關于配電網無功補償優化規劃的研究

折海林 范煜洋

【摘要】本文針對配電網的補償特點，結合最小無功電流損耗的計算方法和改進式的遺傳算法對配電網無功補償的優化規劃展開研究，使無功規劃優化效率及其精度得到提升，更有助于保障電網穩定運行。

【關鍵詞】配電網；無功補償優化；規劃

配電網無功補償的主要設備就是并聯電容器組，將其準確地安裝在相應的位置上并合理確定具體的補償點個數，才能保證電壓質量得到提升，并降低網損。配電系統本身具有負荷分散的特點，其帶補償和供電半徑較多，所以其配置有很多方面需要引起足夠的重視。

1配電網無功補償優化方法簡述

黃陵指揮部生產電源是依靠發電來完成，在發電過程中電壓不穩，線路長，末端電壓低。從配電網無功補償的靈敏度方面進行分析，工作人員可以將具備高靈敏度的節點提取出來作為待補償點，一定程度上釋放空間，但這種取點的方法更適用于同屬一條支路的幾個相鄰節點且具有很高靈敏度的情況，再加上這種適用度較低，通常只有幾個節點真正在該節點上，還會對其他節點的靈敏度產生影響。采用靈敏度分析方法通常比較難確定補償點的具體個數，如果采用節點無功裕度值的大小來確定補償點，同樣遇到一定的問題。還有的學者會通過N點分散補償的方法通過判斷面積和等長度作為依據來確定補償點容量和個數，但這對負荷數據的精確度要求非常高，而從負荷點峰值無功電流的計算來確定的話，配電網又有實時數據不足的問題。延時投切方式即俗稱的“靜態”補償方式。延時投切的目的在于防止過于頻繁的動作使電容器造成損壞，更重要的是防備電容不停的投切導致供電系統振蕩，這是很危險的。

由此可見，即便理論基礎存在，但在實踐的過程中實施困難重重。本研究通過無功電流損耗最小算法的方式來確定補償點的補償容量和個數以及位置等信息，能夠很好地減少空間維數，在應用算法過程中實現逐漸改進和利用的目的，最終就能將無功規劃的優化方法提出來。

2無功規劃優化數學模型研究

2.1函數分析

根據配電網的實際情況，筆者采用罰函數的方式對狀態變量下的約束條件進行處理，進而構造遺傳算法符合的無功優化目標函數，其中涉及到無功補償裝置設備年等值費用、節點電壓越限罰函數、系統有功網損年等值費用等等，具體公式如下：

在這個公式當中，Ke表示投資單位容量電容器產生的費用，KvarQkl是節點i無功補償的容量kvar和N_Q為電容器無功補償點的集合，Ckl指電容器的不同節點固定安裝費用，無功補償個數則是Ne，Cp則為電能的單價，T1是年最大負荷損耗，AP表示最大負荷時有功網損情況，KV表示節點電壓越限罰因子。

2.2相關數學模型的求解

結合配電網無功規劃的優化特征，筆者以遺傳算法進行計算，對于具體的配電網無功優化過程可以通過以下的描述進行理解：通過目標函數在電力系統環境下評價各種條件約束的方法，將其中評價值較低的淘汰，遺傳下高評價值的作為遺傳特征，從而實現高評價值不斷持續的優化。由此可見，配電網無功優化的各種問題需要通過編碼變量來最終確定，設計相關的適應度函數，進行遺傳操作，才能真正解決配電網無功規劃的優化問題并最終實現配電網無功規劃的優化。

首先是編碼方法。根據組對無功補償作投切，要確保變量的個數及染色體長度都相同，那么可以采用十進制編碼進行。如果每個電容器的節點包括6組投切，就要針對這些投切電容器的組數加以表示，選擇0～6之間的任何一個數字，如果這個節點不投切電容器，則通過0來表示。其次是設計適應度函數。比如采用目標函數來對配電網無功規劃優化加以表述，計算過程中則采用遺傳算法，將目標函數轉化為適應度函數，最小化問題結合目標函數來求解，那么最終的結果可通過轉換目標函數得出。再者是選擇的遺傳算法，在進行操作時，選擇遺傳算法的過程非常重要，必須引起工作人員的高度重視。如果沒有選擇適合的算子，那么就會影響子代與父代之間的相似度，直接破壞種群的多樣性，導致進化過程被停滯，甚至出現早熟的情況，直接給遺傳算法的全局操作造成嚴重的破壞影響，因此要做好方法的深入研究的選擇。本文中筆者主要是根據輪盤賭的非線性排序方法進行配電網無功運行優化的選擇，計算的過程都基于輪盤賭非線性排序法基礎之上，首要工作就是計算所有個體適應度的函數值，對其進行從大到小的排列，以排列的實際順序為依據選擇個體。還有就是變異與交叉算子。主要采用固定的交叉率、變異率來對簡單遺傳算法進行檢驗，看其是否與適應性搜索過程及遺傳算法的動態相符合，所以工作人員在進行簡單遺傳算法的應用中要選擇交叉率與變異率的自適應性，同時確保自適應遺傳算法群多樣性基礎上，針對遺傳算法收斂的功能作保障，才能真正確保其優化的能力提升。最后是終止判據。前提為不改變使用最大進化代數maxgen和最優個體適應度，并與最小保留代數相結合作為終止判據。如果在連續代內，并且沒有找到其他的解法來代替最優值，那么前面所得出的結果就作為最優值的結果，并結束所有的計算。如果給遺傳代數限定一定的范圍，沒能得出最終的解來滿足最優個體的最小保留代數，就要以輪流的方式研究次優的輸出，并結束計算。這個計算操作方法主要是盡可能控制各種因素準則下應用而出現的缺陷，確保進化收斂速度得到進一步的提高。

3結束語

綜上所述，在運算的目標函數中，最大綜合效益的是經濟技術，其中有無功補償設備投資、電壓質量和配電網的電能損耗等等。在規劃過程中，要對配電網無功規劃的優化進行建模，還要確定具體的補償點個數和實際位置，同時在改進遺傳算法的基礎上將這些因素結合，才能真正實現電容器容量的優化工作。這個算法具有很高的有效性與實用性，有助于確保初始的種群無效解減少，并解決長期以來在遺傳算法運用中出現的早熟和停滯的問題，運用這種改良優化的方法，進一步提高了配電網無功規劃優化的精準度與效率，從而達到優化配電網無功規劃的目的，為相關工作人員提供一定的借鑒參考作用。