基于發(fā)電機運行實際的電力系統(tǒng)日前動態(tài)無功優(yōu)化研究

陸彬，高山，李德勝

基于發(fā)電機運行實際的電力系統(tǒng)日前動態(tài)無功優(yōu)化研究

陸彬1，高山2*，李德勝1

（1．萬幫數(shù)字能源股份有限公司，江蘇省 常州市 213164；2．東南大學(xué)電氣工程學(xué)院，江蘇省 南京市 210096）

為了解決日前動態(tài)無功優(yōu)化中發(fā)電機安全運行極限以及控制設(shè)備動作次數(shù)約束取值的電力系統(tǒng)調(diào)度實際問題，根據(jù)發(fā)電機運行的極限輸出范圍，把發(fā)電機運行的區(qū)域劃分為3個區(qū)，并建立分段PQ數(shù)學(xué)模型，將日前全天負荷分為24個時段，并對有載調(diào)壓變壓器和并聯(lián)電容器組聯(lián)動次數(shù)加以限制，建立完整的非線性混合整數(shù)動態(tài)無功優(yōu)化模型。仿真結(jié)果表明：尤其在發(fā)電機進相運行時，所提出數(shù)學(xué)模型能有效調(diào)節(jié)發(fā)電機的出力，符合機組運行的實際狀況；提高控制設(shè)備動作次數(shù)可減少全網(wǎng)有功功率損耗，但同時頻繁的操作會大大提高設(shè)備的故障概率，有必要在網(wǎng)損可信接受的范圍內(nèi)尋找合適的聯(lián)動次數(shù)約束值，節(jié)約電網(wǎng)實際運行的綜合成本，保障電網(wǎng)經(jīng)濟、安全運行。

動態(tài)無功優(yōu)化；發(fā)電機安全運行極限；內(nèi)點法；電力系統(tǒng)調(diào)度

0 引言

雖然日前靜態(tài)無功優(yōu)化[1]能使每個獨立時段的目標(biāo)值達到最優(yōu)，但離散調(diào)控設(shè)備的動作次數(shù)失去了各時段的關(guān)聯(lián)性，頻繁操作變壓器分接頭或投切電容器會大幅降低設(shè)備的使用壽命，增大電網(wǎng)的隱患概率。

日前動態(tài)無功優(yōu)化是根據(jù)未來一天負荷預(yù)測情況，提前統(tǒng)籌各時段下控制設(shè)備的操作，最終實現(xiàn)全天的潮流最優(yōu)。變壓器分接頭或投切電容器的次數(shù)作為全局約束，把各設(shè)備全天聯(lián)動約束次數(shù)合理地分配到每個時段，并且使全天的有功網(wǎng)損最小，這一工作使本已復(fù)雜的無功優(yōu)化計算更加難以求解。

文獻[2]根據(jù)冬、夏季節(jié)負荷特性，人為設(shè)置各時段控制設(shè)備的最大動作次數(shù)。這種方法雖然在一定程度上降低了控制設(shè)備的動作次數(shù)，但是人為設(shè)置策略的誤差很大，無功優(yōu)化性不強。

文獻[3]把動作次數(shù)折算成經(jīng)濟成本，當(dāng)某設(shè)備動作次數(shù)達到上限時，就把該設(shè)備的調(diào)節(jié)代價退出目標(biāo)函數(shù)，這種做法失去了動態(tài)無功優(yōu)化的求解意義。

另外，文獻[4-7]在對動態(tài)無功優(yōu)化理論研究時注重算法的選擇，尤其是智能算法的興起，但都忽視對電網(wǎng)約束條件的實際考量，比如發(fā)電機組的安全運行極限范圍。這類研究計算的數(shù)據(jù)要么沒有充分利用發(fā)電機組的進相、遲相調(diào)節(jié)能力，增加了無功調(diào)節(jié)設(shè)備的動作次數(shù)；要么超過發(fā)電機極限安全運行范圍，理論研究和電網(wǎng)的實際運行狀態(tài)相脫節(jié)，給調(diào)度員帶來誤判的風(fēng)險。

