段穎梨

（黑龍江科技大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院,黑龍江哈爾濱，150022）

1 電力無功優(yōu)化問題

1.1 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題概述

當(dāng)前電力系統(tǒng)的運(yùn)行已經(jīng)十分穩(wěn)定了，但是給予這樣的一種情況下如果想要保持系統(tǒng)的穩(wěn)定和電力的質(zhì)量就需要使用無功優(yōu)化的方式對其進(jìn)行優(yōu)化。可以說這種方式具備的價(jià)值是非常重要的, 因此當(dāng)前我國有非常堵偶的學(xué)者開始注重對其的研究, 并且也紛紛的提出了很多與無功優(yōu)化有關(guān)的理論和其自身執(zhí)行的具體方法。電力系統(tǒng)無功功率優(yōu)化的最終目標(biāo)是使電力系統(tǒng)中涉及的指標(biāo)能夠以最合適的優(yōu)化方式運(yùn)行。處理無功優(yōu)化問題的前提是需要在功率流分配的情況下完成，并且當(dāng)保持給定電源和電源時(shí)，當(dāng)前電力系統(tǒng)本身的可變值可以是在約束范圍內(nèi)完成。

1.2 建立無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

一般來講當(dāng)前電力系統(tǒng)無功優(yōu)化上通常主要是將有功網(wǎng)損目標(biāo)為最小目標(biāo)。而要想達(dá)成這一目標(biāo)，就需要對無功源頭進(jìn)行變更使其能夠完成潮流布局的轉(zhuǎn)變，并且還能夠去對電壓自身的峰值以及變壓器分接頭去進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，在實(shí)際對其誒與實(shí)現(xiàn)的時(shí)候還需要把以上涉及到的變量相彼此之間產(chǎn)生的與潮流方程保持一致。并且在調(diào)整這些參數(shù)的時(shí)候還需要放眼大局，在整體上去進(jìn)行考量。在對參數(shù)進(jìn)行調(diào)整的時(shí)候不還需要實(shí)現(xiàn)的變量的有效區(qū)分。而在對數(shù)學(xué)模型進(jìn)行設(shè)置的時(shí)候，主要可以通過以下幾種方式去實(shí)現(xiàn)：

1.2.1 功率方程的限制條件

在節(jié)點(diǎn)上不僅僅需要對有功或是無功進(jìn)行思考，同時(shí)還應(yīng)該對于有功或者是無功等內(nèi)容給予限制，但是不論是在哪一個(gè)節(jié)點(diǎn)上其自身都需要可以滿足具體提出的要求：

在表達(dá)式上：節(jié)點(diǎn)i位置的Pi代表的是一種有功的功率、Qi代表的則是一種無功的功率、Ui大表的是節(jié)點(diǎn)i上所產(chǎn)生的電壓；PGi則屬于當(dāng)前電機(jī)節(jié)點(diǎn)所具備的一種有功出力、QGi屬于當(dāng)前發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)上的產(chǎn)生的無功出力；節(jié)點(diǎn)i位置的有功電荷主要是PLi、還有節(jié)點(diǎn)i位置的的無功負(fù)荷主要是QLi和QCi并且其自身也屬于一種無功的補(bǔ)償容量；Gij代表的是節(jié)點(diǎn)點(diǎn)i以及節(jié)點(diǎn)j彼此之間出現(xiàn)的電導(dǎo)，而Bij則會(huì)被納入為電納，電壓之間相角差的為δij；N屬于系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的整體數(shù)量。

1.2.2 變量方程的限制條件

電力系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行的過程中有很多問題需要關(guān)注，但是其中有一點(diǎn)問題需要加大關(guān)注力度，這一問題就是額定電壓，因?yàn)橛蓄~定電壓的存在才令電力系統(tǒng)自身的質(zhì)量以及運(yùn)行需求得到保證。但是盡管是這樣其在輸送和輸出的過程中更讓人需要受到約束條件的制約。當(dāng)前電力系統(tǒng)里中有發(fā)電機(jī)以及變壓器接頭等一些硬件上的發(fā)電裝備，因此這些裝備在運(yùn)行上的穩(wěn)定性就成為了影響電力系統(tǒng)運(yùn)行的主要原因，同時(shí)在斷電位置上的電壓以及接頭位置的還有輸出的電源也需要適當(dāng)?shù)膶ζ洳扇o功補(bǔ)償，采取無功補(bǔ)償?shù)哪康木褪窍Ｍ娏ο到y(tǒng)在實(shí)際進(jìn)行運(yùn)行的過程中能夠保證質(zhì)量，因此需要對其自身的約束條件給予有效的確認(rèn)。

