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韩俊,崔文婷,黄俊辉,谢珍建,王娜,陈曦.风电场中分布式电源配置方法优化研究[J].电源学报,2019,17(5):113-119
风电场中分布式电源配置方法优化研究
Research on Optimization of Configuration Methods for Distributed Generations in Wind Farm
投稿时间:2018-01-24  修订日期:2018-12-05
DOI:10.13234/j.issn.2095-2805.2019.5.113
中文关键词:  风电场  分布式电源(DG)  有功网损  优化配置  目标函数  最优定容方案
英文关键词:wind farm  distributed generation(DG)  active network loss  optimization configuration  objective functi-on  optimal constant-capacity scheme
基金项目:
作者单位E-mail
韩俊 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院规划评审中心, 南京 210008 BJS3366@126.com 
崔文婷 天津大学智能电网教育部重点实验室, 天津 300072  
黄俊辉 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院规划评审中心, 南京 210008  
谢珍建 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院规划评审中心, 南京 210008  
王娜 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院规划评审中心, 南京 210008  
陈曦 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院规划评审中心, 南京 210008  
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中文摘要:
      现有的风电系统电源配置方法一般通过有功矩法确定电网的连接点,难以获取电源分布的最佳定容,网损较大,配置效果不理想。针对这一问题,对风电场中分布式电源DG(distributed generation)配置方法进行了优化研究,建立了风电场中分布式电源配置的目标函数,并通过约束方程获取有功网损和分布式电源节点状态变量的越限概率;采用改进基本仿电磁学算法得到分布式电源分布的最优定容方案,实现了分布式电源的优化配置。实验结果表明,所提方法能够减少风电场的有功网损,平均配置失误率和稳定性分别为1.96%和96.2%,具有最佳的电源优化配置效果。
英文摘要:
      Since the existing configuration method for power supply from a wind power system generally determines the connection point to power grid by the working moment, it is difficult to obtain the optimal constant-capacity of power distribution, and the network loss is relatively larger. Therefore, the configuration effect is not ideal. In response to this problem, the optimization of configuration methods for distributed generations(DGs) is studied. First, an objective functi-on for the configuration of DGs in the wind farm is established, and the over-limit probabilities of active network loss and state variables of DG nodes are obtained by means of the constraint equation. Then, the optimal constant-capacity scheme for DG distribution is obtained by using the improved basic electromagnetism-like mechanism method, thus realizing the optimization configuration of DGs. Experimental results show that the proposed method can reduce the active network loss of the wind farm, and the average configuration error rate and stability are 1.96% and 96.2%, respectively, showing the best power optimization configuration effect.
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