基于智能调度算法的配电网无功补偿与有载调压优化策略研究.pdf

2023 年 10 月基于智能调度算法的配电网无功补偿与有载调压优化策略研究郝英杰袁李保林（国网山西省电力公司左权县供电公司，山西 晋中 032600）【摘要】配电网无功补偿与有载调压是提升电力系统运行效率和质量的重要控制技术遥 然而袁传统方法无法解决复杂的非线性和多变量问题遥 智能调度算法以其高效全局优化能力尧自适应性与灵活性尧并行计算能力以及实时响应能力成为解决方案遥 对配电网无功补偿与有载调压常见问题进行分析袁探讨智能调度算法的应用优势袁并提出基于智能调度算法的无功补偿与有载调压联合优化策略袁为提升电力系统的稳定性尧效率和智能化水平做出贡献遥【关键词】智能调度算法曰配电网曰无功补偿曰有载调压曰联合优化【中图分类号】TM732【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）10-0082-030 引言在电力系统快速发展和电能质量要求不断提高的背景下，配电网无功补偿与有载调压作为重要的电力质量控制技术，对于提升电力系统的运行效率和电能质量具有重要意义。然而，传统的无功补偿与有载调压方法往往受限于复杂的配电网结构、动态负荷变化以及非线性负载，难以实现综合优化，导致无法充分发挥电力系统的潜在作用。为了解决这一问题，智能调度算法作为一类基于人工智能和优化技术的新兴方法，逐渐引起了学术界和工程界的关注。智能调度算法能够模拟生物进化、群体行为或物理系统的优化过程，通过不断优化和迭代寻找问题的最优解或近似最优解。智能调度算法具有高效全局优化能力、自适应性与灵活性、并行计算能力以及实时响应能力，可以解决复杂、非线性和多变量问题，为配电网无功补偿与有载调压提供全新的优化途径1。1 配电网无功补偿与有载调压常见问题1.1 无功补偿的常见问题（1）低功率因数。低功率因数是一个普遍存在的问题，主要由于感性负载导致无功功率流失，这会增加输电损耗，降低能源利用效率，提升电力系统运行成本。（2）电压波动。无功功率的存在会导致电压波动，使得电压的稳定性下降。电压过高或过低都会对用户设备产生不良影响，缩短设备使用寿命，甚至可能导致设备故障。（3）非线性负载对无功补偿的影响。现代电力系统中存在大量非线性负载，如电子设备、计算机等，这些非线性负载对无功补偿的需求具有不确定性和动态性，给无功补偿带来挑战，可能导致无功补偿控制不准确2。1.2 有载调压的常见问题有载调压的常见问题，如电压过高或过低、调压响应速度和调压精度，可能影响着有载调压系统性能和稳定性。（1）电压过高或过低。电压过高或过低是有载调压系统常见的问题之一。有载调压系统未能将电压维持在适当的范围内，使电压超过了设定的上限或下限。当电压过高时，电气设备可能会出现损坏、过热或寿命缩短。当电压过低时，电气设备可能无法正常运行，或者其性能受到不利影响。因此，确保电压稳定性是有载调压系统需要着重解决的问题之一。（2）调压响应速度。调压响应速度也是有载调压系统需要关注的问题。有载调压系统需要实时监测和调节配电网的电压变化。然而，在面对电压突然变化或负荷波动时，有载调压系统的调压响应速度不足以快速适应变化，导致电压波动较大。较大的电压波动可能会对用户设备的正常运行产生影响，甚至可能导致设备故障或生产中断。因此，确保有载调压系统具备快速且准确的调压响应能力尤为重要。（3）调压精度。调压精度是有载调压系统另一个关键问题。有载调压系统需要将电压调节到一个准确的设定值，以满足用户设备的要求。如果调压精度电力信息822023 年 10 月不高，有载调压系统无法实现精确的电压调节，无法将电压维持在所需的范围内，这将导致配电网负荷的正常运行受到影响，可能导致过高或过低的电压。因此，确保有载调压系统具备高精度的调节能力，对于保持配电网的稳定运行至关重要3。为了解决这些问题，研究人员和工程师们提出了一系列的改进措施。