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

        2019-01-13 01:25:17董昂黃悅
        科技風(fēng) 2019年36期
        關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng)

        董昂 黃悅

        摘?要:電力系統(tǒng)運(yùn)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(diǎn)。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(jìn)步,用電量的逐年增加,我國電力系統(tǒng)日常負(fù)荷也逐漸增加。對(duì)著電力系統(tǒng)的不堪重負(fù),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(diǎn)。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(duì)某一時(shí)刻利用算法優(yōu)化其系統(tǒng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)從而達(dá)到優(yōu)化整個(gè)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(yùn)行為約束變量進(jìn)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(jì)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(yùn)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化當(dāng)中。

        (一)粒子群算法

        粒子群算法是將物種內(nèi)每個(gè)個(gè)體看作是獨(dú)立的粒子,這些種群粒子以一定的初始速度運(yùn)動(dòng),設(shè)定約束條件以及目標(biāo)函數(shù)進(jìn)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(jìn)行迭代在迭代過程中求取粒子的最優(yōu)位置。

        (二)差分進(jìn)化算法

        差分進(jìn)化算法是基于種群個(gè)體之間的差異變化量上產(chǎn)生的一種算法[2]。差分進(jìn)化算法隨機(jī)選定種群中的2個(gè)粒子,將此兩個(gè)粒子與隨機(jī)選取的第三個(gè)個(gè)體之間進(jìn)行重組變異,產(chǎn)生不同于之前種群的變異新個(gè)體,再按照一定方式與原有種群進(jìn)行交叉產(chǎn)生性的產(chǎn)生新的種群。種群隨機(jī)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(diǎn)是以物種種群為起點(diǎn),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(yùn)行時(shí),約束條件如下:

        (一)功率約束條件

        系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行時(shí),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(yùn)行時(shí),線路中,發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓,發(fā)電機(jī)有功功率,有載變壓器變比,無功補(bǔ)償電容,節(jié)點(diǎn)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(fù)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(duì)電力傳輸中的無功損耗進(jìn)行研究。

        傳統(tǒng)電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方法針對(duì)的是某一個(gè)特定時(shí)間段進(jìn)行的無功優(yōu)化,不具備投入實(shí)際運(yùn)行的可能性[4]。近年來,科研人員逐漸針對(duì)某一個(gè)時(shí)間段的電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,這就是動(dòng)態(tài)無功優(yōu)化。動(dòng)態(tài)無功優(yōu)化針對(duì)的是一個(gè)時(shí)間段,利用智能化算法對(duì)時(shí)間段內(nèi)的線路進(jìn)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(bǔ)償裝置的投入狀態(tài)。再依據(jù)前一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的優(yōu)化結(jié)果以及控制設(shè)備的動(dòng)作狀態(tài)優(yōu)化下一次時(shí)間段內(nèi)的負(fù)荷數(shù)據(jù),從而調(diào)整再下一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的控制設(shè)備動(dòng)作狀態(tài)。動(dòng)態(tài)無功優(yōu)化的優(yōu)點(diǎn)不在拘泥于特定時(shí)段,大大增強(qiáng)了電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的實(shí)際工程性。在日常生活中,動(dòng)態(tài)無功優(yōu)化保證設(shè)備正常運(yùn)行的同時(shí),降低線路傳輸過程中有功網(wǎng)損,大大提高了電里運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

        參考文獻(xiàn):

        [1]馬立新,單冠華,屈娜娜.基于改進(jìn)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(jìn)化算法綜述[J].模式識(shí)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(huì)論文集,2018.(06):170-178.

        [4]董昂,馬立新.基于粒子群的動(dòng)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。

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