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近年来,随着新能源技术飞速发展,大量分布式电源(Distributed Generator,DG)并网,以清洁能源为主的主动配电网(Active Distributed Network,ADN)正在逐步走向成熟。对主动配电网进行无功优化,可以有效地降低配电网的有功损耗以及提高节点电压水平,对电网运行的经济性与稳定性具有十分重要的意义。本文针对主动配电网无功优化策略进行研究,开展了以下的工作:(1)对主动配电网的潮流计算方法进行分析,通过理论推导,验证分布式电源并网对电压水平和系统网损的影响,结合电力系统全数字实时仿真装置(Advanced Digital Power System Simulator,ADPSS)对配电网进行建模仿真,为全文研究提供理论基础和工具支撑。(2)对无功优化算法进行改进,考虑到传统的遗传算法的不足之处,对遗传算法的交叉、变异概率进行改进,在传统自适应交叉、变异概率方法的基础上,引入了“平稳区间”的概念,通过平稳区间内个体的集中度对交叉、变异概率进行调整,减少可能进入局部最优的情况,使得算法性能更优,计算结果更加良好。(3)对主动配电网的动态无功优化进行研究,考虑到无功优化装置全天动作次数的限制,采用一种简化的策略,先进行分时段的静态无功优化以获得最优配置数据,然后将上一个时段的无功配置情况延续运用于下一个时段,将此时的结果与最优配置下的数据进行对比,设定两个阈值以判断无功优化装置是否需要动作。算例结果表明,该方法能使有功网损降低且电压处于较为良好的水平,在此基础上大程度的降低了装置全天的动作次数,具有一定的实际运用价值,效果良好。(4)提出了一种考虑无功优化的分布式电源接入配电网的评估方法,建立相应的评估指标体系,采用数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)对从不同节点接入分布式电源的方案进行效率值计算,对分布式电源接入节点及接入容量进行分析评估,其中,效率值最大的方案即为最佳分布式电源接入方案。本方法考虑到以往评估方法未对无功优化问题进行深入分析的不足进行改进,同时,方案评估中结合超效率数据包络分析方法使得结果更具合理性与客观性。本文对主动配电网的无功优化策略进行研究,采用改进的遗传算法运用于静态无功优化中,提出了一种简化的动态无功优化策略,并从无功优化的角度改进了分布式电源接入配电网的评估方法,研究成果的实现过程简单且效果良好,具有应用价值。