朱貴遼 程漢湘 彭拜

摘要：隨著智能配電網(wǎng)的發(fā)展，配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，往往用戶需要消耗大量無功，使得輸電系統(tǒng)傳輸更多的無功而導致電力系統(tǒng)功率因數(shù)降低和網(wǎng)損的增加。文章介紹了低壓配電網(wǎng)的無功補償?shù)姆椒ㄔ?，論述了電網(wǎng)主要的補償裝置及原理，分析了無功補償?shù)膬?yōu)化及數(shù)學模型，最后論述了人工智能在無功優(yōu)化中的意義，從而為電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性提供了依據(jù)，確保低壓配電網(wǎng)供電的經(jīng)濟性以及供電的可靠性。

關(guān)鍵詞：智能配電網(wǎng)；無功補償；功率因數(shù)；電壓穩(wěn)定性

中圖分類號：TM71 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）05（C）-0000-00

1. 低壓配電網(wǎng)無功補償概述

電網(wǎng)中感性功率負荷過多時會使得電網(wǎng)的功率因數(shù)下降甚至電壓失穩(wěn)，這時為了恢復電力系統(tǒng)正常運行而將無功補償裝置聯(lián)接在同一電路中，使得能量在兩負荷之間相互流通來調(diào)節(jié)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。如此，感性負荷所需要的無功功率可由無功功率裝置來適當?shù)匮a償。適當合理的無功補償對于低壓配電網(wǎng)的經(jīng)濟可靠的運行能夠起到積極的促進作用，但也會出現(xiàn)過補償?shù)膯栴}[1]，過補償反而會危害電網(wǎng)使得電網(wǎng)電壓升高，增加電力系統(tǒng)的網(wǎng)損，電壓合格率降低以及可能導致用戶設備的不能正常運行。另一方面，由于大量的引入電力電子組合裝置就會產(chǎn)生大量的諧波，從而造成諧波污染，影響系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠運行，此時又需要加入一些濾波電路，如無源電力濾波器（PPF）和有源電力濾波器（APF）等等[2-3]。

2. 無功功率負荷及損耗

絕大多數(shù)農(nóng)網(wǎng)機械和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的動力設備都是異步電動機，由于感應電機在電力系統(tǒng)無功負荷中所占的比例很大，故而系統(tǒng)無功負荷的電壓特性主要由感應電機所決定的[4]。

變壓器的無功損耗 包括勵磁損耗 和漏抗中的損耗 。

從上式可以看出：當變壓器的視在功率不變時，其無功損耗 與電壓的平方近似成反比。變壓器的無功損耗在電力系統(tǒng)中占有很大的比重。

另外無功損耗的一部分也體現(xiàn)在輸電線路上，設輸電線路中的串聯(lián)阻抗為 ，首端電壓幅值為 ，潮流功率為 ，不計線路對地電容，則有串聯(lián)線路的無功損耗 如下式，即

可以看出：串聯(lián)線路的無功損耗 與電抗成正比，與輸電線路電流成反比。

3. 無功補償主要裝置

3.1 晶閘管控制電抗器

晶閘管控制電抗器即TCR，是一種并聯(lián)連接的晶閘管控制電感，其有效電感是由晶閘管導通延遲角來控制其電感值的，它可以連續(xù)控制電感中的電流從而改變系統(tǒng)的潮流，從而來控制改善電網(wǎng)的無功分布。文獻[5]介紹了TCR的構(gòu)成、原理，詳細地分析了其補償特性以及諧波抑制。而文獻[6]則利用晶閘管控制電抗器和固定濾波器的組合來進行無功補償，并且使用基于瞬時無功理論的控制算法來改善和優(yōu)化無功。

3.2 靜止無功補償器

靜止無功補償器即SVC，由靜電電容器和電抗器并聯(lián)組成的。在組合裝置中電容器和電抗器分別發(fā)出和吸收無功，而電抗器側(cè)還可以平滑的改變電抗值的大小用來改變整體的無功調(diào)節(jié)，其中電抗器可以由SCR、MCR等來控制。它是現(xiàn)在應用最為廣泛的FACTS控制器之一，它不僅用于輸電系統(tǒng)，提高傳輸能力、抑制振蕩進而提高穩(wěn)定性，而且用于配電網(wǎng)來提高供電可靠性，降低線路損耗，降低非線性負荷諧波干擾和電壓波動，魯棒性增強，改善電能質(zhì)量[7-8]。

3.3 靜止同步補償器

靜止同步補償器（STATCOM）：是一種并聯(lián)的、能進行無功補償?shù)撵o止同步“發(fā)電機”，功能與SVC基本相同，但是運行范圍更寬，調(diào)節(jié)速度更快。其容性和感性輸出電流可獨立于注入點的電壓而進行控制[9] STATCOM是采用電壓型變流器結(jié)構(gòu)，無功補償電路內(nèi)部的直流電壓都是通過內(nèi)部自給方式來保證的，而且都是根據(jù)同步電壓源的原理來實現(xiàn)電壓和潮流的有效控制。它是FACTS控制器中的主要無功補償裝置之一，可以是電壓型或是電流型變流器。