對于變量的控制方面的限制條件：

1.2.3 對目標(biāo)函數(shù)的建立

電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)主要涉及到了其自身的技術(shù)性能，而對于其給予的側(cè)重點(diǎn)如果存在差異，那么其自身在性能評價(jià)上也自然會(huì)存在一定的差異。在無功優(yōu)化問題中其自身的注重點(diǎn)一般需要站在以下的幾個(gè)角度去進(jìn)行思考：電力系統(tǒng)產(chǎn)生的網(wǎng)損并不是很大，并且變壓器在分接頭設(shè)置上和其他的變壓器相比少刻很多、除此之外還具有無功補(bǔ)償上小等優(yōu)勢。而其在所消耗的財(cái)務(wù)上來講小需要付出的成本花費(fèi)也并不多。所以針對這些需求上去對無功優(yōu)化模型完成所需要設(shè)置的，需就一定需要站在從經(jīng)濟(jì)層面去進(jìn)行考量的時(shí)候與其相對的數(shù)學(xué)模型是：

我們從上述模型中能夠看出，在對電壓進(jìn)行計(jì)算的過程中我們不可以將其越界的問題給忽視掉，而一旦其出現(xiàn)越界的情況那么就需要對其采取適當(dāng)?shù)募s束措施，并且，出了需要對電壓越界的問題給予考量之外還需要對無功層面可能產(chǎn)生的問題給予關(guān)注，如果其設(shè)定的狀態(tài)量和預(yù)估的狀態(tài)量存在差異并且要超出其范圍的時(shí)候就可以運(yùn)用罰函數(shù)的方法去對其進(jìn)行約束。

2 人工智智能能算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化應(yīng)用

2.1 粒子群算法

粒子群算法可以說是一種群智能的算法，而我國在將其融入到優(yōu)化問題中進(jìn)行研究的時(shí)候可以看出，粒子群算法自身存在的優(yōu)勢是非常多的，在對其進(jìn)行使用的過程中一般都會(huì)將進(jìn)行改善之后的粒子群算法和融合了其他智能算法的混合算法共同進(jìn)行使用。而在對其進(jìn)行研究的過程中，對其進(jìn)行考量的角度則能夠在參數(shù)上去進(jìn)行研究，這個(gè)方面需要能夠與具體的電力系統(tǒng)保持結(jié)合，持續(xù)的去對參數(shù)給予優(yōu)化，另其能夠與具體的情況保持一致并且為日后的應(yīng)用打下一個(gè)堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，當(dāng)前在進(jìn)行研究過程中所使用的理論模型一般都是驗(yàn)證模型，其自身需要在參數(shù)實(shí)際的設(shè)置上給予有效的優(yōu)化。而其自身在粒子多樣性上也有很多專家進(jìn)行了研究，認(rèn)為是可以對其自身的高解和精度給予提升的。

2.2 免疫粒子群算法

魯忠燕,鄧集祥為了能夠使得粒子群優(yōu)化算法具備的收斂性能得到提升，特別把在粒子群算法中添加了免疫信息處理方式，這種方式的加入使得粒子群算法更加的優(yōu)化，因此其也被人們稱之為免疫粒子群算法。這一計(jì)算的方式主要是把當(dāng)前免疫算法里具備的免疫記憶以及調(diào)節(jié)機(jī)制納入到PSO中，同時(shí)使用針對基于粒子濃度機(jī)制自身多樣性的措施去對優(yōu)化和搜索過程進(jìn)行知道?？梢哉f這種改進(jìn)之后的計(jì)算方式不僅僅令原本算法中的優(yōu)越性得到了保持同時(shí)還提升了在優(yōu)化過程中出現(xiàn)的退化問題，令算法在精度和速度上的收斂效果都獲得了保障。

2.3 遺傳算法

何正文把遺傳算法使用在了電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化上，其主要是闡述了遺傳算當(dāng)前的編碼方式和遺傳算子還有就是中止判據(jù)等方面的相關(guān)內(nèi)容，并其自身還設(shè)置了遺傳算法在當(dāng)前電力系統(tǒng)無功優(yōu)化上的計(jì)算模型，可以說這種計(jì)算模型的出現(xiàn)改變了以往數(shù)學(xué)優(yōu)化方式存在的不足。在對其模型進(jìn)行仿真計(jì)算后獲得的結(jié)果顯示出這種算話對于全局進(jìn)行優(yōu)化上獲得的效果是非常理想的同時(shí)也與具體的情況能夠保持一致，其不僅可以很好的令電壓質(zhì)量以及降低網(wǎng)損得到降低。同時(shí)這些方式也已經(jīng)被使用在實(shí)際的電力系統(tǒng)的優(yōu)化中，并且獲得了非常好的優(yōu)化效果。