隨著電網(wǎng)規(guī)模的大幅增大，優(yōu)化算法的尋優(yōu)可靠性、快速性、精準(zhǔn)性是響應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度的重要考量因素，目前求解無功優(yōu)化的算法很多[8-12]，但都難以滿足上述要求。

本文以高效實施電網(wǎng)調(diào)度為目的，將罰函數(shù)正弦化處理，快速精確實現(xiàn)離散化；根據(jù)發(fā)電機的實際運行情況，建立離散控制變量的聯(lián)動次數(shù)全局約束和發(fā)電機極限安全運行約束，以全天總網(wǎng)損最小作為目標(biāo)函數(shù)，采用內(nèi)點算法快速計算日前24h動態(tài)無功優(yōu)化。

1 離散無功優(yōu)化

1.1 非線性混合整數(shù)無功優(yōu)化建模

離散無功優(yōu)化在數(shù)學(xué)上表現(xiàn)為典型的非線性混合整數(shù)優(yōu)化問題，常采用非線性原對偶內(nèi)點法與懲罰函數(shù)相結(jié)合的方法，表示如下：

式中：離散變量1=(CT,BT)T，其中包括并聯(lián)電容器的無功出力列向量C和有載調(diào)壓變壓器變比列向量B，1∈R(p)；連續(xù)變量2=(GT，1，?，θ-1，GT，T)T，它是由發(fā)電機有功出力列向量G、節(jié)點電壓相角θ(不包括平衡節(jié)點)、發(fā)電機無功出力列向量G以及節(jié)點電壓幅值列向量構(gòu)成，2∈R(q)；1max、1min和2max、2min分別表示約束變量1和2的上、下限；為離散懲罰因子組成的行向量；(?)為各離散變量構(gòu)成懲罰函數(shù)列向量；(?)=0為節(jié)點功率平衡方程組；(?)為全網(wǎng)有功功率損耗；(?)可表示為

=1,2,…,(2)

式中：P、Q為節(jié)點的注入有功功率和無功功率；U、U為節(jié)點的電壓幅值；G、B分別為節(jié)點導(dǎo)納矩陣元素Y的實部和虛部；θ為支路兩端電壓相角差。

(?)可表示為

1.2 構(gòu)造離散變量罰函數(shù)

內(nèi)點法的思路是使迭代點接近邊界時其目標(biāo)函數(shù)值迅速增大，從而保證迭代點均為可行域的內(nèi)點。定義某個離散變量計算值1i(b)鄰域(1i(j))為如下區(qū)間：

式中：為離散變量1i的分級步長；1i(j)為離散變量取值點。

常規(guī)無功優(yōu)化算法中罰函數(shù)(?)通常使用正曲率二次罰函數(shù)：

式中s為罰因子。

但在以往內(nèi)點法計算中發(fā)現(xiàn)：對數(shù)勢壘函數(shù)和二次罰函數(shù)的組合可能會相互沖突，使結(jié)果偏離最優(yōu)解。所以本文用一種特殊的方式來處理懲罰函數(shù)。(?)由正弦函數(shù)處理：

邊界處理：當(dāng)離散變量計算值1i(b)取值為1i(0)或1i(n)時，φ(1i(b))=0；當(dāng)超出離散取值范圍時，φ(1i(b))=100000。

1.3 算例驗證

目前智能算法眾多，原理類似，以混合粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization，PSO)為典型代表，與內(nèi)嵌二次懲罰項、內(nèi)嵌SHIN懲罰項的非線性原對偶內(nèi)點算法進行比較，分別對IEEE 39節(jié)點系統(tǒng)進行仿真驗證分析。選擇該系統(tǒng)的4、7、8、12、15、20、21、23節(jié)點為無功補償設(shè)備安裝地點，基準(zhǔn)功率B=100MV·A。算法比較結(jié)果如表1所示。

