臺灣博碩士論文加值系統

本文考慮電容器與風能轉換系統於配電饋線之最佳裝設位置與運轉策略以使實功損失降至最低，所訂定之目標函數包含電能損失、尖載實功損失成本與電容器裝設成本，而限制條件則有饋線匯流排電壓與風能轉換系統之功率因數。文中使用免疫演算法來解決此最佳化問題並將目標函數與限制條件當作其抗原，以求取電容器組與風能轉換系統之最佳裝設位置與運轉策略，在不同電容器組與風能轉換系統之規劃與操作策略下，執行考慮線路互耦效應與饋線負載模型的三相負載潮流分析以計算饋線每日之實功損失大小。最後，文中選擇二條台電實際配電饋線作為研究對象，以驗證本文所提免疫演算法之實用性與正確性。愈來愈多的分散式電源會加入配電系統運轉，本論文的執行除可提供分散式電源業者做為參考依據外，更可讓電力公司在執行配電系統分析、規劃與運轉時，訂出最佳之策略。

The objective of this thesis is to derive an optimal location and operating strategy of capacitor banks and wind energy conversion systems (WECS) installed at the distribution feeder to reduce system power loss. The objective function is formulated by including feeder peak power loss, daily energy loss and capacitor installation cost. In addition, the voltage profiles of the feeder buses and the power factors of the WECS are considered as constraints. The immune algorithm (IA) is applied to solve the optimization problem by representing the objective function and constraints as antigens. After performing the genetic evolution, an antibody which fits the antigen best is determined to be the optimal location and operating strategy of capacitor banks and WECS. The three-phase load flow analysis with considering the mutual coupling effect among conductors and load model is executed to solve system power loss on daily basis with various capacitor banks and WECS planning scenarios. To demonstrate the effectiveness of the proposed IA methodology, two practical distribution feeders in Taipower system are selected for computer simulation. It can reduce daily peak power loss and total energy loss from ask to solve the optimal installation location and operating strategy of capacitor banks and WECS. The results of the thesis can provide the analysis, planning and operating strategies for the DGS manufacturers and utilities.

目次
摘要 vi
Abstract vii
致謝 viii
目次 ix
表目錄 xi
圖目錄 xii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 論文內容概述 2
第二章 配電饋線之網路模型、三相負載潮流分析與分散式電源 4
2.1 前言 4
2.2 停限電運轉圖資系統與網路拓樸分析 5
2.3 配電圖資線路簡化 9
2.4 饋線負載資料及負載特性 10
2.5 配電變壓器及個別用戶每小時負載推導 13
2.6 三相負載潮流分析 15
2.6.1 配電線路模型 16
2.6.2 配電變壓器模型 19
2.6.3 配電饋線數學模型建立 21
2.7 分散式電源 22
2.7.1 分散式電源的種類及特性 23
2.7.2 分散式電源對配電系統之影響 24
2.7.3 國內外風力發電發展現況 29
第三章 配電饋線電容器與風機運轉最佳規劃 35
3.1 前言 35
3.2 最佳化規劃 36
3.3 免疫演算法用於饋線電容器與風機運轉最佳規劃 38
3.3.1 免疫演算法原理 39
3.3.2 雜異度與相似度計算 41
3.3.3 考慮整體成本損失最小化之電容器與風機運轉規劃 44
第四章 台電BW34配電饋線系統模擬分析 49
4.1 前言 49
4.2 固定型與時控型電容器組合操作模式 50
4.3 台電配電饋線BW34之最佳電容器與風機規劃 51
4.3.1 事例一 53
4.3.2 事例二 58
4.3.3 事例三 62
4.3.4 事例四 66
第五章 台電VI30配電饋線系統模擬分析 70
5.1 台電配電饋線VI30之風機最佳運轉規劃 70
5.2 事例五 72
5.3 事例六 75
5.4 事例七 78
5.5 事例八 81
第六章 結論與外來研究方向 85
6.1 結論 85
6.2 未來研究方向 86
參考文獻 87

參考文獻
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