例如，引入先进的调压技术，如模糊控制、比例积分微分控制和模型预测控制等，以提高有载调压系统的调节速度和精度。此外，智能调度算法的应用可以帮助优化调压策略，并根据实时数据和运行状况实时调整有载调压系统的参数。通过智能化的监控系统，对电压进行实时监测，并与设定值进行比较，及时采取必要的调整措施。这些改进措施有助于提高电压调节的准确性和及时性，从而提高整体有载调压系统的性能和稳定性。2 智能调度算法的应用优势智能调度算法是一类基于人工智能和优化技术的算法，可用于解决复杂的优化问题。常见的智能调度算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法、蚁群算法和差分进化算法等。智能调度算法在解决工程优化、电力系统优化、机器学习等领域的问题时，表现出了良好的性能。智能调度算法的应用优势如图 1 所示。（1）高效全局优化能力。配电网无功补偿与有载调压问题通常是复杂的非线性优化问题，传统的方法可能受限于搜索空间或陷入局部最优解。智能调度算法具有高效的全局搜索能力，能够在广阔的搜索空间中找到全局最优解或接近最优解。（2）自适应性与灵活性。智能调度算法的自适应性使得其能根据问题的不同特性自动调整算法参数和搜索策略，从而适应不同的无功补偿与有载调压场景，提高算法的鲁棒性和适用性。（3）并行计算能力。许多智能调度算法天然适合进行并行计算，能够充分利用多核处理器或分布式计算资源，加快计算速度，尤其对于大规模配电网的优化问题，能显著缩短计算时间4。（4）实时响应能力。智能调度算法具有快速收敛和实时响应的能力，适用于配电网实时运行状态下的无功补偿与有载调压优化控制，确保配电网能够快速调整以应对负荷的变化和故障情况。3 基于智能调度算法的联合优化策略3.1 多目标优化策略在智能调度算法的框架下，多目标优化策略是实现联合优化的重要组成部分。传统的单一目标优化往往无法满足复杂系统的需求，因此引入多目标优化策略是提高配电网整体性能的有效途径。多目标优化策略可以同时优化多个相互关联的目标函数，这些目标函数通常涉及配电网的各个方面，如资源利用率、能耗、响应时间等。通过综合考虑这些目标函数，可以更加全面地评估系统性能，从而实现更加智能和全面的调度决策。首先，要明确配电网的多个优化目标，并为每个目标定义相应的优化指标。这些指标可以根据具体应用的需求而定，例如，在云计算环境中，可以考虑虚拟机的负载均衡、能效、任务响应时间等指标。其次，多目标优化策略需要采用适当的优化算法来实现对这些目标的联合优化。常用的算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，这些算法能够在多维空间中搜索最优解，并找到各目标之间的平衡点。最后，为了增强多目标优化策略的实时性和适应性，可以引入自适应调整机制，根据系统运行时的实际情况动态调整优化算法的参数，以保持对不断发生变化环境的敏感性5。3.2 约束优化策略当采用智能调度算法解决配电网无功补偿与有载调压的联合优化问题时，可将其视为约束优化问题。在求解过程中，智能调度算法不仅要优化目标函数，还要满足电力系统的运行限制。首先，明确定义配电网无功补偿和有载调压的约束条件，包括电压上下限和无功功率容量等。其次，采用智能调度算法生成初始解集合，并计算每个解的适应度值，同时，检查解是否满足约束条件，剔除不符合条件的解。通过非支配排序等方法对满足图 1 智能调度算法的应用优势智能调度算法高效全局优化能力并行计算能力自适应性与灵活性实时响应能力非线性优化多核处理器/分布式计算资源问题特定参数快速收敛复杂优化问题配电网电力信息832023 年 10 月约束条件的解集合进行优劣筛选，得到一组非支配解集。再次，从当前解集中选择一部分解作为父代解，并通过交叉和变异等操作产生新的解，形成下一代解集。迭代进行优劣解筛选和解集更新，直至算法收敛。