表1 算法比較結(jié)果

通過比較發(fā)現(xiàn)，在相同的精度條件下，內(nèi)嵌SHIN罰函數(shù)的原對偶內(nèi)點法和PSO算法結(jié)果基本一致，而內(nèi)嵌二次罰函數(shù)的原對偶內(nèi)點法優(yōu)化結(jié)果偏離最優(yōu)值較大。PSO算法的迭代次數(shù)為224次，計算時間為5117.4s；而內(nèi)嵌SHIN懲罰函數(shù)原對偶內(nèi)點算法的迭代次數(shù)為86次，計算時間為70.3s，可以看出在計算效率上有絕對的優(yōu)勢。

綜上，以原對偶內(nèi)點法作為主體優(yōu)化算法，通過SHIN懲罰函數(shù)能滿足無功優(yōu)化速度快、效率高、結(jié)果精確等苛刻要求。

2 考慮發(fā)電機運行實際的數(shù)學(xué)建模

2.1 發(fā)電機運行的數(shù)學(xué)建模

大多數(shù)無功優(yōu)化算法一般都默認發(fā)電機運行區(qū)間為，如圖1所示。以區(qū)域作為發(fā)電機的運行區(qū)域，要么沒有充分利用發(fā)電機組的進相、遲相調(diào)節(jié)能力，要么超過發(fā)電機極限安全運行范圍。

發(fā)電機的無功功率供給特性主要受發(fā)電機定子繞組溫升、勵磁繞組溫升、原動機功率、靜態(tài)穩(wěn)定極限等的約束[13-17]。發(fā)電機的無功輸出制約了它的有功輸出，隱極機安全運行范圍如圖2 所示。

圖1 簡化模式下發(fā)電機安全運行區(qū)域

圖2 隱極式發(fā)電機運行極限圖

運行區(qū)域說明如下：

1）有功輸出確定了無功輸出的變化范圍。如圖2所示，當(dāng)有功功率為G時，機組端電壓決定了無功輸出大小，如果機組端電壓保持不變，發(fā)電機可通過調(diào)整勵磁電流大小確定所需的無功功率，無功輸出范圍是[min，max]。此時發(fā)電機的電磁功率和輸出的有功功率近似保持不變。

綜上所述，在第1節(jié)的無功優(yōu)化模型中需建立隱極機極限安全運行的分段不等式約束(?)，如下所示：

在′區(qū)(Gi<Qmin)，靜態(tài)穩(wěn)定極限約束為

在區(qū)(Gi>Gimax)，勵磁繞組溫升約束為

其中：

將式(9)代入式(8)得：

在區(qū)發(fā)電機無功約束為

Gimin≤Gi≤Gimax，=1，?，G(11)

式中：Gi、Gi為節(jié)點發(fā)電機有功和無功功率；Ni為節(jié)點發(fā)電機的額定電壓值；Ni為節(jié)點發(fā)電機的額定電流值；di為節(jié)點發(fā)電機的同步電抗；qNi為節(jié)點發(fā)電機的激磁電動勢；Ni為節(jié)點發(fā)電機額定功率；Ni為節(jié)點發(fā)電機額定功率因數(shù)角；max、min分別表示上、下限；G為運行在的發(fā)電機數(shù)；′max一般取80°。

2.2 算例分析

接1.3節(jié)算例，2號發(fā)電機為平衡機，無功優(yōu)化結(jié)果如表2所示，發(fā)電機實際和理論運行對比如圖3所示。由表2可看出，當(dāng)負荷處于波谷時，平衡機出現(xiàn)進相運行，把式(7)—(11)作為約束條件計算后，平衡機發(fā)出有功487.74MW且吸收無功為78.06MV·A，如圖3中點位置。若不考慮極限安全運行約束條件，平衡機有功輸出481.99MW時，進相運行吸收無功143.89MV·A，投射到圖3中點位置，大大超過發(fā)電機的安全運行極限。

加入發(fā)電機極限安全運行約束條件后，發(fā)電機進相運行吸收的無功總量減少，未吸收的無功在網(wǎng)絡(luò)中流動，導(dǎo)致節(jié)點電壓幅值降低，有功網(wǎng)損比不考慮極限情況下增加了0.008pu，計算結(jié)果更符合系統(tǒng)實際運行。

