）在《交流牵引供电系统仿真模型及动态潮流计算》文中指出近年来,随着我国铁路行业大量引进优秀人才以及国家对铁路的资金投入,使得该领域得到迅速发展。从平原地区到高海拔地区,从省市连接到地县的联通等,我国的铁路几乎实现了全覆盖。基于此,人们对牵引供电系的安全性和稳定性的要求也日益提高。一个完整的牵引供电系统是由牵引变压器、牵引网、牵引负荷等设备构成,其中,牵引网作为给机车供电的输送媒介,其电气性能对机车的运行状况有着直接影响。因此,对牵引网建立精确的模型以及获取更为精准的线路参数可为牵引网潮流计算创建可靠的数据基础。本文以自耦变压器（AT）供电牵引网为研究对象,搭建牵引供电系统仿真模型、基于实际线路条件的牵引负荷模型以及牵引网潮流计算等方面的研究。具体内容如下:（1）牵引网的多导体复杂结构采用导线合并的方法对其进行简化。通过电路理论得到导体合并后的自阻抗、其余导线的自、互阻抗以及其余导线和合并导线之间的互阻抗的精确计算方法,为搭建牵引网仿真模型提供精准的电气参数。（2）在MATLAB/Simulink中搭建了牵引网两种不同仿真模型,分别为多级π型模型和分布参数模型,分别就两种模型的基本原理进行分析,并通过算例对两种牵引网模型进行对比分析,得到两种模型的适用条件。（3）基于机车实际运行线路条件,采用一组状态向量对机车某一时刻的运行状态进行描述,结合机车运行图,搭建机车任意时刻的模型,该模型较恒功率模型可以更精确的描述牵引负荷。（4）分别基于牵引网电流分布规律和牵引负荷实际运行功率对牵引网进行潮流计算。前者得到牵引网任意位置电压电流的计算解析式,可以避免计算复杂的阻抗矩阵和导纳矩阵;后者通过编写程序实现了牵引网的潮流计算。最后,对两种潮流计算方式进行对比分析。
李晓娟[7]（2021）在《含分布式电源的配电网重构》文中进行了进一步梳理配电网重构技术,通过改变配电网中分段开关和联络开关的开合状态可以达到优化配电网的拓扑结构,提高配电网的电压质量和供电可靠性,同时达到平衡负荷、消除网络过载的目的。随着分布式电源（Distributed Generation,DG）越来越多的接入到配电网,配电网潮流和短路电流特性等产生了很大的变化。传统的配电网重构方法不再适用于含有分布式电源的配电网,因此,对含有分布式电源的配电网进行研究具有重要的理论和实际价值。本文中,在总结重构数学模型,优化算法,多目标处理技术等的基础上,提出了用于含分布式电源的多目标重构优化算法。首先在图论和IEC61970-301基础上建立了配电网的连接模型、连接图和基本重构图,进一步运用简化策略在基本重构图的基础上得到适用于重构的重构图,以某地实际配电网为例,说明了实际配电网到基本重构图的生成过程,简化策略的采用明显减小了网络的规模;然后采用辐射型网络生成方法生成满足“闭环设计,开环运行”的网络表达方式,以IEEE33节点和实际配电网为例,验证了算法的正确性,保证了优化过程中网络的辐射状表达;接着对含分布式电源网络潮流计算中PV节点的处理和弱环网的处理进行了研究,在处理PV节点时引入修正系数和无功调节量,在处理弱环网时采用注入电流法,在IEEE33节点模型上进行了方法的验证,算例表明,所采用的方法对PV节点的处理简单、收敛性好且能同时处理多个PV节点,对弱环网的处理收敛速度快且能处理不同的弱环点;最后引入Pareto最优解集的概念去处理多目标问题,并在二进制粒子群优化算法的基础上,加入多种群、惯性权重分层进化、粒子变异策略实现多目标粒子群优化算法的改进,以经典测试函数为例,验证表明,所采用方法在一定程度上提升了解的分布性、多样性和收敛性。在以上研究工作的基础之上,建立了网络损耗最小、节点电压偏移量最小和开关操作次数最少的目标函数,采用含分布式电源的配电网重构优化算法原型程序对重构问题进行了求解。最后,以某地区实际配电网为例,对文中所提出的算法进行了验证,对比重构前后的目标函数值可知,文中所提出的含分布式电源的配电网重构优化算法达到了优化配电网的目的,优化了配电网运行过程中的相关目标函数,所提方法切实可行。
陈路[8]（2021）在《风电并网系统可用输电能力快速评估研究》文中进行了进一步梳理随着世界可再生能源的不断发展以及风电技术的日益纯熟,风力发电逐渐在发电领域占有一席之地,世界各国争先恐后地建立了众多不同规模的风力发电场。然而,风电场的并网给原电网的安全稳定的运行状态带来了许多不确定因素,包括但不仅包含风力的天然不可控因素引起风力发电场出力的随机性、间断性等。因此有必要研究大型风电场并网的可用输电能力（ATC）的计算方法,然后对其计算结果进行评估,为电网的运行和规划提供重要的参考依据,使其能够安全可靠运行。传统的ATC计算方法大都是在确定的模型下进行离线计算,难以满足在线评估的要求,许多概率型ATC计算方法为解决该问题提供了新思路。