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        配電網(wǎng)無(wú)功功率優(yōu)化

        2015-01-13 06:09:09黃鵬
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2014年33期
        關(guān)鍵詞:配電網(wǎng)

        黃鵬

        摘 要:電壓質(zhì)量是衡量電網(wǎng)可靠?jī)?yōu)質(zhì)運(yùn)行的重要指標(biāo)之一。首先介紹了配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化“分級(jí)分區(qū)補(bǔ)償、就地平衡”的原則;其次對(duì)配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化算法進(jìn)行分類,詳細(xì)介紹了各類傳統(tǒng)優(yōu)化算法和人工智能優(yōu)化算法;最后總結(jié)了配電網(wǎng)無(wú)功功率優(yōu)化的重要意義。

        關(guān)鍵詞:配電網(wǎng) 有功損耗 無(wú)功優(yōu)化 傳統(tǒng)優(yōu)化算法 人工智能優(yōu)化算法

        中圖分類號(hào):TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2014)11(c)-0081-01

        電網(wǎng)無(wú)功潮流分布合理、電壓質(zhì)量合格是電網(wǎng)可靠、穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)。但由于長(zhǎng)期以來(lái)受“重輸輕配”思想的影響,導(dǎo)致配電網(wǎng)建設(shè)投資不足,使其存在無(wú)功功率缺乏、日負(fù)荷曲線峰谷差大、末端電壓不合格等問(wèn)題。隨著配電網(wǎng)發(fā)展及區(qū)域配電網(wǎng)聯(lián)系的日趨緊密,電網(wǎng)潮流更加復(fù)雜、安全性要求更高,但部分地區(qū)無(wú)功容量過(guò)剩卻不能有效補(bǔ)償其他無(wú)功短缺地區(qū),急需配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化解決此問(wèn)題。此外,對(duì)配電網(wǎng)無(wú)功功率進(jìn)行優(yōu)化,可改善功率因數(shù)、降低網(wǎng)絡(luò)損耗、節(jié)約能源、提高電壓水平和運(yùn)行穩(wěn)定性。

        1 配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化原則

        為既提升配電網(wǎng)電壓質(zhì)量又減少網(wǎng)絡(luò)有功損耗,配電網(wǎng)無(wú)功功率應(yīng)盡量少流動(dòng),避免遠(yuǎn)距離傳輸。因此,配電網(wǎng)應(yīng)按照“就地平衡”與“分級(jí)分區(qū)補(bǔ)償”相結(jié)合的原則,合理配置無(wú)功補(bǔ)償裝置,具體要求如下。

        (1)總體與局部相協(xié)調(diào)。

        若無(wú)功補(bǔ)償裝置布局不合理,無(wú)法使局部無(wú)功功率就地平衡,就會(huì)出現(xiàn)無(wú)功功率流動(dòng),增加線路損耗。因此,需以總體平衡為基礎(chǔ),研究各個(gè)區(qū)域的局部無(wú)功補(bǔ)償方案并進(jìn)行最后協(xié)調(diào)優(yōu)化,方獲得最佳補(bǔ)償效果。

        (2)以中、低壓配電網(wǎng)補(bǔ)償為主。

        無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備主要裝設(shè)在變壓站和線路上,對(duì)變壓器進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償主要是補(bǔ)償其運(yùn)行消耗的無(wú)功功率,這種補(bǔ)償方式并沒(méi)有對(duì)配電網(wǎng)線路無(wú)功進(jìn)行優(yōu)化。而全網(wǎng)總損耗的70%發(fā)生在低壓配電網(wǎng),因此應(yīng)以低壓配電網(wǎng)無(wú)功補(bǔ)償為主、其他方式為輔,有效降低全網(wǎng)有功損耗。

        (3)供電方補(bǔ)償和用戶補(bǔ)償相結(jié)合。

        為減少無(wú)功功率流動(dòng)、降低網(wǎng)損和提升電壓質(zhì)量,除供電方負(fù)責(zé)對(duì)配電網(wǎng)公共設(shè)備進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償之外,電力用戶也應(yīng)積極主動(dòng)配合裝設(shè)無(wú)功補(bǔ)償裝置,對(duì)消耗無(wú)功較多的特殊設(shè)備補(bǔ)償適量無(wú)功,或改進(jìn)設(shè)備的功率因數(shù),減少無(wú)功消耗。

        2 配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化算法

        無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的狀態(tài)變量和控制變量既連續(xù)又離散,求解過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)誤差大以及“維數(shù)災(zāi)”等問(wèn)題,難以得到最優(yōu)結(jié)果。多年來(lái)已此領(lǐng)域開(kāi)展眾多研究工作,并獲得了一些成果。優(yōu)化算法通常包括經(jīng)傳統(tǒng)優(yōu)化方法和人工智能優(yōu)化方法。

