文摘
使用设备,如统一电能质量调节器(UPQCs)分销网络似乎更高的电能质量的必要条件。此外,配电网络重构是一个合适的模型来提高网络特征,包括减少损失和电压增加的分销网络,并广泛应用于这个时代。在这里,研究探讨了分销网络的再变更了UPQC通过提出一个适当的模型。除了分销网络的最优结构,最合适的分支UPQC必须位于系列和最适当的无功功率大小和并联过滤器必须注入电网的决心。模拟应用于两个69 - 84标准总线网络。模拟的结果表明多减少功率损耗和电压增加UPQC的补偿器。
1。介绍
公司为电动有效性的重要目标是提供正弦电压不断向所有的客户和稳定的电压。PQ的在以前的研究中,参数包括谐波功率,电压细胞、频率、功率因数和无功功率检查通过注入发电机。能力卓越的问题产生了分离客户设备通过使用一些问题在当前,频率偏差、电压。受试者PQ全神贯注高考虑从企业和客户,因为利用各种类型的敏感电子设备。PQ的差异对负荷开关是通过短路,电压降低,线和救济,谐波失真。电失误发生在电周期,通过破裂突然加载,火光,辐射的频率。PQ的各种类型的干扰是发生在电力的轮廓。PQ的熟练程度的评估表明50%的麻烦PQ相关债券的地上,电压中性到地上,ground-related问题。配电网络重构是一个有效的方法减少损失分销网络中现有的损失减少的方法。分销网络设计的戒指或网格,但利用径向分布,通常开了,两个常闭开关存在。 Reconfiguration represents selecting the open or closed state of these switches. However, the aim of reconfiguration may not be only to reduce losses. Previously, there have been several successful methods developed and employed. Improving voltage profile, balancing the load, and service restoration are some of the objectives mentioned in reconfiguration studies. In previous works, the heuristic model is proposed to obtain minimum loss configuration [1]。在[2),一个创新的方法是为减少损失和提高电压概要文件。在[3),方法建议平衡馈电分布不平衡网络负载,减少损失。在[4),模型来提供网络重构建议。不管目的是重构,重构的研究可分为不同的补偿器设备的存在而言。
1.1。在电容器的存在
电容器在分销网络有着诸多优势,如电压调节,改善功率因数,减少损失。同时多个研究调查重新配置和电容器。例如,重新配置和电容器控制调查同时使用模拟退火方法(5]。一个算法研究[6)通过考虑不同的负载水平基于适应进行重新配置和电容器配置。
1.2。在分布式代(DGs)
DGs有许多经济和运营优势7]。各种各样的文章重新配置分布调查。例如,分布重构用于DG通过遗传算法(8]。一项研究[9)考虑DG的活跃的发电成本重新配置。本文中其他算法的目标函数优化包括分销网络的运营发电成本、开关功能的数量,和总线电压偏差。提出了一个研究模型10基于分布重构的适应DGs)。
1.3。DSTATCOM的存在
DSTATCOM的一些优势包括减少电压闪变、谐波减少网络,提高母线电压,减少损失,和连续控制的无功功率11]。配电网络重构和DSTATCOM位置同时调查研究[12]。本研究旨在通过DEA减少损失和提高电压水平。
今天,感觉比以往任何时候都更需要高电能质量。一般来说,它可以表示,低电能质量造成额外的生产者和消费者的成本。例如,设备故障,更多的损失,网络消费者的不满,生活设备的一些额外费用损失强加于生产者和消费者由于低电能质量。然而,配电网络可能没有高质量由于非线性负载,单相消费者,电力电子负载,等。因此,使用设备,保证分销网络的电能质量是至关重要的。UPQC是最好的设备,能有效改善电能质量(13]。UPQC的系列和一个并联过滤器相连。活动系列过滤器负责阻尼喂养扰动,以及有源并联滤波器抑制消费者所产生的电流质量(14]。