4. 無功補償優(yōu)化及數(shù)學模型

針對農(nóng)村低壓配電網(wǎng)的無功負荷分布。無功補償應遵循的總體原則是：全面規(guī)劃，合理布局，分級補償，就地平衡。也就是要使總體平衡與局部平衡相結(jié)合：集中補償與分散補償相結(jié)合，滿足經(jīng)濟性下要以分散補償為主：調(diào)壓與降損相結(jié)合，而要以降損為主[10]。而此外進行補償后有必要對無功進行優(yōu)化，其優(yōu)化數(shù)學模型包括目標函數(shù)和約束條件，而建立目標函數(shù)，則主要考慮幾個方面：低壓配電網(wǎng)的網(wǎng)損最小：系統(tǒng)可靠性要高：電壓質(zhì)量最高：經(jīng)濟效益最好。

若以整個配電網(wǎng)有功損耗最小建立目標函數(shù)，即

式中： 為網(wǎng)絡的總支路數(shù)： 和 分別為節(jié)點 處的電壓值；相應的 和

分別為兩處電壓的相角值； 為兩節(jié)點間的電導。

若以無功補償優(yōu)化設備總投資最小為目標函數(shù)，即

其中： 為補償設備總的費用， 為每個補償配置的費用， 補償設備總的數(shù)量。

無功優(yōu)化的約束方程為：

為系統(tǒng)所滿足的潮流方程， 為發(fā)電機發(fā)出的無功功率， 為補償裝置補償?shù)臒o功， 為節(jié)點的電壓， 為變壓器的變比。 和 分別表示變量的最小和最大。上列不等式中系統(tǒng)所滿足的潮流方程如下，即

其中：（6）式表示節(jié)點電壓矢量，（7）表示有功功率不平衡量方程式，（8）式表示無功功率不平衡量方程式。

5 人工智能算法在無功優(yōu)化中的應用

人工智能方法是從一個初始解群體開始，按照概率轉(zhuǎn)移原則，采用某種方式自適應地搜索最優(yōu)解。

5.1 BP 神經(jīng)算法

BP 神經(jīng)算法的核心是擬合，即不斷地正向傳播和反向誤差分析用以對權(quán)系數(shù)進行調(diào)整來達到目標誤差所允許的范圍 [11]。為了分析 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的基本運算機理，一般將網(wǎng)絡模型分為輸入層、隱含層以及輸出層三層次，如圖1所示。設輸入為P，輸人有r個，隱含層內(nèi)有s1個神經(jīng)元，激話函數(shù)為 ，輸出層內(nèi)有個s2神經(jīng)元，對應的激活函數(shù)為 ，輸出為A，目標矢量力T。

神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練過程中，對每層的各個神經(jīng)元的輸出的無功進行分析并與目標值進行比較分析和調(diào)整，最后得到最優(yōu)解，這樣就完成了對神經(jīng)網(wǎng)絡的學習訓練 [12]。

5.2 禁忌搜索算法

該算法通過模擬人工智能的內(nèi)存記憶功能，利用 Tabu 特殊方法縮小尋找范圍，實現(xiàn)整體性最優(yōu)。禁忌搜索算法關(guān)鍵在于應用禁忌表來記錄當前的最小值，從各種不同的路徑進行搜索，防止過早出現(xiàn)局部最優(yōu)，從而在局部尋求最優(yōu)解[13]。文獻[14]利用固定并聯(lián)電容器作為研究對象對配電網(wǎng)進行無功補償及優(yōu)化，采用禁忌搜索算法獲得使線路損耗最小時的最優(yōu)解，并在補償容量的鄰域搜索方而做了改進，增加鄰域搜索范圍以獲得全局的最優(yōu)化解。

6 結(jié)束語

隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題越來越重要，若電力系統(tǒng)無功不足，則可能導致系統(tǒng)功率因數(shù)降低和網(wǎng)損的增加，造成資源的浪費和用電設備的損壞。文中介紹了電網(wǎng)主要的補償裝置及原理，分析了無功補償?shù)膬?yōu)化及數(shù)學模型，論述了目前人工智能算法在無功優(yōu)化中的重大意義，電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化能夠很好的提高農(nóng)村配電網(wǎng)的供電可靠性和改善電能質(zhì)量，而文中的模型對于無功補償和優(yōu)化措施能夠提供一定的參考價值，對堅強智能電網(wǎng)的建設起著一定的推動作用。

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朱貴遼（1988-），男，河南濮陽人，漢族，碩士研究生，主要研究方向為電力系統(tǒng)綜合自動化；

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