        2.1 傳統(tǒng)優(yōu)化方法

        (1)線性規(guī)劃法。

        無(wú)功優(yōu)化屬非線性規(guī)劃問(wèn)題,采用泰勒公式把目標(biāo)函數(shù)和約束條件展開(kāi)后消去高次項(xiàng),將問(wèn)題局部線性化處理。該方法進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化計(jì)算時(shí),運(yùn)算速度快且收斂可靠。但在優(yōu)化過(guò)程中將實(shí)際非線性問(wèn)題進(jìn)行線性化近似,誤差難以避免。若迭代步長(zhǎng)選取不當(dāng),可能導(dǎo)致收斂緩慢或振蕩不收斂,優(yōu)化結(jié)果和實(shí)際運(yùn)行情況有差異。

        (2)非線性規(guī)劃法法。

        以極坐標(biāo)形式牛拉法潮流計(jì)算為運(yùn)算機(jī)理,采用拉格朗日乘數(shù)法對(duì)約束等式進(jìn)行變換,采用庫(kù)恩塔克法處理約束不等式,以函數(shù)值迭代下降最快作為尋優(yōu)方向,以使函數(shù)值盡快達(dá)到最小,該方法原理簡(jiǎn)單、易于編程實(shí)現(xiàn)。但對(duì)梯度步長(zhǎng)和懲罰函數(shù)的選擇要求很嚴(yán)格,懲罰因子過(guò)大發(fā)散、過(guò)小又不利于消除越界影響。由于前后兩次搜索方向垂直,在接近最優(yōu)點(diǎn)時(shí),收斂速度變慢甚至出現(xiàn)搜索鋸齒現(xiàn)象。

        牛頓法具有二階收斂性,利用雅可比矩陣和海森矩陣對(duì)目標(biāo)函數(shù)求解,統(tǒng)一對(duì)拉格朗日乘子和控制變量作修正處理,大大降低計(jì)算復(fù)雜性。但有效約束集一般通過(guò)試驗(yàn)迭代確定,不易編程。

        二次規(guī)劃法是采用二次多項(xiàng)式近似表達(dá)目標(biāo)函數(shù)、線性化不等式來(lái)構(gòu)造二次規(guī)劃模型,通過(guò)逐次近似求解原非線性問(wèn)題。存在處理復(fù)雜、計(jì)算量大、編程難實(shí)現(xiàn)等問(wèn)題。

        (3)混合整數(shù)規(guī)劃法。

        可同時(shí)處理連續(xù)變量和離散變量,但對(duì)整體最優(yōu)又較大影響。易發(fā)生振蕩不收斂,計(jì)算過(guò)程復(fù)雜,計(jì)算量大,維數(shù)的增加會(huì)使計(jì)算時(shí)間急劇增長(zhǎng)。

        (4)動(dòng)態(tài)規(guī)劃法。

        按時(shí)間劃分為相互聯(lián)系的階段,并對(duì)每階段結(jié)果作出評(píng)判,從而得到最優(yōu)解。當(dāng)狀態(tài)變量增加時(shí),將會(huì)出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)”問(wèn)題。

        2.2 人工智能優(yōu)化算法

        (1)遺傳算法。

        利用生物界物競(jìng)天擇、適者生存的機(jī)理來(lái)隨機(jī)搜索。該算法不依賴優(yōu)化模型,具有并行計(jì)算特性、魯棒性和自適應(yīng)搜索能力,但其隨機(jī)搜索尋優(yōu),計(jì)算和優(yōu)化速度慢,易過(guò)早收斂于局部最優(yōu)。

        (2)免疫算法。

        仿效生物免疫系統(tǒng),將目標(biāo)函數(shù)和約束條件對(duì)應(yīng)免疫系統(tǒng)的抗原,函數(shù)可行解對(duì)應(yīng)免疫系統(tǒng)產(chǎn)生的抗體,通過(guò)計(jì)算抗體與抗原、抗體間的親和度及濃度得到最優(yōu)抗體??杀苊庀萑刖植孔顑?yōu),但當(dāng)求解到一定范圍時(shí),易做大量無(wú)用冗余迭代,求解效率較低。

        (3)蟻群優(yōu)化算法。

        借鑒螞蟻間通過(guò)信息交流和相互協(xié)作的現(xiàn)象來(lái)求解組合最優(yōu)問(wèn)題。蟻群算法易跳出局部最優(yōu)發(fā)現(xiàn)較好的解,具有較強(qiáng)的魯棒性,在求解離散優(yōu)化問(wèn)題方面具有優(yōu)越性。但在求解過(guò)程中易出現(xiàn)停滯,當(dāng)群體規(guī)模變大時(shí),優(yōu)化時(shí)間急劇增加較長(zhǎng)。

        3 結(jié)語(yǔ)

        輸電網(wǎng)絡(luò)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題已進(jìn)行了大量研究工作,并取得了較多成果成功運(yùn)用于實(shí)踐,但配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化一直沒(méi)有得到足夠的重視,配電網(wǎng)自動(dòng)化系統(tǒng)也大多側(cè)重于提高供電可靠性。我國(guó)配電網(wǎng)存在無(wú)功功率不足、電壓質(zhì)量差、線損大等問(wèn)題,嚴(yán)重影響了用戶正常用電,甚至給一些企業(yè)造成了很大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化,合理調(diào)整、補(bǔ)償無(wú)功功率具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

        參考文獻(xiàn)

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