本文主要从研究可用输电能力快速计算方法的角度出发,在风电并网带来的诸多不确定情况对原电力系统输电能力影响的基础上展开研究,以下为本文的主要研究内容及成果。本文首先构建风电概率密度模型。由于风电功率输出时存在“拖尾”现象,常用的单一分布对其拟合效果不是很好,因此本文采用高斯混合模型（Gaussianmixturemodel,GMM）拟合风电功率输出来建立风电概率密度模型,并利用EM（Expectation maximization）算法求解GMM模型的参数,引入MAE和RMSE两个指标来衡量GMM模型的拟合精度,通过对比单一分布的拟合效果分析得到GMM模型具有更高的拟合精度。其次,针对目前可用输电能力计算耗时长且精度不高的特点,有文献采用基于马尔科夫链的蒙特卡洛模拟法（MCMC）解决此类问题,本文研究了一种基于低秩近似理论（LRA）的ATC计算方法,该方法在系统少量采样样本的基础上,基于最优潮流法进行确定性ATC计算,将计算结果根据统计学的理论构建LRA计算代理模型,通过该模型生成大量的ATC样本,并由此得到ATC相关指标,通过算例验证了本文所研究的方法相较于MCMC法在求解风电并网系统ATC时保证计算精度的基础上具有更高的计算效率。最后,结合LRA法对风电并网系统接入风电场容量不同、位置不同时的可用输电能力进行快速评估分析。
王凯悦[9]（2021）在《基于蚁狮算法的含风电的配电网无功优化分析与研究》文中认为风能由于清洁、可再生和分布面积广的优点得到广泛应用。风电作为分布式电源并入电网,在一定程度上可以充分利用风能资源,缓解局部用电紧张。但由于风电的不可控性和多变性,大量风电并网会改变原有系统结构,改变潮流分布,使网损增高,影响电网电压质量。因此,研究含有风电源的配电网无功优化具有十分重要的意义。本文首先分析了风力发电国内外发展现状,以及风电并网后所产生的若干问题,并对含风电源的配电网优化方法作了研究。根据研究结果,本文建立了含有双馈风力发电机的配电网模型,采用前推回代方法确定潮流计算流程,通过改进蚁狮优化算法,对配电网进行了优化计算。含风电的配电网无功优化问题是解决高度复杂、离散变量以及连续变量混合的非线性问题,蚁狮优化算法具有调节参数少,求解精度高的特点,本文将其作为主要求解算法,考虑算法存在的收敛速度慢、鲁棒性差等问题,对蚁狮优化算法进行改进;建立节点电压偏移量最小的单目标无功优化模型以及节点电压偏移量最小和无功补偿容量最小的多目标无功优化模型。最后在IEEE33节点系统上进行仿真测试,通过对仿真结果的分析,确定本文提到的改进后的蚁狮优化算法以及模型的有效性,可实现降低电压偏差以及降低网损的目的。
侯秉臣[10]（2021）在《基于NSGA-Ⅱ和BAS混合算法的含固态变压器的有源配电网无功优化》文中指出随着传统配电网的迭代以及高比例分布式电源（Distributed Generation,DG）的渗透,有源配电网正逐步走向成熟,能源压力能有效地得到缓解。但有源配电网中DG大规模并网所呈现的问题依旧很多,包括一定区域的传统配电网由单向潮流变为双向潮流、无功分布的改变引起电压稳定问题以及谐波增加等问题,所以有源配电网需要相关的改进与优化,以适应目前电力工业的新环境。固态变压器（Solid State Transformer,SST）具有维持系统电压稳定、改善谐波以及具有高低压直流输出等功能,故含SST的有源配电网较传统配电网能有效解决增长较快的电力需求与电力生产之间的矛盾。但对含SST的有源配电网的无功控制增加了一定难度,包括寻找新的目标函数、SST的约束集、控制变量等,同时也增加了复杂模型的求解难度。随着新能源发电的发展,配电网面临的形势多种多样,建立含SST的有源配电网优化模型,是一个非常值得深入研究的课题,其中对模型进行正确求解尤为关键。首先,本文对传统配电网、含SST的有源配电网以及求解配电网优化模型的几种常用算法进行详细的介绍,并分析了典型的AC/DC、AC/DC/AC型SST的无功优化与电压调整原理,包括SST工作结构、数学模型与控制方式等。其次,在分析配电网无功优化时,潮流计算是最基础的,也是最重要的。考虑到传统的配电网潮流计算对于含SST的有源配电网并不适用,所以本文在传统交替迭代潮流算法的基础上,利用适应于含SST有源配电网的改进前推回代潮流计算方法,并进行算例分析与验证。再次,针对配电网无功优化中常用的算法,为了求出Pareto最优解,本文详细地对比分析了目前比较新的BAS算法与经典的NSGA-Ⅱ算法在求解实际问题时的优点与不足之处,并取长补短,提出了一种NSGA-Ⅱ算法与BAS算法的混合多目标优化算法对其进行求解。该混合算法结合了BAS算法的编程简单与NSGA-Ⅱ算法稳定的优点,使得混合算法寻优能力更强,收敛速度更快。利用测试函数及综合度量指标对混合算法进行测试,验证了算法的可行性与有效性。最后,建立含SST的有源配电网目标函数与约束条件,将BAS与NSGA-Ⅱ混合算法应用于含SST的有源配电网无功优化求解中,并对修改的IEEE-33节点系统在正常负荷与重负荷两种情况下进行仿真计算,对比分析了不同优化措施下的系统网损与电压质量,验证了混合算法较单一算法在含SST的有源配电网优化计算中的优异性。结果表明,含SST的有源配电网无功优化在降损方面和电压质量方面都有较好的效果,使得配电网充分发挥最大的利用效率。
