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論文中文名稱:應用社會性蜘蛛演算法於電力系統低頻卸載之最佳規劃 [以論文名稱查詢館藏系統]
論文英文名稱:A Social Spider Algorithm for Optimal Planning of Underfrequency Load Shedding on Power System [以論文名稱查詢館藏系統]
院校名稱:臺北科技大學
學院名稱:電資學院
系所名稱:電機工程系
畢業學年度:107
畢業學期:第一學期
出版年度:107
中文姓名:李睿中
英文姓名:Lee, Ruey-Chung
研究生學號:105318011
學位類別:碩士
語文別:中文
口試日期:2018/07/13
論文頁數:111
指導教授中文名:陳昭榮
口試委員中文名:俞齊山;陳昭榮;周至如;俞齊山
中文關鍵詞:社會性蜘蛛演算法低頻卸載發電機組跳脫頻率變化率式電驛頻率響應
英文關鍵詞:Social Spider Algorithm(SSA)Underfrequency Load Shedding(UFLS)Generator Unit TripRate of Change of Frequency(ROCOF) RelayFrequency Response
論文中文摘要:當電力系統發電機跳脫或發生重大事故時會使系統頻率下降,嚴重時甚至造成系統崩潰,因此需適當卸除部分負載避免事故擴大。
本論文針對單機系統於發生事故時,為維持系統頻率於安全運轉範圍內,將使用頻率變化率式電驛,從其頻率下降率中找出對應卸載率,同時應用社會性蜘蛛演算法做電驛設定最佳規劃。其中,社會性蜘蛛演算法為透過模擬蜘蛛群之覓食合作行為及利用傳遞振動與隨機遊走方式找尋獵物,而獵物即問題最佳解。此演算法除具有探索最佳解能力外,更加入獨特修正模式,避免陷入區域最佳解,架構簡單且容易實現。
本研究以兩個不同電力系統十二個月份負載為例,使用社會性蜘蛛演算法加以規劃,並與基因演算法及台電所使用之定頻率式電驛規劃方法進行比較。由結果可知,本論文所提出之方法在維持系統頻率同時,可有更精準之卸載比率設定,即減少停電用戶數,進而提升用戶用電品質及提高系統供電穩定性。
論文英文摘要:When power generator units are tripped or experience a serious accident, the frequency drops quickly and the power system collapses. Using load-shedding will avoid an accident becoming worse.
In order to keep the frequency in safe operating range when the accident happened in a single machine system, we use rate of change of frequency(ROCOF) relay and find out its corresponding decrease rate of frequency and rate of load-shedding. We also use social spider algorithm to find the best load-shedding quantity. A social spider algorithm imitates foraging cooperative behavior in spider group. It transfers the vibrations and uses random walk to find the food which means the best solution in the problem. A social spider algorithm searching ability is better than tranditional algorithm. It has special correction mode to avoid falling into local optimal solution, also has simple architecture and easy to implement.
This thesis aims to optimize two different settings of 12 months on the Taiwan Power Company(Taipower) 2007 system and the Jun 2017 to May 2018 system. The underfrequency relay will set up by social spider algorithm. The simulation results compare with genetic algorithm and the traditional underfrequency relay. As a result, the propose method of this thesis has not false actions; furthermore, it acts more faster, let ratio of load shedding and the amount of blackout more fewer and improve the quality of power feeding and stability.
論文目次:摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 IV
目錄 V
表目錄 VIII
圖目錄 X
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 文獻回顧 2
1.3 研究目的與方法 3
1.4 研究貢獻 4
1.5 論文架構 4
第二章 低頻卸載概述 6
2.1 系統頻率變化係數 6
2.2 系統慣性常數 7
2.3 系統頻率控制方式 8
2.3.1 定頻率式 9
2.3.2 頻率變化率式 11
2.4 台電系統運轉頻率之規範與限制 12
2.5 電力系統卸載頻率分析 13
第三章 電力系統模擬與頻率響應分析 15
3.1 電力系統模擬與流程 15
3.2 頻率響應特性分析 18
3.2.1 跳脫率及發電量與頻率之關係 18
3.2.2 跳脫量及負載量與頻率之關係 20
3.3 新卸載策略之建構 21
第四章 社會性蜘蛛演算法理論 26
4.1 研究背景 26
4.2 基礎理論 26
4.1.1 個體與族群 27
4.1.2 適應函數 27
4.1.3 振動 28
4.1.4 不活躍等級 29
4.1.5 字罩值 29
4.1.6 新目標位置與隨機遊走 30
4.3 特點與流程 30
4.4 範例說明 32
第五章 最佳低頻卸載規劃 36
5.1 頻率變化率式設置 36
5.2 社會性蜘蛛演算法之設計 50
5.3 台電2007年系統 50
5.3.1 最佳低頻卸載規劃與討論 51
5.4 台電2017年6月至2018年5月系統 68
5.4.1 低頻卸載規劃 68
5.4.2 最佳低頻卸載規劃 73
5.4.3 結果與討論 84
第六章 結論與未來研究方向 105
6.1 結論 105
6.2 未來研究方向 106
參考文獻 107
符號彙編 109
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