含风电的电力系统无功优化算法研究

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1、学校代号：10731学密号：112085207008级：公开兰州理工大学全日制工程硕士学位论文含风电的电力系统无功优化算法研究TheResearchonReactivePowerOptimizationinPowerSystemincludingWindPowerGeneratorsbyLIChenB．E．(TaiyuanUniversityofWechn0109y)2009AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringElectrical

2、EngineeringintheGraduateSchoolofLanzhouUniversityofTechnologySupervisorAssociateProfessorZhangXiaoyingJune，2014兰州理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：耋探日期：矽睁年莎月争Ft学位论文版权

3、使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密囱。(请在以一卜．相应方框内打“√”)作者签名：李琢日期：加f争年6月铲H导师签名：跟曰鸢炙H,苴CJ：州睁6月IjfH全目制工程硕士学位论文目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．IAbstract．．．

4、．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．II插图索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．Iv附表索引⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯V第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．1课题研究背景与研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11．2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21

5、．2．1常规优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21．2．2现代人工智能算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．3本文主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5第2章含风电机组的电力系统潮流计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．72．1电力系统潮流计算方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．2含风电机组的电力系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1l2．2．1风力发电机的分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．112．3风力发电机在潮流计算中的处理方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯122．3．1异步电机在潮流计算中的处理方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．122．3．2双馈异步电机在潮流计算中的模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．132．3．3异步机组成的风电场的电力系统潮流计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯152．4小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．15第3章混合群体细菌趋药性优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯173．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．173．2粒子群优化算法原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯173．2．1粒子群算法基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

7、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．173．2．2粒子群算法流程⋯．⋯⋯⋯．．⋯一。⋯⋯-⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．183．3细菌群体趋药性(BCC)算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203．3．1BC算法原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一203．3．2细菌群体信息交互过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．223．4混合粒子群群体细菌趋药性优化算法(MPSOBCC)⋯⋯⋯⋯⋯⋯一233．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一25第4章基于混合细菌趋药性的电力系统无功优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯264．1无功优化模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