表2 無功優(yōu)化結(jié)果

圖3 發(fā)電機實際和理論運行對比圖

3 動態(tài)無功優(yōu)化

動態(tài)無功優(yōu)化問題的核心部分是對各時段下變壓器檔位變動次數(shù)和并聯(lián)電容器組投切次數(shù)準(zhǔn)確計數(shù)，并應(yīng)用到全局約束。

3.1 離散控制設(shè)備的動作次數(shù)約束

按照智能變電站現(xiàn)場運行規(guī)程[18]：在變壓器有載分接開關(guān)操作過程中，應(yīng)逐級調(diào)壓，不可連續(xù)調(diào)2次檔位。本文規(guī)定：電容器在一次調(diào)整中投切的個數(shù)即為動作次數(shù)，同理，變壓器抽頭一次調(diào)整中連續(xù)升或降擋，也認為動了次。

故各離散控制設(shè)備全天動作次數(shù)可以準(zhǔn)確表示為：全天各時段(一般為24段)，相鄰每2個時段的離散變量值之差的絕對值求和再除以各自調(diào)節(jié)步長。

3.2 動態(tài)無優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

在進行日前無功優(yōu)化時，一般假設(shè)全天24個時段下，各時段預(yù)測負荷的功率不發(fā)生變化，在滿足節(jié)點功率平衡、電壓幅值約束、發(fā)電機極限運行約束等約束條件下，使全天整個系統(tǒng)網(wǎng)損最小的動態(tài)無功優(yōu)化模型可以表述為：

式中C1為控制設(shè)備動作次數(shù)約束列向量，其元素分別對應(yīng)于電容器組投切和有載調(diào)壓變壓器分接頭的全天最大允許動作次數(shù)。

假設(shè)給定的電力網(wǎng)絡(luò)的發(fā)電機數(shù)有臺，有載調(diào)壓變壓器數(shù)量有個，并聯(lián)電容器組數(shù)有個，節(jié)點數(shù)量為個且平衡節(jié)點號為。24h動態(tài)無功優(yōu)化的變量擴大為原來的24倍，即24×(2-1+2++)，并且加入發(fā)電機極限運行約束，隨著系統(tǒng)規(guī)模的增大，求解所需的計算時間會急劇增加。

動作次數(shù)約束C1是全局不等式約束，其值的設(shè)定直接影響算法的計算時間以及收斂狀況，如果值設(shè)定過小，迭代計算結(jié)果較難滿足給定的補償間隙精度條件，如果最大迭代次數(shù)仍然不能滿足，程序會判斷出不能收斂。

4 動態(tài)無功算例分析

4.1 算例驗證

24h負荷曲線分布如圖4所示。算例仍采用39節(jié)點系統(tǒng)。根據(jù)第2節(jié)中的數(shù)學(xué)模型進行仿真計算，39節(jié)點系統(tǒng)從單時段靜態(tài)無功117個約束變量擴展至24h動態(tài)無功2808個約束變量，再加上各變量之間的強耦合聯(lián)動性，求解規(guī)模急劇增大且更為復(fù)雜。

理論上對應(yīng)不同的變壓器或者電容器，其所對應(yīng)的全天最大動作次數(shù)應(yīng)有所不同。為方便起見，且計算結(jié)果不影響本文總結(jié)的規(guī)律，對所有離散控制設(shè)備采用同一個動作次數(shù)約束值，即C1中的元素都相等。

圖4 10機39節(jié)點日負荷曲線

4.2 動作次數(shù)與有功網(wǎng)損

當(dāng)C1取10、21及靜態(tài)無功條件時，圖5所示分別對應(yīng)C1的各時段有功網(wǎng)損優(yōu)化曲線。

圖5 有功網(wǎng)損變化曲線圖

從圖5可以看出，有功網(wǎng)損的曲線變化趨勢與日負荷曲線是一致的。C1取10時的網(wǎng)損曲線在C1取21時和靜態(tài)無功優(yōu)化下的網(wǎng)損曲線之上，尤其在負荷高峰時段(下午4點至9點)，更為明顯。這是由于C1取值比較苛刻，尤其是在負荷高峰時，強耦合的聯(lián)動約束使電容器組不能充分投入實現(xiàn)就地?zé)o功補償，導(dǎo)致大部分全網(wǎng)無功優(yōu)化分配由發(fā)電機輸出來進行調(diào)節(jié)，大量的無功在網(wǎng)絡(luò)中流動，造成了有功功率損耗上升。

