【摘 要】
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新型能源发展的势头在最近几年表现迅猛，由于自然界的风力资源储量可观，且掌控其发电运行的技术相对成熟，风电被广泛投入到配电网中。但风电的参与运行，一定程度会引起配电网潮流分布的变化，对系统的电压偏差和有功网损等因素也会造成不同程度的影响。电力系统的无功优化可以改善系统网络损耗，保证电压质量。本文对含风电配电网的无功优化问题进行研究，采用改进的多目标粒子群算法对其进行无功优化。 第一，介绍几种适合含
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新型能源发展的势头在最近几年表现迅猛，由于自然界的风力资源储量可观，且掌控其发电运行的技术相对成熟，风电被广泛投入到配电网中。但风电的参与运行，一定程度会引起配电网潮流分布的变化，对系统的电压偏差和有功网损等因素也会造成不同程度的影响。电力系统的无功优化可以改善系统网络损耗，保证电压质量。本文对含风电配电网的无功优化问题进行研究，采用改进的多目标粒子群算法对其进行无功优化。
第一，介绍几种适合含风电的配电网潮流计算方法并分析各自的特点。通过研究简化的理论模型，分析风电并网后引发系统网损和电压变化的因素。阐述配电网中常见节点类型的含义，研究两种常见的风机类型在潮流计算中的等效处理方式。第二，考虑到求解多目标问题在配电网无功优化中更符合实际需求，为获得在符合配电网约束条件下的Pareto最优解集，本文针对传统MOPSO算法在求解多目标问题过程中，存在收敛程度较差和容易陷入局部最优的缺点，采用高斯变异和自适应参考点融合的方法对传统MOPSO优化算法进行改进。第三，以配网系统有功网损最小和电压偏差最小为目标建立数学模型，将传统MOPSO算法和本文采取的改进MOPSO算法应用到含风电配电网的无功优化模型中，并对IEEE33节点系统和某城区10kV配电系统进行分析。
仿真结果表明采用改进的MOPSO算法降低了两个系统的有功网损和电压偏差，其效果优于传统的MOPSO算法;得到两个算法优化的Pareto前沿，前者收敛程度要优于后者，并且改进MOPSO算法得到的最优个体要比传统MOPSO算法多，表明前者保持多样性的能力要强于后者;对某城区配电网优化后，为决策者提供一组可借鉴挑选的解决方案。
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