最后，从非支配解集中选择一个最优解作为最终的优化方案，确保在目标函数和约束条件下都是最优解。将该解应用于实际配电网中，实施无功补偿和有载调压策略。另外，需要根据最优解的参数，调整和控制无功补偿装置和有载调压设备，确保联合优化方案满足电力系统的各种运行限制。同时，进行实时监测，根据配电网状态动态调整无功补偿和有载调压策略，保持电力系统的优化性能。3.3 协同优化策略协同优化是一种联合优化策略，通过智能调度算法将配电网无功补偿和有载调压的优化过程协同进行，实现两者相互影响和协调，从而达到更优的综合效果。在协同优化中，首先需要明确无功补偿和有载调压之间的关系。无功补偿是为了提高功率因数，降低无功功率，而有载调压是为了调整电压，使其保持在合适的范围内。两者的优化目标不同，但在电力系统中紧密相连，互相影响。基于智能调度算法的协同优化策略如下。（1）基于有载调压的需求确定无功补偿策略。根据实时的电压变化和负荷需求，智能调度算法可以优化无功补偿的策略，使无功补偿与有载调压相协调。例如，当电压偏低时，智能调度算法可以通过增加无功补偿来提高电压；当电压偏高时，智能调度算法可以通过减少无功补偿来降低电压。（2）基于无功补偿的状态调整有载调压方案。智能调度算法可以监测无功补偿设备的状态，如无功功率的容量利用率、功率因数。根据无功补偿设备的工作状态，优化调整有载调压方案，确保在电压调整的同时，无功补偿设备能够充分发挥作用，提高配电网的效率。（3）交替优化策略。智能调度算法也可以采用交替优化策略，即交替进行无功补偿和有载调压的优化。每次迭代时，先优化无功补偿，然后根据无功补偿的结果再优化有载调压，反复迭代，直到获得最优解。通过协同优化策略，配电网无功补偿和有载调压可以更好地相互配合、相互影响，实现更优的综合效果。这样的协同优化策略将为配电网提供更灵活、高效的优化方案，提高电力系统的稳定性和可靠性，同时提升电能质量，为用户提供更高质量的电力供应服务。3.4 基于混合算法的联合优化策略基于混合算法的联合优化是一种集成多种智能调度算法的策略，旨在更好地搜索和优化配电网无功补偿与有载调压的联合优化问题的解空间。通过结合不同算法的优势，基于混合算法的联合优化策略能够提高全局优化性能，更有效地寻找最优或近似最优解。执行该策略的过程包括以下 3 个步骤：淤根据问题特点和求解要求，选择适合联合优化问题的多种智能调度算法。于将解空间划分为多个子空间，并为每个子空间分配特定的智能调度算法进行搜索。每个子空间不同算法之间可以通过交替、并行或串行等方式进行组合，以充分发挥其优势。盂在搜索过程中，不同算法之间共享信息，加速搜索。根据问题复杂程度和求解进展，灵活地调整算法组合和信息共享策略。4 结语智能调度算法在解决无功补偿与有载调压问题上表现出色，能够有效地提高功率因数、电压稳定性和降低线损，提高电力系统的运行效率和稳定性。未来仍需要继续深化研究，不断探索新的算法和优化策略，加强智能调度算法在电力领域的应用，为清洁能源发展、电力质量提升以及电力系统智能化做出重要的贡献。参考文献1 田宇，黄婧，谢枭，等.主动配电网无功补偿和 OLTC 鲁棒多目标优化配置J.中国电力，2023，56（3）：94-99.2 王强钢，田雨禾，王健，等.计及充电站无功补偿的配电网日前-实时协调优化模型J.电力系统自动化，2021，45（17）：27-34.3 刘鸣春，马瑞.主动配电网中联络变压器和无功补偿装置的多代理控制方法J.电力建设，2015，36（5）：72-77.4 敬伟.浅谈电网的无功补偿与电压调整J.中华民居（下旬刊），2012（10）：188-189.5 朱文强.基于线性规划算法的配电网无功补偿优化规划J.湖南工业职业技术学院学报，2011，11（6）：5-6，26.作者简介院郝英杰（1995），男，汉族，山西左权人，本科，助理工程师，研究方向为营销。李保林（1996），男，汉族，山西太谷人，本科，助理工程师，研究方向为调控。电力信息84