當(dāng)C1取21時，有功網(wǎng)損變化曲線幾乎和靜態(tài)無功優(yōu)化下的網(wǎng)損曲線重合，這說明21次已經(jīng)滿足離散控制設(shè)備的最大動作次數(shù)，此時沒有大量的無功在網(wǎng)絡(luò)中流動。

有功網(wǎng)損和計算時間如表3所示，由表3可看出，由于各離散控制變量之間的強耦合聯(lián)動性，C1取值較低時，對算法的收斂性很大，C1取9及以下時不收斂。C1取10~12時，由于電容器不能充分就地投入，大部分無功優(yōu)化需求由發(fā)電機輸出來進行調(diào)節(jié)，大量無功在電網(wǎng)中傳送，網(wǎng)損顯著增大。C1取13時，網(wǎng)損下降出現(xiàn)拐點，降幅達6%，C1繼續(xù)增大，網(wǎng)損變化幅度趨于平緩，故動作次數(shù)約束值C1取13時可作為經(jīng)濟安全的無功優(yōu)化調(diào)度策略。

表3 有功網(wǎng)損和計算時間

4.3 動作次數(shù)與電容器組無功出力

根據(jù)前面闡述，設(shè)8號節(jié)點有5組電容器組，每組容量為0.07，選取了C1分別為10、13和21時，8號節(jié)點電容器組全天各時刻投切值，如圖6所示。

圖6 8號節(jié)點電容器組投切曲線圖

從圖6可以看出，在C1=10時，4—16時段無功出力維持在0.07，17—22時段無功出力維持在0.14，動作次數(shù)累計變化6次，此時電容器組無法響應(yīng)日負荷變化趨勢，尤其是在負荷高峰時，強耦合的聯(lián)動約束使電容器組不能充分投入實現(xiàn)就地?zé)o功補償，發(fā)電機發(fā)出無功在網(wǎng)絡(luò)中流動，造成了有功功率損耗上升。而在C1=13及以上時，電容器組的投切序列不發(fā)生變化，且與日負荷的變化趨勢一致，這也證明了動作次數(shù)約束值C1取13時可作為經(jīng)濟安全的無功優(yōu)化調(diào)度策略。

4.4 變壓器分接頭動作次數(shù)

表4列出了C1分別為10、13、21及靜態(tài)無功優(yōu)化算法下，12組變壓器全天動作次數(shù)統(tǒng)計。

表4 變壓器分接頭動作次數(shù)統(tǒng)計

由表4可知，C1為10次時，聯(lián)動約束條件十分苛刻，各變壓器分接頭不能充分調(diào)節(jié)，導(dǎo)致全網(wǎng)的有功損耗上升。當(dāng)C1為13時，網(wǎng)損計算值比靜態(tài)分析增大了約0.41%，但是分接頭動作次數(shù)比靜態(tài)優(yōu)化明顯減少46%。

從另一個角度來說，在網(wǎng)損可信范圍內(nèi)，降低分接頭動作次數(shù)不僅節(jié)約了經(jīng)濟成本，而且有效降低了設(shè)備頻繁操作而導(dǎo)致故障的概率，大大延緩了變壓器的使用壽命。綜上，在網(wǎng)損可接受范圍內(nèi)，確定適當(dāng)?shù)?i>C1來平衡有功網(wǎng)損及操作所帶來的經(jīng)濟、安全成本。

在本算例中，動作次數(shù)約束值C1取13時可作為經(jīng)濟安全的無功優(yōu)化調(diào)度策略。

4.5 變壓器低壓側(cè)母線電壓

電壓質(zhì)量是一項非常重要的指標(biāo)，尤其是直接面向用戶的變壓器低壓側(cè)電壓幅值。圖7給出了C1為10、13、21時動態(tài)優(yōu)化及靜態(tài)優(yōu)化下變壓器T2-30低壓側(cè)全天電壓幅值變化曲線。