二、潮流计算方法评述（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、潮流计算方法评述（论文提纲范文）
（1）基于参数线性规划的电-气综合能源系统最优能量流算法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 电-气综合能源系统模型 |
| 1.1 电力网络最优潮流模型 |
| 1.2 天然气网络最优潮流模型 |
| 1.3 电-气综合能源系统耦合关系模型 |
| 2 基于参数线性规划的OEF求解方法 |
| 2.1 基于参数线性规划的电力网络等效 |
| 2.2 单次信息交互的OEF优化方法 |
| 1)天然气系统目标函数： |
| 2)天然气系统约束条件： |
| 3 算例分析 |
| 3.1 电力系统模型网损误差分析 |
| 3.2 耦合节点功率与电力网络最优解关系 |
| 3.3 不同方法求解效果对比 |
| 4 结 论 |
（3）基于统计学习的概率潮流计算方法综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 概率潮流计算方法 |
| 1.1 模拟法 |
| 1.1.1 蒙特卡洛模拟 |
| 1.1.2 K均值聚类蒙特卡洛模拟 |
| 1.1.3 拉丁超立方蒙特卡洛模拟 |
| 1.2 近似法 |
| 1.2.1 点估计 |
| 1.2.2 矩估计 |
| 1.2.3 状态变换 |
| 1.3 解析法 |
| 1.3.1 半不变量法 |
| 1.3.2 序列运算方法 |
| 1.4 随机响应面法 |
| 1.5 各种类型计算方法的优缺点比较 |
| 1)模拟法。 |
| 2)近似法。 |
| 3)解析法。 |
| 4)随机响应面法。 |
| 2 算例仿真 |
| 2.1 基于蒙特卡洛模拟法的仿真结果 |
| 2.2 基于K均值聚类蒙特卡洛模拟法的仿真结果 |
| 2.3 基于点估计法的仿真结果 |
| 2.4 基于随机响应面法的仿真结果 |
| 3 结语 |
（4）面向可开放容量提升的配电网主动重构策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网网络重构研究现状 |
| 1.2.2 可开放容量计算研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 |
| 第二章 广义Benders分解算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Benders分解算法 |
| 2.3 广义Benders分解算法 |
| 2.4 算法流程 |
| 2.5 算例测试 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 考虑供电可靠性的配电网网络重构技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 配电网网络重构 |
| 3.2.1 基本概念 |
| 3.2.2 主要作用 |
| 3.3 配电网供电可靠性评价指标体系 |
| 3.3.1 供电可靠性 |
| 3.3.2 实时状态评价 |
| 3.3.3 历史结果评价 |
| 3.4 考虑供电可靠性的配电网网络重构模型 |
| 3.4.1 基本思路 |
| 3.4.2 目标函数 |
| 3.4.3 约束条件 |
| 3.5 求解配网重构的广义Benders分解算法 |
| 3.5.1 主问题 |
| 3.5.2 子问题 |
| 3.5.3 可行割 |
| 3.5.4 算法流程 |
| 3.6 算例测试及分析 |
| 3.6.1 33 节点系统 |
| 3.6.2 69 节点系统 |
| 3.6.3 实际配电系统 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 含分布式电源的配电网可开放容量计算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于多级电网的电网考核点N-1 电网安全校验技术 |
| 4.3 可开放容量计算概况 |
