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广东工业大学硕士学位论文
（工学硕士）
SVC 与分布式电源的协同优化技术研究
吴长元
二○一八年五月
分类号： 学校代号：11845
UDC： 密级： 学 号：2111504019
广东工业大学硕士学位论文
（工学硕士）
SVC 与分布式电源的协同优化技术研究
吴长元
指导教师姓名、职称： 吴杰康 教授
学科(专业)或领域名称： 电气工程
学 生 所 属 学 院： 自动化学院
论 文 答 辩 日 期： 2018 年 5 月 29 日
A Dissertation Submitted to Guangdong University of Technology
for the Degree of Master
（Master of Engineering Science）
A Cooperative Optimization Technology for SVC and
Distributed Generation
Candidate: Wu Changyuan
Supervisor: Prof. Wu Jiekang
May 2018
School of Automation
Guangdong University of Technology
Guangzhou, Guangdong, P. R. China, 510006
摘 要
摘 要
随着人类社会的快速发展，发展所必须的传统化石能源正面临着枯竭和环境污染
等威胁。电能作为清洁高效的二次能源目前主要由化石能源转化而来，为了应对化石
能源带来的资源枯竭和环境污染等威胁，以太阳能和风能为代表的可再生能源的使用
受到了广泛的重视。在国家可持续发展战略的推动下，以光伏和风电为代表的分布式
电源具有环境友好、供电灵活、安装方便等优点引起了广泛的研究和应用。集中式发
电和分布式发电相结合的供电模式是未来电网发展的必然方向。电动汽车与传统燃油
汽车相比具有环保节能等明显优点，电动汽车的推广应用也越来越广泛。但分布式电
源出力和电动汽车充电负荷的不确定性对配电网影响很大，如果不能得到合理有效的
控制，将会出现电压越限、加剧负荷高峰等严重影响配电网安全稳定运行的问题。因
此，对含有分布式电源和电动汽车的新能源配电网协同优化控制方法提出了更高要求。
鉴于上述问题，本文针对含分布式电源和电动汽车的配电网协同优化控制方法进行了
分析和研究，主要工作如下：
(1) 采用随机变量和模糊变量对光伏发电系统和风力发电机组两种分布式电源出
力和电动汽车充电负荷不确定性进行分析，建立分布发电系统出力和电动汽车充电负
荷的概率分布模型和模糊分布模型。采用可处理输入随机变量间相关性的基于拉丁超
立方采样的蒙特卡洛(CLMCS)概率潮流计算方法和基于可信性理论的模糊潮流计算方
法分析分布式电源出力和电动汽车充电负荷不确定性对配电网电压的影响；
(2) 对静止无功补偿器(SVC)的工作原理和基于电力系统无功需求的 SVC 控制系统
及其控制策略进行分析，利用其快速连续的无功调节能力对含分布式电源和电动汽车
的新能源配电网电压进行调节；
(3) 根据分布式电源出力和电动汽车充负荷电概率分布模型，分析光伏发电系统、
风电机组和电动汽车无功调节能力，建立基于随机机会约束规划的