從圖7中可以看出，C1取13、21和靜態(tài)優(yōu)化時，全天電壓幅值曲線均在C1取10的曲線上方。當(dāng)C1取值比較苛刻時，整個系統(tǒng)偏向無功補償不足，系統(tǒng)所缺的無功需求只能由發(fā)電機來提供，無功功率從發(fā)電側(cè)傳導(dǎo)到負荷側(cè)，導(dǎo)致系統(tǒng)電壓水平降低。

圖7 變壓器T2-30低壓側(cè)母線電壓變化曲線

C1取13、21和靜態(tài)優(yōu)化時電壓波動比C1取10時要劇烈得多，這是因為此時動作次數(shù)約束寬裕，變壓器分接頭動作頻繁。

4.6 動作次數(shù)與發(fā)電機無功出力

平衡的無功出力能直觀地反映電網(wǎng)的無功流向。取C1為10、13、21及靜態(tài)無功優(yōu)化時，全天24時段平衡機的無功輸出曲線如圖8所示。

由圖8可看出，1—7時段4條曲線幾乎重疊在一起，因為此時內(nèi)負荷水平較低，大多數(shù)的電容器組處于全部切除的狀態(tài)，平衡機處進相運行吸收電網(wǎng)中多余的無功功率，計算結(jié)果對C1的取值不敏感。平衡機的無功出力對應(yīng)于同的C1取值時在負荷高峰時段有明顯的差異，當(dāng)C1取10時，各離散控制設(shè)備受到苛刻的約束條件而未能充分投入使用，發(fā)電機組須大量發(fā)送無功功率來維持電網(wǎng)的功率平衡。

動作次數(shù)約束值C1取13、21時與靜態(tài)無功優(yōu)化比較，3條曲線幾乎重合。尤其在高峰負荷時，電容器組能充分投切實現(xiàn)就地?zé)o功補償，使整個系統(tǒng)無功變化溫和，其削峰作用對電網(wǎng)電壓穩(wěn)定具有很大的作用。在本算例中也可以看出，動作次數(shù)約束值C1取13時可作為經(jīng)濟安全的無功優(yōu)化調(diào)度策略。

圖8 2#發(fā)電機全天無功出力變化曲線

5 結(jié)論

基于發(fā)電機安全運行極限建立24h動態(tài)無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，通過原對偶內(nèi)點法能快速、可靠、精準(zhǔn)計算算例中的最優(yōu)潮流分布。所建模型不僅適用于日前調(diào)度計劃，也適用于當(dāng)日實時滾動調(diào)度(未來1h調(diào)度)；研究了控制設(shè)備動作次數(shù)約束值與有功網(wǎng)損、電容器組無功出力、變壓器分接頭調(diào)節(jié)、變壓器低壓側(cè)母線電壓、電機無功出力的關(guān)系。得到以下結(jié)論：

1）根據(jù)發(fā)電機實際運行的極限輸出范圍，把發(fā)電機運行的區(qū)域劃分為3個區(qū)，建立發(fā)電機分段離散無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。尤其在發(fā)電機進相運行時，有效調(diào)節(jié)發(fā)電機的有功、無功出力符合運行實際，確保了電力系統(tǒng)調(diào)度的安全穩(wěn)定。

2）提高控制設(shè)備動作次數(shù)可減少全網(wǎng)有功功率損耗，但同時頻繁的操作會大大提高設(shè)備的故障概率，增加系統(tǒng)安全運行風(fēng)險。所以有必要在網(wǎng)損可信接受的范圍內(nèi)，減少設(shè)備的操作次數(shù)，尋找合適的C1，節(jié)約電網(wǎng)實際運行的綜合成本。在本文算例中，動作次數(shù)約束值C1取13時可作為電網(wǎng)經(jīng)濟安全的無功優(yōu)化調(diào)度策略。

[1]王曉文，趙彥輝．電力系統(tǒng)無功優(yōu)化模型的研究綜述[J]．華北水利水電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2015，36(2)：63-69．