2.4 人工魚群算法

唐劍東,熊信銀,吳耀武等學(xué)這在對智能優(yōu)化算法進(jìn)行研究的過程中把人工魚群算法(AFSA)使用在了電力系統(tǒng)無功的優(yōu)化過程中，并且針對具體的情況還設(shè)置了與其相對的優(yōu)化模型，對IEEE6、IEEEl4 節(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)和某地區(qū)在電力系統(tǒng)上的具體使用情況給予了無功優(yōu)化等計(jì)算，同時(shí)使其和遺傳算法(GA)與進(jìn)行改進(jìn)之后的搜索算法去進(jìn)行了對比，通過對比的結(jié)果看出當(dāng)前人工魚算法在優(yōu)化系統(tǒng)上獲得的效果十分明顯，因?yàn)槠洳粌H能夠在收斂性上變現(xiàn)出較好的優(yōu)勢，同時(shí)其自身的魯棒性也非常的優(yōu)秀?？梢哉f這種算法和粒子群算法相同，都是屬于一種群體化的智能算法，其自身在對無功優(yōu)化給予處置上也有著調(diào)節(jié)參數(shù)的問題，因此仍然需與在對參數(shù)給予優(yōu)化上多加注意、下足功夫，并且還需要在搜索效率上去也進(jìn)行適當(dāng)?shù)难芯刻嵘阉餍省?/p>

2.5 混合優(yōu)化微分進(jìn)化算法

李秀卿,孫守剛等學(xué)者使在微分進(jìn)化算法進(jìn)行變異算子的出現(xiàn)上使用了不同的策略，令算法自身的搜索效率得到了快速的提升，同時(shí)在對其給予優(yōu)化的使用還將父代以及子代合群的處置方式融入其中，使得算法在全局上的搜索能力得到了一定的強(qiáng)化，而在地使用使用對其進(jìn)行計(jì)算和分析之后顯示，本文所指出的算法在對于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題進(jìn)行處置上有著很多的優(yōu)勢。所以，這一算法對于當(dāng)前大規(guī)模電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題在求解上會(huì)有非常大的啟發(fā)意義。

2.6 蟻群優(yōu)化算法

當(dāng)前在電力無功優(yōu)化上對于計(jì)算方法進(jìn)行研究上針對蟻群算法研究的內(nèi)容相對較多，因?yàn)檫@種算法自身的特性相對較好所以在其處理問題上也展現(xiàn)出了自身的優(yōu)勢。但是蟻群算法經(jīng)常會(huì)陷入局部最優(yōu)解但是卻不能夠獲得一個(gè)比較理想的結(jié)果，所以在對這種問題給予處置的在過程中。我國的相關(guān)研究人員指出可以對于蟻群優(yōu)化算法適當(dāng)?shù)氖褂脿顟B(tài)轉(zhuǎn)移的方式，另其能夠形成一種比較通用的計(jì)算算法，并且使其能夠在進(jìn)行試驗(yàn)的過程中獲得比較理想的效果，在當(dāng)前小型的電網(wǎng)進(jìn)行運(yùn)用時(shí)其自身具備比較大的可行性，但是其在日后的工作里還需要針對大型電網(wǎng)的使用上去進(jìn)行研究。蟻群算法的求解結(jié)果與參數(shù)自身的設(shè)置有著比較大的聯(lián)想，因此參數(shù)自身的改進(jìn)對于問題處理有著非常好的促進(jìn)作用。

3 結(jié)束語

智能算法在我國電力系統(tǒng)對無功優(yōu)化上經(jīng)常會(huì)被使用到，并且伴隨著當(dāng)前智能優(yōu)化算法的持續(xù)發(fā)展，對于智能優(yōu)化算進(jìn)行研究已經(jīng)成為了必然。在算法參數(shù)進(jìn)行設(shè)置上對其獲得更優(yōu)的結(jié)果能夠起到非常好的作用，參數(shù)設(shè)置需要按照當(dāng)前電力系統(tǒng)具體的情況去進(jìn)行相關(guān)調(diào)整，并且還能夠基于智能算法上的差異進(jìn)行研究，另其能夠在具體應(yīng)用過程中能夠滿足使用需求。