| 4.3.1 基本概念 |
| 4.3.2 主要内容 |
| 4.3.3 计算方法 |
| 4.4 供电能力计算模型 |
| 4.4.1 目标函数 |
| 4.4.2 约束条件 |
| 4.5 分层加速求解策略 |
| 4.5.1 基本思路 |
| 4.5.2 主问题模型 |
| 4.5.3 子问题模型 |
| 4.5.4 可行割 |
| 4.5.5 优化加速策略 |
| 4.6 算例测试及分析 |
| 4.6.1 70 节点系统 |
| 4.6.2 实际配电系统 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论与创新点 |
| 5.2 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（5）基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法（论文提纲范文）
| 1 负荷和电源功率的随机模糊模型 |
| 1.1 光伏发电功率的随机模糊模型 |
| 1.2 风电机组输出功率的随机模糊模型 |
| 1.3 电动汽车充电功率的随机模糊模型 |
| 2 主配网概率潮流计算模型 |
| 2.1 主配网统一潮流计算的概率随机模糊模型 |
| 2.2 基于拉丁超立方的随机模糊模拟抽样法 |
| 2.3 主配网概率随机模糊潮流模型求解算法 |
| 3 主配网概率潮流计算的GPU加速方法 |
| 3.1 GPU并行计算 |
| 3.2 主配网概率潮流计算的GPU加速方法 |
| 3.3 GPU并行计算的步骤 |
| 4 实例计算及分析 |
| 4.1 算例介绍 |
| 4.2 DG和EV不确定性的影响分析 |
| 4.3 GPU并行计算的影响分析 |
| 5 结论 |
（6）交流牵引供电系统仿真模型及动态潮流计算（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 牵引供电系统建模国内外研究现状 |
| 1.2.2 牵引负荷建模国内外研究现状 |
| 1.2.3 牵引供电系统潮流计算国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作内容 |
| 2 牵引供电系统模型搭建 |
| 2.1 牵引网模型 |
| 2.1.1 牵引网集总参数模型 |
| 2.1.2 牵引网的分布参数模型 |
| 2.2 牵引网导线合并 |
| 2.2.1 阻抗合并 |
| 2.2.2 导纳合并 |
| 2.3 牵引供电系统模型 |
| 2.3.1 外部电源模型 |
| 2.3.2 牵引变压器模型 |
| 2.3.3 自耦变压器模型 |
| 2.3.4 牵引供电系统仿真模型 |
| 2.4 不同牵引网模型的对比 |
| 2.4.1 仿真目标 |
| 2.4.2 空载时供电能力分析 |
| 2.4.3 负载时供电能力分析 |
| 2.4.4 阻抗频率特性 |
| 2.4.5 适用性分析 |
| 2.5 小结 |
| 3 牵引负荷模型 |
| 3.1 机车的牵引计算方法 |
| 3.1.1 机车的受力情况 |
| 3.1.2 牵引力 |
| 3.1.3 制动力 |
| 3.1.4 阻力 |
| 3.2 机车功率的计算 |
| 3.3 负荷模型 |
| 3.4 小结 |
| 4 潮流计算 |
| 4.1 基于电流分布的潮流计算 |
| 4.1.1 电流分布规律 |
| 4.1.2 单负荷潮流计算 |
| 4.1.3 多负荷潮流计算 |
| 4.2 潮流计算结果分析 |
| 4.2.1 单列车运行 |
| 4.2.2 多列车运行 |
| 4.3 基于实际功率的潮流计算 |
| 4.3.1 潮流计算方法 |
| 4.3.2 潮流计算结果 |
| 4.4 两种潮流计算方法对比 |
| 4.5 两种潮流计算方法适用性分析 |
| 4.6 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（7）含分布式电源的配电网重构（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网重构的数学模型 |
| 1.2.2 配电网重构的优化算法 |
| 1.2.3 配电网重构时多目标处理方法 |
| 1.2.4 配电网重构时约束处理技术 |
| 1.2.5 配电网重构时配电网开关状态表示 |
| 1.2.6 配电网重构时辐射形网络的生成 |
| 1.2.7 弱环网的潮流计算 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 配电网重构时配电网的表达方式 |
| 2.1 用于重构图的建立 |
| 2.1.1 图的基本概念 |