WANG X W，ZHAO Y H．Summary on reactive power optimization models in electric system[J]．Journal of North China University of Water Resources and Electric Power (Natural Science Edition)，2015，36(2)：63-69．

[2]陳宏文，李愛元，黃旭，等．基于減少設(shè)備投切次數(shù)的地縣一體化AVC控制[J]．湖南電力，2017，37(2)：132-135．

CHEN H W，LI A Y，HUANG X，et al．Prefecture-county AVC control based on reducing equipment action times[J]．Hunan Electric Power，2017，37(2)：132-135．

[3]賴永生，陳燕梅，黃偉．考慮開關(guān)動作次數(shù)約束的地區(qū)供電系統(tǒng)電壓無功控制[J]．電能質(zhì)量管理，2011，9(17)：13-20．

LAI Y S，CHEN Y M，HUANG W．Reactive power control of regional power supply system considering the constraints of switching operations[J]．Electric Energy Quality Management，2011，9(17)：13-20．

[4]孫守鑫，張超，孟慶江，等．減少設(shè)備動作次數(shù)的無功優(yōu)化新方法[J]．電力技術(shù)，2015，25(4)：68-70．

SUN S X，ZHANG C，MENG Q J，et al．A new reactive power optimization method for reducing the number of operations of equipment[J]．Electric Power，2015，25(4)：68-70．

[5]覃海，姬源，周川梅，等．計及控制設(shè)備動作次數(shù)約束的三階段動態(tài)無功優(yōu)化算法[J]．電力自動化設(shè)備，2018，38(9)：179-185．

QIN H，JI Y，ZHOU C M，et al．Three-stage dynamic reactive power optimization algorithm considering constraints of control device action times[J]．Electric Power Automation Equipment，2018，38(9)：179-185．

[6]趙晉泉，居俐潔，羅衛(wèi)華，等．計及分區(qū)動態(tài)無功儲備的無功電壓控制模型與方法[J]．電力自動化設(shè)備，2015，35(5)：100-105．

ZHAO J Q，JU L J，LUO W H，et al．Reactive voltage control model and method considering partitioned dynamic reactive power reserve[J]．Electric Power Automation Equipment，2015，35(5)：100-105．

[7]葛朝暉，王穎，劉夢怡，等．基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法的有源配電網(wǎng)多目標(biāo)動態(tài)無功優(yōu)化[J]．電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報，2018，30(11)：44-50．

GE Z H，WANG Y，LIU M Y，et al．Multi-objective dynamic reactive power optimization of active distribution network based on adaptive particle swarm optimization algorithm[J]．Proceedings of the CSU-EPSA，2018，30(11)：44-50．

[8]賴曉文，馬曉偉，白楊，等．基于混合整數(shù)二階錐規(guī)劃的動態(tài)無功優(yōu)化方法[J]．電力系統(tǒng)自動化，2017，41(17)：37-42．

LAI X W，MA X W，BAI Y，et al．Dynamic reactive power optimization method based on mixed integer second-order cone programming[J]．Automation of Electric Power Systems，2017，41(17)：37-42．

[9]徐朝陽，王孝友，徐德貴，等．基于改進粒子群算法的動態(tài)無功優(yōu)化研究[J]．東北電力大學(xué)學(xué)報，2017，37(3)：33-38．

XU Z Y，WANG X Y，XU D G，et al．Research on dynamic reactive power optimization based on improved PSO[J]．Journal of Northeast Electric Power University，2017，37(3)：33-38．

[10]黃俊輝，汪惟源，王海潛，等．基于模擬退火遺傳算法的交直流系統(tǒng)無功優(yōu)化與電壓控制研究[J]．電力系統(tǒng)保護與控制，2016，44(10)：37-43．

HUANG J H，WANG W Y，WANG H Q，et al．Study of hybrid genetic algorithm and annealing algorithm on reactive power optimization and voltage control in AC/DC transmission system[J]．Power System Protection and Control，2016，44(10)：37-43．

[11]李軍，周冬冬，張玉瓊，等．基于AGSO-BAS混合算法的配電網(wǎng)分布式電源優(yōu)化配置[J]．電力電容器與無功補償，2019，40(6)：87-93．

