【摘 要】
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随着电能使用范围的扩大和电力电子技术的发展,配电网中涌入了大量的冲击、非线性负载及不平衡负荷,同时新的发电方式与储能方式、高压直流输电技术、新型控制方式的发展与推广使用,使大量非线性设备接入电网,这些设备与负荷在给电网带来谐波的同时,也引发了一些其他的电能质量问题。随着我国工业科技现代化快速发展,因电能质量造成的损失问题日益严峻。另一方面包括金融、通信、数据中心、半导体、精密加工、电子和现代服务企
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随着电能使用范围的扩大和电力电子技术的发展,配电网中涌入了大量的冲击、非线性负载及不平衡负荷,同时新的发电方式与储能方式、高压直流输电技术、新型控制方式的发展与推广使用,使大量非线性设备接入电网,这些设备与负荷在给电网带来谐波的同时,也引发了一些其他的电能质量问题。随着我国工业科技现代化快速发展,因电能质量造成的损失问题日益严峻。另一方面包括金融、通信、数据中心、半导体、精密加工、电子和现代服务企业等众多领域对电能质量提出了很高的要求。监测电能质量是分析与解决电能质量问题的前提,也是电力公司和电力用户是否按照协议要求承担电能质量问题责任的依据,加强电网电能质量的监测有着重要意义。电能质量监测器（PQM）能够对电网电能质量进行有效监测,然而现阶段PQM造价普遍较高,在网络拓扑已知的情况下,合理配置PQM,可以在电网电能质量合理监测的同时减小设备建设与维护成本。本文简述了电能质量评价指标,以及各个指标相应电能质量问题的产生原因与抑制措施,介绍了PQM主要功能与研制要求。概述了多目标优化问题与多目标优化算法,重点介绍了快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ算法）及其优越性,同时针对多种测试函数对NSGA-Ⅱ与其它两种主流多目标优化算法进行了测试分析,验证了NSGA-Ⅱ对于双目标优化问题在算法的收敛性、解集的分布性以及算法运行效率方面的优势。重点研究PQM优化配置方法,建立了网络图谱与树的映射关系,建立了基于树的均衡偏差网络拓扑划分模型,并使用训练与学习优化算法（TLBO算法）对模型进行了求解,将原网络拓扑分解为几个子网络。进而对于各个子网络,建立了以PQM配置数目与平均不明确指数为目标的多目标求解模型,构建了子网与全网PQM配置模型。使用NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解,得到各个子网络多目标关系图。然后综合分析论证了各个子网络与全网络的关系,综合得出原网络多目标关系图与最终PQM配置方案。最后将本文提出算法应用于IEEE37节点测试网络与南方电网某市10k V配电网络,对比分析验证了本文配置算法在可行性与经济性前提下的高效性。
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