在[15,16),一个模型来评估PQ的技术效率变化策略通过事实设备报告。在[17),控制策略是使用UPQC报道。在[18建议),流型馈线重构获得最好的开始搜索模型。在[19),据报道,一个模型优化NR PDS提前减少副总裁的问题。在以前的研究中,NR被用来增加副总裁和减少功率损耗。在[20.),与两个CAMCs UPQC背靠背连接提出了。混合调制技术用于CAMC方便了控制目标的实现。由于电力电子器件的适用性在改善的事实表现,使用各种控制器的预期寿命增加有效的分流。网内设备的事实回答改变位置。事实设备传输的含义和类似的系统在配电系统中正确实现。distribution-FACTS的设备是用来恢复问题的权力分布系统(1,2]发生在毫秒。在上述时间,D-FACTS注入了有功功率和无功功率在系统恢复敏感负载(9]。电压源的DSTATCOM作为转换器是用来恢复电能质量的问题13- - - - - -19]。DVR作为重要的转换器是用来恢复电能质量的问题。在[7),简称ANFIS控制器相关的滞后,建议获得电能质量的效率。这部小说作品所产生的模糊和神经网络的结合。D-FACTS的建议模型被用于两个总线分布系统包括敏感负载和来源。D-FACTS影响复苏的电能质量问题的研究。但是,D-FACTS影响大型分销系统的检查。同时,D-FACTS影响短时间而被调查,但是不是一个长期研究。
考虑重新配置的重要性,UPQC的重要性与日俱增,这对UPQC调查分布重构工作。在本文中,首先,一个模型将提取UPQC负载流。然后,基于该模型,借助遗传算法,重构的分销网络进行UPQC的存在。减少损失和改善电压概要文件是基于网络的目标函数形式,最佳UPQC的位置和最合适的注入功率决定。结合减少损失和电压的改进作为目标函数,这些目标函数应该规范化。在这项研究中,乌托邦点和最低点方法用于规范目标函数。
2。问题的目标函数
如上所述,本研究旨在减少损失和增加对网络的电压。目标函数为优化考虑目的总活跃损失,平均电压偏差,这两个目标函数的归一化值的总和。这些目标函数可以形式化如下(1- - - - - -3]: 在哪里是总功率损失(W),V我的电压大小巴士我。同时,和是第一和第二目标函数的归一化值,分别。n表明公共汽车的数量。Nl显示的行数。P (MW)问分别(Var)是活跃的和无功功率。这种优化的约束,应考虑如下(约束1和2必须把常见的重新配置重新配置和约束3和4的UPQC):(1)总线电压不得超过允许限制: (2)分支的电流不得超过允许限制: (3)UPQC的总和注入系列和并联无功功率大小低于无功负载功率: (4)树枝,开不得的优化算法提出了UPQC的位置相同。
在这些方程,和注入无功功率补偿器我和是网络中现有UPQCs的总数。V最小值和V马克斯(V)是网络电压约束和我我和我马克斯(一个)分支电流我分别和最大分支电流。和分别较低的电压和上界。消费者的总无功功率。是UPQC设备的数量20.]。
的和两个不同的目标函数被认为是同时优化目标函数;有必要规范他们,因为每个函数是在不同的单位。在这项研究中,乌托邦点和最低点方法用于正常化的目标函数(21]。如果是最好的反应优化一个目标函数我,然后归一化目标函数我 将定义如下21]: 在哪里是乌托邦,定义如下:
乌托邦点fU得到帕累托最佳数据的解决方案,和一个乌托邦点计算优化的结果吗n单一的标准服务。
而且,天底点,定义如下:
天底点fN得到帕累托最糟糕的数据的解决方案,并找到一个最低点时困难的问题有三个标准。通过用户给定的点,乌托邦fU,和最低点fN,定义分段函数u。
3所示。UPQC建模
UPQC可以注入有源和无功功率,用于增加凹陷和不平衡电压(20.,22]。一个非常复杂的光伏模型提出了一个研究建模UPQC在一系列分销网络中只有部分是可控的。摘要,一种更简单和更适当的模型对UPQC的放置在网络的进化算法。UPQC的补偿器可以注入力量。图1展示了UPQC的安装一般视图之间的公共汽车我和j系列和分流部分指定。
的级数UPQCs运作完全注入力量,彼此之间也有足够的无功负载的功率总线j建模并联无功功率注入。并联无功功率注入的目的是作为一个负面总线负载j如图2(20.]。无功负载的公共汽车j建模UPQC的并联部分改变后,在这个方程,Q分流器是UPQC的注入功率。