LI J，ZHOU D D，ZHANG Y Q，et al．Distributed generation optimization configuration of distribution grid based on AGSO-BAS hybrid algorithm[J]．Power Capacitor & Reactive Power Compensation，2019，40(6)：87-93．

[12]鄭能，胡瑞馨，丁曉群，等．考慮多種類型的分布式電源和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的配電網(wǎng)無功優(yōu)化[J]．智慧電力，2019，47(3)：90-96．

ZHENG N，HU R X，DING X Q，et al．Reactive power optimization of distribution network considering multiple types of distributed generations and network reconfiguration[J]．Smart Power，2019，47(3)：90-96．

[13]陳珩．電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)分析[M]．北京：中國電力出版社，2007：16-19．

CHEN Y．Steady state analysis of power system [M]．Beijing：China Electric Power Press，2007：16-19．

[14]趙勇，洪潮，黃河，等．發(fā)電機組的動態(tài)無功特性及影響因素[J]．南方電網(wǎng)技術(shù)，2015，9(2)：30-35．

ZHAO Y，HONG C，HUANG H，et al．Dynamic reactive power characteristics of generator units and influencing factors[J]．Southern Power System Technology，2015，9(2)：30-35．

[15]呂志鵬，盛萬興，鐘慶昌，等．虛擬同步發(fā)電機及其在微電網(wǎng)中的應(yīng)用[J]．中國電機工程學(xué)報，2014，34(16)：2592-2603．

Lü Z P，SHENG W X，ZHONG Q C，et al．Virtual synchronous generator and its applications in micro-grid[J]．Proceedings of the CSEE，2014，34(16)：2592-2603．

[16]周挺，黃慧，劉林，等．基于調(diào)相機的直流近區(qū)電壓無功協(xié)調(diào)優(yōu)化方法[J]．智慧電力，2019，47(11)：54-59，66．

ZHOU T，HUANG H，LIU L，et al．Coordinative optimization method of reactive power in DC vicinity based on synchronous condenser．Smart Power，2019，47(11)：54-59，66．

[17]葉峰，丁玉玨，黃玉梅，等．基于模糊控制的電網(wǎng)動態(tài)無功控制技術(shù)研究[J] ．智慧電力，2019，47(9)：59-65．

YE F，DING Y J，HUANG Y M，et al．Dynamic reactive power control technology of power network based on fuzzy control．Smart Power，2019，47(9)：59-65．

[18]國家能源局．電力變壓器用真空有載分接開關(guān)使用導(dǎo)則：DL/T 1538-2016[S]．北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2016．

National Energy Administration．Application guide for vacuum on-load tap-changers for power transformers：DL/T 1538-2016[S]．Beijing，China：China Standard Press，2016．

Research on Day Ahead Dynamic Reactive Power Optimization Based on Generator Operation

LU Bin1, GAO Shan2*, LI Desheng1

(1. Wanbang Digital Energy Co., Ltd., Changzhou 213164, Jiangsu Province, China;2. School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu Province, China)

In order to solve the practical problem of 24-hours dynamic reactive power optimization in power system dispatching, this paper divided generator’s operation into three regions in PQ mathematical model, according to the limit output range of generator’s operation. Moreover, the action times of discrete control equipment were taken as global inequality constraints, and a complete 24-hours non-linear mixed integer dynamic reactive power optimization mathematical model was established. The simulation results show that the mathematical model in this paper can adjust the output of generators according to the actual situation effectively when the generators are in phase-leading operation. In addition, increasing the number of control equipment’s action can reduce the loss of active power in the whole network, but at the same time, the frequent operation will greatly increase the probability of failure of equipment. It is necessary for us to find the appropriate constraints of the action number within the range of reliable acceptance of network losses, so as to save the comprehensive cost of the actual power grid operation.

dynamic reactive power optimization; generator safe operating limit; interior point method; power system dispatching

10.12096/j.2096-4528.pgt.20046

TM 74

2020-06-24。

(責(zé)任編輯 楊陽)