| 2.1.2 配电网连接模型涉及的类 |
| 2.1.3 配电网连接模型的生成 |
| 2.1.4 配电网重构时连接图的生成 |
| 2.1.5 配电网基本重构图生成 |
| 2.1.6 配电网重构图 |
| 2.2 辐射式网络的生成 |
| 2.2.1 辐射式网络生成算法原理 |
| 2.2.2 辐射式网络生成算法流程 |
| 2.2.3 算例验证 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 含分布式电源的潮流和弱环网潮流计算方法 |
| 3.1 分布式电源模型 |
| 3.1.1 分布式电源在潮流计算中的等值 |
| 3.1.2 分布式电源的数学计算模型 |
| 3.2 基于前推回代的含分布式电源的潮流计算 |
| 3.2.1 含分布式电源的潮流计算原理 |
| 3.2.2 含分布式电源的前推回代潮流计算流程 |
| 3.2.3 算例验证 |
| 3.3 含分布式电源的弱环网潮流计算 |
| 3.3.1 弱环网潮流计算原理 |
| 3.3.2 弱环网的潮流计算流程及流程图 |
| 3.3.3 IEEE33节点算例验证 |
| 3.3.4 某地实际配电网算例验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多目标粒子群优化算法的改进 |
| 4.1 多目标多约束优化问题提出 |
| 4.1.1 多目标处理 |
| 4.1.2 含约束多目标处理 |
| 4.2 基本二进制粒子群优化算法改进 |
| 4.3 多目标粒子群优化算法改进策略 |
| 4.3.1 多种群协同进化 |
| 4.3.2 惯性权重分层进化 |
| 4.3.3 粒子变异策略 |
| 4.3.4 粒子学习样本和外部储备集 |
| 4.3.5 算法步骤 |
| 4.4 算例验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 含分布式电源的配电网重构 |
| 5.1 配电网重构的数学模型 |
| 5.1.1 目标函数 |
| 5.1.2 约束条件 |
| 5.2 含DG的配电网重构优化算法 |
| 5.2.1 粒子的表示 |
| 5.2.2 改进多目标粒子群算法在辐射式网络生成算法中的应用 |
| 5.2.3 重构优化流程及流程图 |
| 5.2.4 算例验证及结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
（8）风电并网系统可用输电能力快速评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 风能发展历史概况 |
| 1.1.2 国内外风电发展现状 |
| 1.1.3 电力市场环境下可用输电能力的作用 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 课题研究现状 |
| 1.3.1 大型风电场模型的研究现状 |
| 1.3.2 风电并网系统的ATC研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 可用输电能力的基本概念 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 ATC定义 |
| 2.1.2 ATC计算原则 |
| 2.2 ATC的基本计算模型 |
| 2.2.1 确定性ATC算法 |
| 2.2.2 概率性ATC算法 |
| 2.3 CPF计算与OPF计算理论对比 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于高斯混合模型的风电场概率模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常用风电场建模 |
| 3.2.1 服从Weibull分布的风速概率模型 |
| 3.2.2 服从t-location scale分布的风速概率模型 |
| 3.3 基于高斯混合模型的风电场功率建模 |
| 3.3.1 高斯混合模型 |
| 3.3.2 概率密度函数 |
| 3.3.3 高斯混合模型的线性组合 |
| 3.3.4 EM算法求解参数 |
| 3.3.5 基于高斯混合模型的风电出力的不确定性表征 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 GMM对风电出力预测误差的拟合效果 |
| 3.4.2 子高斯个数表征方法的影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于低秩近似的概率可用输电能力计算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于最优潮流的ATC计算模型 |
