淺析傳統(tǒng)電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的現(xiàn)狀

董昂 黃悅

摘?要：電力系統(tǒng)運行過程中，存在一定的有功損耗。降低電力系統(tǒng)中的有功損耗，成為日常研究人員的研究重點。為全面概括電力系統(tǒng)在傳統(tǒng)無功優(yōu)化方面的研究成果，介紹了常用的幾種常用的無功優(yōu)化方法，以及總結(jié)了傳統(tǒng)電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的不足。

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng);無功優(yōu)化;網(wǎng)絡(luò)損耗

一、概述

伴隨著科技的進步，用電量的逐年增加，我國電力系統(tǒng)日常負荷也逐漸增加。對著電力系統(tǒng)的不堪重負，國家推出了峰谷用電的這一概念。降低線路中的有功損耗，提高電能傳輸量，是研究人員探索的重點。早期，人們?yōu)榻档碗娏ο到y(tǒng)中的有功損耗，提出利用智能化算法優(yōu)化系統(tǒng)的這一概念。這就是傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。

電力系統(tǒng)優(yōu)化研究初期針對某一時刻利用算法優(yōu)化其系統(tǒng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)從而達到優(yōu)化整個系統(tǒng)的目的。通常，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)無功優(yōu)化建立數(shù)學(xué)模型，以系統(tǒng)中穩(wěn)定運行為約束變量進行的仿真模擬分析。

二、電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的智能化算法

20世紀初，伴隨著智能化算法的興起，研究人員利用智能化算法研究電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。在智能化算法的研究中，有以下幾種算法被多次運用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化當中。

（一）粒子群算法

粒子群算法是將物種內(nèi)每個個體看作是獨立的粒子，這些種群粒子以一定的初始速度運動，設(shè)定約束條件以及目標函數(shù)進行迭代更新，在迭代中求解粒子的最優(yōu)位置以及迭代過程中的最優(yōu)解[1]。粒子群速度以及位置迭代公式如下：

Vt+1id=wVtud+c1r1Pid-Xtid+c2r2Pjd-Xtid（1）

Xt+1id=Xtid+Vtid（2）

種群粒子將按照（1）（2）公式進行迭代在迭代過程中求取粒子的最優(yōu)位置。

（二）差分進化算法

差分進化算法是基于種群個體之間的差異變化量上產(chǎn)生的一種算法[2]。差分進化算法隨機選定種群中的2個粒子，將此兩個粒子與隨機選取的第三個個體之間進行重組變異，產(chǎn)生不同于之前種群的變異新個體，再按照一定方式與原有種群進行交叉產(chǎn)生性的產(chǎn)生新的種群。種群隨機交叉，迭代公式如下：

Xij=Xjmin+rand*（Xjmax-Xjmin）（3）

Vki=Xak+F*（Xbk-Xck）（4）

Ukij=vkij?rand

xkij?others（5）

（三）遺傳算法

遺傳算法是種群中的一種基于優(yōu)勝劣汰的一種搜索算法，其特點是以物種種群為起點，篩選部分優(yōu)異物種作為種群，優(yōu)勝劣汰[3]。遺傳算法迭代公式如下：

Pc=Pc1-Pc1-Pc2f，-favgfmax-favg（f，favg）

Pc1（f，

Xi+1=aXi+（1-a）Xj（7）

三、電力系統(tǒng)無功優(yōu)化約束量

電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行時，約束條件如下：

（一）功率約束條件

系統(tǒng)穩(wěn)定運行時，其功率需保持平衡：

Pi=Vi∑j=nj=iVj（Gijcosδij+Bijsinδij）

Qi=Vi∑j=nj=iVj（Gijcosδij-Bijsinδij）（8）

（二）系統(tǒng)變量約束條件

在電力系統(tǒng)運行時，線路中，發(fā)電機機端電壓，發(fā)電機有功功率，有載變壓器變比，無功補償電容，節(jié)點電壓需滿足變量不等式：

控制變量：

VG.IminSymbolcB@

VG.ISymbolcB@

VG.Imax

TI.minSymbolcB@

TISymbolcB@

TI.max

QCI.minSymbolcB@

QCISymbolcB@

QCI.max（9）

狀態(tài)變量：

QD.I.minSymbolcB@

QD.ISymbolcB@

QD.I.max

VD.I.minSymbolcB@

VD.ISymbolcB@

VD.I.max（10）

四、電力系統(tǒng)無功優(yōu)化現(xiàn)狀

隨著生活的日益發(fā)展，增大了電力負荷。為減輕電力在系統(tǒng)傳輸過程中的損耗，人們著手開始對電力傳輸中的無功損耗進行研究。

傳統(tǒng)電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方法針對的是某一個特定時間段進行的無功優(yōu)化，不具備投入實際運行的可能性[4]。近年來，科研人員逐漸針對某一個時間段的電力系統(tǒng)運行狀態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化，這就是動態(tài)無功優(yōu)化。動態(tài)無功優(yōu)化針對的是一個時間段，利用智能化算法對時間段內(nèi)的線路進行優(yōu)化，根據(jù)優(yōu)化結(jié)果調(diào)整線路中的變壓器，無功補償裝置的投入狀態(tài)。再依據(jù)前一個時間段內(nèi)的優(yōu)化結(jié)果以及控制設(shè)備的動作狀態(tài)優(yōu)化下一次時間段內(nèi)的負荷數(shù)據(jù)，從而調(diào)整再下一個時間段內(nèi)的控制設(shè)備動作狀態(tài)。動態(tài)無功優(yōu)化的優(yōu)點不在拘泥于特定時段，大大增強了電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的實際工程性。在日常生活中，動態(tài)無功優(yōu)化保證設(shè)備正常運行的同時，降低線路傳輸過程中有功網(wǎng)損，大大提高了電里運行的經(jīng)濟性。

參考文獻：

[1]馬立新，單冠華，屈娜娜.基于改進粒子群算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[J].控制工程，2012（19）：14-18.

[2]楊啟文，蔡亮，薛云燦.差分進化算法綜述[J].模式識別與人工智能，2008.21（4）：506-513.

[3]張旭，肖承仟，刑文濤，白楊，賈瑩坤.電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的基因遺傳算法[J].第九屆電能質(zhì)量研討會論文集，2018.（06）：170-178.

[4]董昂，馬立新.基于粒子群的動態(tài)無功優(yōu)化[J].控制工程，2019（01）：150-154.

作者簡介：董昂（1992-），男，漢族，江蘇鹽城人，碩士，助教，研究方向：電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。