系列注入了力量行后将模拟建模分流部分单独作为一个被动的消极的负载。图的单线图2由电压变化(图3)。
如果网络的诺顿等效电路实现的点我和j,戴维宁电路将转换为诺顿电路如图4。在这种情况下,我们可以注入系列功率的负荷模型我和j公共汽车:
的V年代,我年代,Z年代是电压、电流和阻抗的公交车,和这些参数规定如下: 在哪里和分别是电压和电流的角度。和分别是电压和电流的最大值。平等的权力需要负载流。因此,电流源将取代它利用等效功率方程,和图4将被转换成图5随后。
有功功率是获得通过(21] 在哪里(VA),(W),(Var)是复杂的、活跃的和无功功率串联线路,分别。确切的过程将在公共汽车j。这些操作将在每个负载流进行迭代。运营管理不能用于注射,(21- - - - - -23)如下:
目前的角我年代将按以下方式计算:
在计算方程(12)- (14),首先,源电流计算在每个迭代中借助以下方程:
自我年代不变,只改变其角在每个迭代中调整注入无功功率。完成负载流迭代后,注入系列电压角度将使用以下公式计算:
4所示。执行重构和UPQC放置在一个分销网络
分销网络中可用的开关类型,每个环通常包括一个开关打开。利用智能算法的执行再变更可以模拟在两个方面:(a)中的所有交换机应考虑开放的初始状态,然后通过关闭一些开关,将获得一个网络结构,除了径向,必须减少目标函数的最小化;(b)在问题的初始状态,所有开关应考虑关闭,然后打开一个特定数量的开关、径向限制和最小化目标函数的实现。常闭开关的数量分布网络的数量远远超过通常的开放。因此,如果我们根据第二种方法执行重构,问题不会那么复杂。
下面的状态可以被视为执行重构有关UPQC放置:(1)首先,重新配置然后UPQC的位置(2)首先,UPQC的位置,然后重新配置(3)配电网络重构和UPQC同时放置
第三种方法可以有其他两种方法的特点,在同一时间。在这里,该算法用于优化。在遗传算法的第一步,初始种群生成(染色体)。配电网络重构,关于UPQC的位置,每个染色体都可以被视为一个结构如图6。
步骤1:这一部分的基因通常代表了数字开关打开。根据图的理论,这些基因或通常打开开关的数量将由以下公式计算:
在这里,N通常打开开关的数量,l分支机构数量,n是网络总线的数字。
步骤2:这部分的染色体中的基因表示将位于UPQC的分支。
步骤3:这部分的染色体的基因表明并联UPQCs注入无功功率。
步骤4:这部分的染色体的基因表明所有UPQCs的系列注入无功功率。
例如,与73家分行和69总线网络五通常打开开关和一个UPQC,每个染色体都有八个基因。五个基因网络交换机,必须打开。第六个基因定位表明UPQC的分支。第七个基因表明并联注入无功功率,和第八基因表明UPQC的系列注入无功功率。
一旦随机生成初始种群,目标函数将被评估。后评估目标函数、遗传算子(通常三个运营商的选择、交叉和变异)将应用于初始种群。生成的染色体重新评估,这一过程持续进行直到满足停止条件。
5。仿真结果
在本文中,两个69 - 84总线网络被认为是模拟。比较的数据如下:(1)主要的网络状态(2)网络重新配置没有UPQC的存在(3)重新配置和UPQC最佳损失(4)重新配置和UPQC改善电压水平(5)重新配置和UPQC减少损失,同时提高电压水平
5.1。69 -总线网络
在这项研究中,一个系统与12.66 kV、69 -总线,8-lateral径向分布根据现代节点计算要求的一些修正的有功功率和无功功率表示为一个测试系统。整个研究系统的负荷(4.0951 +j2.8630 MVA)。研究系统计算的结果(22]。这个分布网络拥有69公交车和73家分支机构。总负载的喂食器3.801 MW和2.6944兆乏。这个网络的数据取自[23]。人口规模是假定为50,模拟的迭代号码是200。基于方程(6),UPQC串联和并联注入力量的数量不得超过2.6944兆乏(这个网络的总无功功率)。数据同步的网络重构和表中演示了UPQC的位置1。重新配置的合适的效果和UPQC安置在这个表可以清楚的观察到。可以观察到,在优化第一个目标函数(f1),网络损失明显减少,减少了从224.92到73.10千瓦。因此,目标函数是提高约66%这是非常可观的。58在这个状态,开关14日,63年,69年和70年提出开放,和UPQC位于线60,分流和兆乏系列注入功率是1.1和0.91,分别。在第二个目标优化函数(f2),一个重要的改进是观察到的电压水平的提高。如表1这个函数显示,减少了从0.0265到0.0045 (PU聚氨酯。电压达到0.9955的理想PU意味着相当合适的和明显的。在这种状态下,打开开关是10,12日,18日,58岁,到61年,73年UPQC位置线,及其系列和分流注入功率是1.03和1.49兆乏,分别。优化第5例或第三目标函数优化,大量的fU和fN应确定有关第三和第四例:
因此,考虑到这些获得大量和方程(3)和(7),第三个目标函数如下:
这个函数作为目标函数优化的遗传算法;第一和第二目标函数有相同的重要性角度的优化算法。根据表1,优化算法提出了第三和第四例之间的响应在第五的情况下,这两个函数之间建立相对平衡。在这种状态下,损失是84.85千瓦,网络的平均电压是0.9917聚氨酯。应该注意的是,在20.),f1(损失)必须在千瓦f2(电压偏差)必须在PU单位。
所有公共汽车在不同情况下的电压概要图7。图后,电压的一级结构不是一个合适的状态。不过,重新配置后,UPQC位置改善电压水平(第四),它到达最佳状态相比于其他提到的情况。尤其是在公交车的范围1到50,电压水平改善超过在其他情况下,它可以表示,电压在一个聚氨酯。但是,在这种状态下,净亏损为150千瓦。根据图,在第五个情况下,电压水平和网络损失同时进行优化,比第四例失败是更令人满意。61年公共汽车,一个相当大的负荷是可用的电压凹陷的原因。在第五情况下,电压凹陷是适当地补偿由于补偿器的位置在这个公共汽车。D-FACTS安装设备的影响在两个州的调查,可以得出结论,研究系统,D-FACTS设备的性能和有效性是相似的。
5.2。84 - 96总线网络分支
这个网络的负载28.35 MW和20.70兆乏,和96 - 84行是开放的初始状态。操作损失和平均电压偏差在这个网络是532.61千瓦和0.03078 PU,分别。有关更多信息,请参考[23]。对于这个大型网络,两个UPQCs通常被认为是与13打开开关(领带开关),考虑两个UPQCs,每个染色体都有19个基因。由于每个染色体的程度上,更多的人口和迭代相比,被认为是69总线网络。人口和迭代50和250,分别。UPQC的特点和仿真结果在不同情况下表所示2和3。除了拟议的结构,优化的目标函数f1提出的位置两个UPQCs线79和7;这个条件可以减少网络损失407.43千瓦,增加超过20%。在f2和新结构,提出7和78行指定UPQCs的位置。电压达到0.0129 PU。中间电压达到0.9888 PU,这是一个令人满意的结果。线损失太高了,不能接受(624.58 KW)。与前面的网络,优化第三目标函数,首先,fU和fN将定义在第三和第四例表3:
69总线网络,在这种情况下,提出了UPQC的结构和位置准确。这些表明适当的性能正常化的乌托邦,天底点的方法。尽管在这种情况下,电压水平比第四个病例少,损失是不被认为是和网络的损失是可以接受的(459.32 KW)相比,初始状态。
所有公共汽车在不同情况下的电压概要图8。电压在一级结构没有一个合适的状态。重新配置和放置后,它仍然是最好的国家相比其他提到的情况。
与其他方法进行比较,我们选择了84总线网络模式1。进化算法优化方法、线性化的数学方法和模拟退火算法。因此,结果损失538.32千瓦的进化算法,541.43千瓦的数学线性化方法,模拟制冷算法和536.76千瓦。从获得的结果,我们的方法得到了最好的答案相比其他提到的方法,也就是说,1.2%,1.7%,和0.8%,分别。
6。结论
本文重新配置的分销网络和UPQC的位置进行了研究。提出了一种简单的负载流量模型UPQCs的位置。一般来说,UPQC的位置和大小,通常打开开关数字不同的目的进行了调查。因此,三个目标函数进行了研究:损失,电压偏差,和这两个的组合。发现同时重新配置和UPQC位置降低了有功功率损失超过50%的主要结构和显著提高电压特性。损失的总和目标函数和目标函数的电压偏差作为目标函数,优化算法可以同时优化这两个目标函数。归一化法用于规模这些目标函数,和获得的结果是非常可取的和逻辑。仔细考虑的模拟,提高电压水平和减少损失在UPQC的存在是显而易见的。
数据可用性
没有数据被用来支持本研究。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。