基于九區圖和人工神經網絡相結合的電壓無功功率控制方法的研究

田龍

摘 要：目前我國的計算機水平、數據庫技術、狀態估計、通信、實時監控等硬、軟件技術仍有待發展，至今尚無成熟的適用于我國電力系統的全網智能動態規劃系統。本文提出了基于九區圖和人工神經網絡相結合的控制策略，以九區圖為基礎，并在容易引起頻繁動作的邊界上結合人工神經網絡的預測功能，在保證變壓合格率有線、無功功率基本平衡的原則下，盡量減少調節投切設備的動作次數。

關鍵字：電壓無功功率控制；九區圖；人工神經網絡

電壓是衡量電能質量的主要指標，電壓穩定是整個電力系統穩定的一個重要方面。電壓的穩定和質量對于終端用戶是非常重要的，而對于負載端的安全和經濟運行也有著至關重要的意義。

電力系統中的電壓與無功功率的狀況密切相關。無功功率從電源端經線路和電壓器向負荷端輸送，要產生電壓損耗。高壓線路和變壓器的電壓損耗主要取決于無功功率。輸送的距離越遠，中間環節越多，引起的電壓降也就越大，負荷端的電壓也就越低。合理配置無功電源，使無功功率就近平衡，不僅可以提高電壓水平，而且可以減少電網中有功功率的損耗。我國電網結構不夠合理，一些地區在電網發展過程中無功設備配備不足，使得局部地區在負荷增大后無功功率明顯不足，造成局部電網較長時間處于低電壓水平運行。另外，隨著現代電網的發展，大容量機組直接接入超高壓電網，使超高壓電網內無功過剩。城市供電網的迅速發展由于電纜數量增加使得充電功率增大。當電力系統不正常運行時，大容量發電機組或超高壓輸電線路退出運行，又會使部分超高壓線路符合過重而使無功出力嚴重不足。這些問題的存在對用戶的電壓質量、系統的輸電能力、電能損耗及安全、經濟等方面產生不良影響。

1 電壓無功功率控制方法與現狀分析

充分開用各種調壓手段和無功電源的補償作用，實現電壓無功綜合控制對于提高電壓合格率和降低網損有很大的作用，能帶來經濟效益和社會效益。目前實現電壓和無功功率的綜合控制有全網電壓無功功率優化和以變電站為單位的局部區域化兩種方法。全網電壓無功功率優化是從整個電網考慮，根據電網的潮流分布，確定電網的運行方式，并合理進行無功電源的調度和配置，減少無功功率在電網中的流動。從理論上講，通過電網調度中心實施全網電壓、無功功率綜合控制是最合理的方法，但限于我國目前電力系統的自動化較低，實現全系統的電壓、無功功率控制困難較大，目前主要是以變電站為單位自動調節電壓和無功功率，就地平衡。

變電站電壓無功功率控制主要是采用有載調壓變壓器和補償并聯電容器組，通過調節有載調壓變壓器分接頭和投切并聯電容器組來實現調節電壓和無功平衡。但是在電壓、無功功率雙參數需要調節的情況下，考人工調節往往難以做到準確判斷和及時調節，人工調節不僅增加了運行人員的勞動強度，而且不能充分利用無功電源設備的補償作用和保證電壓合格率。因此，如何實現變電站電壓、無功功率的自動控制是一個值得研究的問題。

2 傳統的九區圖法

傳統的九區圖法是固定電壓和無功功率邊界特性分割區的綜合控制策略。根據母線電壓和無功功率的運行情況分為九個區域，在不同的區域采取不同的控制對策，綜合利用調節有載調壓變壓器分接頭和投切并聯電容器組兩種手段，將母線電壓和無功功率控制在各自的允許范圍之內。該方法綜合考慮電壓和無功功率，是目前采用最多的控制方法，但在某些情況下也存在工作過于頻繁的問題，在有些情況下甚至會引起振蕩。因此，如何盡量減少工作次數是該方法要解決的主要問題。

3 基于人工神經網絡的電壓無功功率調節

人工神經網絡有集體運算和自適應學習的能力，具有預測性、指導性和靈活性的特點，能大大減少有載調壓變壓器分接頭調節次數，合適的網絡結構能夠逼近任何一種非線性系統。基于人工神經網絡的、將無功功率和優化決策相結合的電壓無功功率綜合只能控制方法，通過對電壓、無功功率進行預測來減少工作次數。該方法根據歷史數據，應用人工神經元網絡對無功負荷進行預測，然后將預測結果連同當前的母線電壓、無功功率、功率因素等經模糊化后作為決策人工神經網絡的輸入，該決策人工神經網絡的輸出即為調節動作的策略，該方法實際上已經脫離了九區圖的范疇，計算復雜、對硬件要求較高，而且其動作是否合理還依賴于對人工神經網絡進行訓練工作的成功與否。

4 九區圖法和人工神經網絡相結合的控制策略

傳統的九區圖法的控制策略是基于固定的電壓無功上、下限而沒有考慮無功調節對電壓的影響及其協調關系，用于運算分析的信號有分散性、隨機性等特點，這就造成了該方法具有控制策略的盲目和不確定性，實際表現為在九區圖的某些邊界區域，設備會頻繁調節。

當運行點在圖中的9區時，由于它接近電壓上限區，根據該區的傳統控制規則“投電容器”，則有可能出現圖中所表示的三種結果。結果①是運行點進入了0區，說明這次控制成功。結果②和結果③是運行點進入了1區或2區，人為地增加了電壓的不合格率，并且它又會引起變壓器分接頭下調或切除電容器，從而造成設備的頻繁動作。因此在9區內有兩種控制方式：一是直接投電容器；二是下調變壓器分接頭降壓，再投電容器。類似的情況還有可能出現在10區。

當運行點在圖中的11區時，由于它接近無功下限區，根據該區的傳統控制規則“調變壓器分接頭降壓”，則也有可能出現在圖中所描述的三種結果。結果④是運行點進入了0區，說明這次控制成功。結果⑤和結果⑥是運行點進入7區或8區，它又會引起變壓器分接頭下調或切除電容器。因此在11區內也有兩種控制方式：一是直接調變壓器分接頭降壓；二是先切電容器使運行點原理無功下限，若電壓還是越上限則再調變壓器分接頭降壓。類似的情況還有可能出現在12區。

因此，電力系統運行在9，10，11，12區時，應該考慮采用哪種控制方式以最小次數的動作達到預期效果。由于實時系統電壓、有功負荷和無功負荷之間的關系存在隨機性、非線性的特點，而人工神經網絡具有很強的非線性逼近能力、聯想記憶能力功能，在九區圖的9，10，11，12區預測變壓器分接頭調節或電容器投切后的變壓無功，決定采用何種控制方式，以得到最佳控制效果。在除9～12區的其他區域內可采用傳統的控制策略。這種結合人工神經網絡的九區圖法控制策略，能夠在保證電壓合格率有線、無功功率基本平衡的原則下，盡量減少調節投切設備的動作次數。

5 小結

基于九區圖和人工神經網絡相結合的策略依據給定合理的電壓無功功率上下限值和比較準確的人工神經網絡的預測，能得到極好的控制效果，既考慮了對受控變壓器目標側母線電壓和高壓側無功功率的最優變化曲線的跟蹤，又估計了減少變壓器分接頭動作次數的要求。

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