| 4.3 基于MCMC的概率ATC计算 |
| 4.3.1 基于MCS的ATC计算方法 |
| 4.3.2 基于MCMC的ATC计算方法 |
| 4.3.3 MCMC法ATC计算流程 |
| 4.4 基于LRA的概率ATC计算 |
| 4.4.1 计算框架 |
| 4.4.2 函数的低秩近似 |
| 4.4.3 待定系数求解 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 概率ATC计算结果评价指标 |
| 4.5.2 LRA构造参数选择 |
| 4.5.3 LRA概率ATC计算结果评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 风电并网系统可用输电能力快速评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 ATC评估 |
| 5.2.1 评估指标的建立 |
| 5.2.2 ATC评估流程 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.3.1 不同容量风电场并网对ATC计算的影响 |
| 5.3.2 不同风电场接入位置对系统ATC计算的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于蚁狮算法的含风电的配电网无功优化分析与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外风力发电的发展现状 |
| 1.3 含风电机组的配电网无功优化研究现状 |
| 1.3.1 风电并网主要问题 |
| 1.3.2 配电网无功优化方法研究现状 |
| 1.3.3 含风电机组的配电网无功优化研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 含风电机组的配电网潮流计算 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 配电网基本潮流计算方法 |
| 2.2.1 牛顿-拉夫逊法 |
| 2.2.2 高斯-赛德尔法 |
| 2.2.3 P-Q分解法 |
| 2.2.4 前推回代法 |
| 2.3 双馈电机工作原理及数学模型 |
| 2.3.1 风力发电机分类 |
| 2.3.2 双馈电机工作原理 |
| 2.3.3 双馈电机数学模型 |
| 2.4 含双馈感应风电机组的配电网潮流计算 |
| 2.4.1 双馈风发电机在潮流计算中处理办法 |
| 2.4.2 含风电的配电网潮流计算流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 蚁狮优化算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本蚁狮优化算法 |
| 3.3 改进蚁狮优化算法 |
| 3.3.1 加入距离变量 |
| 3.3.2 将蚁狮能力作为反馈信息 |
| 3.3.3 改进后的蚁狮优化算法流程 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 实验设计 |
| 3.4.2 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 含风电的配电网无功优化研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 无功补偿点选取 |
| 4.2.1 基于灵敏度分析的无功补偿节点选取 |
| 4.2.2 补偿点位置确定 |
| 4.4 含风电的配电网单目标无功优化 |
| 4.4.1 基于改进ALO的单目标无功优化数学模型 |
| 4.4.2 含风电的配电网单目标无功优化求解流程 |
| 4.4.3 含风电的配电网单目标无功优化算例分析 |
| 4.5 含风电的配电网多目标无功优化 |
| 4.5.1 单目标与多目标问题区别 |
| 4.5.2 多目标ALO算法求解流程 |
| 4.5.3 基于改进ALO的多目标无功优化数学模型 |
| 4.5.4 含风电的配电网多目标无功优化算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（10）基于NSGA-Ⅱ和BAS混合算法的含固态变压器的有源配电网无功优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 分布式电源对有源配电网的影响 |
