淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-2306200814020700
中文論文名稱 應用株落選擇演算法於配電系統電容器之最佳配置
英文論文名稱 Application of Clone Selection Algorithm to Optimal Capacitor Placement for Distribution Power Systems
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 電機工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Electrical Engineering
學年度 96
學期 2
出版年 97
研究生中文姓名 吳宗原
研究生英文姓名 Tzong-Yuan Wu
學號 694380071
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2008-06-16
論文頁數 76頁
口試委員 指導教授-蕭瑛東
委員-余繁
委員-周至如
委員-陳柏宏
委員-蕭瑛東
中文關鍵字 株落選擇  免疫系統  交談式模糊滿足法 
英文關鍵字 Capacitor Placement  Clone Selection Algorithm  Multi-objective optimization  Interactive Fuzzy Satisfied Method 
學科別分類 學科別應用科學電機及電子
中文摘要 配電系統為整個電力系統的末端,將電能由發電廠經由變壓器以及輸電饋線傳輸再經由配電系統分配給客戶。其運作之良窳,將影響電力供應之品質與服務的好壞。由於配電系統所涵蓋的範圍廣大,其元件間之關係複雜,以及電能傳遞過程所造成線路損失將降低系統運轉效率。藉由裝設電容器使系統正常運作,並可長期維持低損失及高可靠度之狀態是一種廣泛被使用的方法。
本論文提出多目標株落選擇演算法以解決具限制問題之多目標問題。株落選擇演算法係利用模擬抗體與抗原在人體免疫系統內的運作模式以求解最佳化的問題,抗體及抗原可視為最佳化問題中的最佳解與目標函數。利用株落選擇及擴張與親和力成熟,使得在求解空間的搜尋過程中,快速收斂且找到全域妥協解,而後期變動可增加抗體族群之歧異度,避免陷入局部最佳解的可能性。由於多目標函數間的單位大多不同難以整合,有鑑於此本研究提出交談式模糊滿足法,此方法優於傳統解法之處在於最佳化過程中不需經由對各目標函數定義權重因子即可依使用者所需求收尋並同時兼顧各目標函數的解。
本論文將電容器配置問題模式化成多目標規劃問題,結合株落選擇演算法與交談式模糊滿足法來決定如何配置電容器之裝設位置與容量的步驟。在輻射型配電系統上考慮四個目標函數,包括最小化電容器建構之成本、能量損失之成本、匯流排電壓之變動量及最大化饋線段(及變壓器)的安全邊界。目標函數以模糊集合建構之,可利用模糊集合反映目標函數的不精確本質與合併多個在規劃時的需求。
本論文利用模擬軟體Matlab實現本文所提的演算法,並測試於IEEE 69-Bus之配電系統上與之前相關研究做比較,以證實本演算法之效能及實用性。
英文摘要 Typical distribution systems operate in a radial configuration which is supplied from power plant by substations and feeds to customers. The operation efficiency and service quality of distribution systems is indispensable. Distribution systems covered a very wide area with components are so big and complicated that contribute distribution line loss and deteriorate system operation efficiency. Numerous shunt capacitors are installed along distribution feeders to compensate for reactive power to regulate the voltage, reduce energy, correct the power factor, and release system capacity, for both urban and rural areas.
This thesis presents a clone selection multi-objective algorithm to solve the constrained multi-objective problem. The clone selection algorithm simulates the operating relationship between the antigen and antibody in human immune system, which is in corresponding to the optimal solutions and objective functions of the optimization problem, to solve the optimization problem of reactive power and voltage control. Clone selection expansion and affinity maturation are applied to quick convergent speed and the global optimal solution can be achieved, and meta dynamics is applied to increase the diversity among antibodies to avoid the local optimal solution. Because the unit is different in multi-objective functions that hard for using tradition method to solve it. This study proposes the fuzzy-based interactive satisfied multi-objective method embedded with the conflict programming to the multi-objective optimal capacitor placement. This method is better than traditional method on that eliminates the need of any user-defined weight factor for aggregating all objectives.
This thesis formulates the capacitor placement problem as a multi-objective problem, and combines clone selection algorithm with interactive fuzzy satisfied method to locate and determine the sizes of capacitors to be installed at the nodes of a radial distribution system under various loading conditions. The problem formulation presented in radial distribution system considers four objectives including of minimizing the cost of installing capacitors, minimizing the real power loss, minimizing the deviation of the bus voltage, and maximizing the capacity margin of the feeders and the transformer. A new problem formulation model of all objective functions with fuzzy sets to reflect the imprecise nature of objectives and incorporate the multiple requirements on planning is presented.
Finally, this solution algorithm is implemented by Matlab, and tested on the IEEE 69-bus distribution system, as well as comparative studies are conducted on the test system with rather encouraging results. It proves that the proposed method is the most effective method to solve the optimal capacitor placement problem.
論文目次 目 錄
目 錄 V
圖目錄 VII
表目錄 VIII
符號表 IX
第一章 簡介 1
1.1 研究動機 1
1.2 研究背景 2
1.3 研究內容 4
1.4 研究概要 5
第二章 電力饋線潮流分析 7
2.1 簡介 7
2.2 負載潮流分析 7
2.2.1 傳統負載潮流分析 8
2.2.2 快速負載潮流解法 10
2.2.2.1 網路分支電流矩陣 11
2.2.2.2 網路阻抗矩陣 13
2.2.2.3 配電系統快速負載潮流演算法 15
第三章 株落選擇演算法 19
3.1 簡介 19
3.2 免疫系統 19
3.2.1 抗原 21
3.2.2 抗體 21
3.2.3 B細胞 22
3.2.4 T細胞 23
3.2.5 巨噬細胞 23
3.3 免疫系統特性 26
3.4 株落選擇演算法 27
3.4.1 株落選擇與記憶細胞 28
3.4.2 株落選擇演算法步驟 30
第四章 多目標最佳規劃 37
4.1 簡介 37
4.2 多目標函數最佳化問題 37
4.2.1 權重法 39
4.2.2 目標規劃法 40
4.2.3 妥協規劃法 41
4.2.4 交談式模糊滿足法 44
第五章 交談式株落選擇演算法於饋線上電容配置 46
5.1 前言 46
5.2 模糊表示法 46
5.3 電容器規劃 48
5.3.1 購設電容器之成本函數 48
5.3.3 匯流排電壓最大變動量函數 51
5.4 交談式株落選擇最佳電容器配置演算流程 54
5.5 模擬測試 58
第六章 未來展望 70
6.1 結論 70
6.2 未來展望 72
參考文獻 73

圖目錄
圖 2.1:單一饋線配線系統 10
圖 2.2:配電系統示範例 11
圖 2.3:網路分支矩陣B之建立 13
圖 2.4:網路阻抗矩陣Z之建立 15
圖 2.5:配電系統快速負載潮流演算法 18
圖 3.1:抗原與抗體結合示意圖 21
圖 3.2:抗體組成結構示意圖 22
圖 3.3:免疫系統示意圖 25
圖 3.4:株落選擇示意圖 29
圖 3.5:免疫系統記憶特性示意圖 30
圖 3.6:株落選擇演算法流程 36
圖 4.1:兩目標問題之求解空間 42
圖 4.2:全域最佳非劣解求解空間 43
圖 4.3:全域最佳非劣解集合示意圖 44
圖 5.1:歸屬函數示意圖 47
圖 5.2:購設電容器成本歸屬函數 49
圖 5.3:能量損失成本歸屬函數 51
圖 5.4:匯流排電壓最大變動量歸屬函數 52
圖 5.5:饋線段及變壓器安全餘裕歸屬函數 54
圖 5.6:交談式演算流程圖 57
圖 5.7:69-BUS之配電系統 59

表目錄
表 5.1:電能成本以及持續時間之關係 57
表 5.2:69-BUS之配電系統之負載與各區饋線段資料(Part I) 59
表 5.3:69-BUS之配電系統之負載與各區饋線段資料(Part II) 60
表 5.4:進行第一次交談式演算法結果 62
表 5.5:裝設固定式電容器之位置及大小 63
表 5.6:裝設固定式電容器前後系統電能損失成本、購設成本以及年成本 63
表 5.7:裝設固定式電容器前後系統之最大最小電壓 64
表 5.8:裝設固定式電容器前後系統各負載程度損失 64
表 5.9:裝設固定式電容器前後系統負載餘裕 65
表 5.10:進行第二次交談式演算法結果 67
表 5.11:進行第三次交談式演算法結果 68
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