| 1.1.2 固态变压器在有源配电网中的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 固态变压器研究现状 |
| 1.2.2 含固态变压器的配电网潮流计算研究现状 |
| 1.2.3 含固态变压器的有源配电网无功优化的研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容及章节安排 |
| 第2章 含SST的有源配电网无功优化计算分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SST工作原理及无功控制原理 |
| 2.2.1 SST基本工作原理 |
| 2.2.2 SST拓扑结构分析 |
| 2.2.3 SST的数学模型与无功控制策略 |
| 2.3 有源配电网中DG接口处理 |
| 2.3.1 异步发电机 |
| 2.3.2 同步发电机 |
| 2.3.3 变频器 |
| 2.4 含SST的有源配电网潮流计算分析 |
| 2.4.1 建立SST的潮流计算数学模型 |
| 2.4.2 含SST的有源配电网潮流计算步骤 |
| 2.5 算例验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多目标问题及基于NSGA-Ⅱ和 BAS混合算法的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多目标优化问题 |
| 3.2.1 MOPs的数学模型 |
| 3.2.2 Pareto最优解基本定义 |
| 3.3 NSGA-Ⅱ和 BAS算法原理分析 |
| 3.3.1 NSGA-Ⅱ算法的概述 |
| 3.3.2 NSGA-Ⅱ算法基本流程 |
| 3.3.3 BAS算法的概述 |
| 3.3.4 BAS算法基本流程 |
| 3.4 基于NSGA-Ⅱ和 BAS的混合算法 |
| 3.4.1 混合算法的概述 |
| 3.4.2 基于NSGA-Ⅱ和 BAS的混合算法原理 |
| 3.4.3 基于NSGA-Ⅱ和 BAS的基本流程 |
| 3.5 算例验证与分析 |
| 3.5.1 多目标优化算法的度量指标 |
| 3.5.2 算法的四种测试函数 |
| 3.5.3 基于NSGA-Ⅱ和 BAS混合算法的验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 含SST的有源配电网无功优化算例及分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 含SST的有源配电网无功优化数学模型 |
| 4.2.1 目标函数 |
| 4.2.2 约束条件 |
| 4.3 算法求解步骤及流程 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例参数设置 |
| 4.4.2 含SST的配电网有无DG算例分析 |
| 4.4.3 含SST的有源配电网重负荷下算例分析 |
| 4.5 算法性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 附录 B 攻读学位期间所参与课题项目目录 |
四、潮流计算方法评述（论文参考文献）
- [1]基于参数线性规划的电-气综合能源系统最优能量流算法[J]. 蔡杰,赵海彭,关钦月,郭婷,张迪,苗世洪. 电力建设, 2022(01)
- [2]电力系统交直流潮流的全纯嵌入计算[J]. 姜涛,张勇,李雪,李国庆,陈厚合. 电工技术学报, 2021(21)
- [3]基于统计学习的概率潮流计算方法综述[J]. 苟笳豪,张梦婷,张宇菁,吴娴萍,付学谦. 供用电, 2021(11)
- [4]面向可开放容量提升的配电网主动重构策略研究[D]. 覃瀚莹. 广西大学, 2021(12)
- [5]基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法[J]. 曾顺奇,吴杰康,李欣,何家裕,余方明. 电网与清洁能源, 2021(06)
- [6]交流牵引供电系统仿真模型及动态潮流计算[D]. 邢慧珍. 兰州交通大学, 2021
- [7]含分布式电源的配电网重构[D]. 李晓娟. 西安石油大学, 2021(09)
- [8]风电并网系统可用输电能力快速评估研究[D]. 陈路. 兰州理工大学, 2021(01)
- [9]基于蚁狮算法的含风电的配电网无功优化分析与研究[D]. 王凯悦. 西安石油大学, 2021(09)
- [10]基于NSGA-Ⅱ和BAS混合算法的含固态变压器的有源配电网无功优化[D]. 侯秉臣. 兰州理工大学, 2021(01)