陳志婷

（佛山電力設(shè)計(jì)院有限公司，廣東 佛山 528200）

0 引 言

當(dāng)今，電力系統(tǒng)在維持日常生活和工業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵作用變得愈發(fā)明顯。10 kV供配電系統(tǒng)作為電力傳輸和分配的重要組成部分，不僅需要滿足日益增長(zhǎng)的電力需求，還需要應(yīng)對(duì)電力負(fù)荷的不斷變化和電網(wǎng)的復(fù)雜性[1]。為了提高電力系統(tǒng)的效率、可靠性和可持續(xù)性，智能化設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法逐漸成為了不可或缺的工具[2]。供配電系統(tǒng)智能化設(shè)計(jì)的本質(zhì)是利用現(xiàn)代信息技術(shù)，包括傳感器、數(shù)據(jù)分析和控制系統(tǒng)，將傳統(tǒng)電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為具有自我感知和自我調(diào)整能力的系統(tǒng)。這種轉(zhuǎn)變使得電力系統(tǒng)能夠更快速地適應(yīng)電力需求的變化，并有效地應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)，如電壓穩(wěn)定性、能源效率和設(shè)備故障。同時(shí)，電力系統(tǒng)的智能化設(shè)計(jì)還為電力網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商提供了更精確的數(shù)據(jù)，以支持優(yōu)化決策和資源分配[3]。

文章主要探討10 kV供配電系統(tǒng)的智能化設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法[4]。詳細(xì)介紹系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)采集、智能傳感器應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理以及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制策略的關(guān)鍵要點(diǎn)，研究電壓控制優(yōu)化方法和損耗降低優(yōu)化方法，以提高電力系統(tǒng)的性能[5]。此外，還將研究智能算法在電力系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)更智能、高效的電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)。

最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)和案例分析來(lái)驗(yàn)證提出方法的有效性，并總結(jié)研究的主要發(fā)現(xiàn)和對(duì)電力系統(tǒng)未來(lái)發(fā)展的展望。本研究將為電力領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供有價(jià)值的見解，并為構(gòu)建更可靠、高效的10 kV供配電系統(tǒng)提供有力支持。

1 10 kV供配電系統(tǒng)的智能化設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)與數(shù)據(jù)采集

10 kV供配電系統(tǒng)的架構(gòu)如圖1所示。一是數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集是智能化系統(tǒng)的核心，數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)由傳感器、智能電表、保護(hù)裝置等部件組成，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電力系統(tǒng)的狀態(tài)[6]。傳感器可以測(cè)量電壓、電流、功率因數(shù)以及頻率等參數(shù)；智能電表能夠提供電能消耗信息；而保護(hù)裝置則用于檢測(cè)故障并采取措施以確保系統(tǒng)的安全性[7]。二是通信網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)通過(guò)高速通信網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒肟刂葡到y(tǒng)，包括光纖、以太網(wǎng)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)等[8]。通信網(wǎng)絡(luò)必須具備高帶寬、低延遲和高可靠性，以確保及時(shí)傳遞數(shù)據(jù)。三是中央控制系統(tǒng)。中央控制系統(tǒng)是智能化設(shè)計(jì)的大腦，由計(jì)算機(jī)服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備和軟件組成，用于處理和分析從數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)[9]。中央控制系統(tǒng)可以實(shí)施高級(jí)控制策略，如負(fù)荷管理、電力質(zhì)量改善、故障檢測(cè)以及自動(dòng)切換等。四是智能算法，智能算法是系統(tǒng)的智能化核心，用于優(yōu)化電力系統(tǒng)的運(yùn)行，包括電力流分析、負(fù)荷預(yù)測(cè)、能源管理以及優(yōu)化調(diào)度等。這些算法可以提高系統(tǒng)效率，減少能源浪費(fèi)，并支持可再生能源的集成。

圖1 10 kV供配電系統(tǒng)的架構(gòu)

1.2 智能傳感器應(yīng)用

在10 kV供配電系統(tǒng)的智能化設(shè)計(jì)中，智能傳感器廣泛應(yīng)用于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、監(jiān)測(cè)和智能決策，以提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和效率。這些傳感器用于監(jiān)測(cè)電流、電壓、溫度、濕度、氣體、振動(dòng)等重要參數(shù)，以及電能質(zhì)量和設(shè)備狀態(tài)[10]。通過(guò)分析傳感器數(shù)據(jù)與先進(jìn)的數(shù)據(jù)，遙測(cè)系統(tǒng)集成，電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)者能夠?qū)崟r(shí)獲取系統(tǒng)的健康狀況，預(yù)測(cè)潛在故障，及時(shí)采取措施，提高了電力系統(tǒng)的可維護(hù)性和故障響應(yīng)性。此外，智能傳感器還支持自動(dòng)斷電、遙控操作和設(shè)備診斷，最大限度地減少了停電時(shí)間，確保了電力供應(yīng)的連續(xù)性和質(zhì)量，為電力系統(tǒng)的智能化運(yùn)營(yíng)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析方法

首先，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)配備了高精度傳感器，負(fù)責(zé)獲取電流、電壓、溫度、濕度、振動(dòng)、電能質(zhì)量以及設(shè)備狀態(tài)等多維度數(shù)據(jù)，并對(duì)采集到大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、濾波和數(shù)據(jù)清洗，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與完整性。其次，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案，以應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和檢索需求。最后，要充分考慮數(shù)據(jù)安全性和備份策略，以確保數(shù)據(jù)的保密性和可用性。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和決策系統(tǒng)允許電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)者及時(shí)響應(yīng)，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，識(shí)別故障、異常和潛在問題，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的遠(yuǎn)程操作、設(shè)備控制和告警通知。

2 供配電系統(tǒng)優(yōu)化方法

在完成10 kV供配電系統(tǒng)的智能化設(shè)計(jì)后，使用智能算法中的遺傳算法，以供配電系統(tǒng)能耗最小化為優(yōu)化目標(biāo)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。由于電力系統(tǒng)中的優(yōu)化問題通常涉及眾多的變量和復(fù)雜的非線性關(guān)系，傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法難以有效解決，而遺傳算法作為一種啟發(fā)式搜索算法，能夠通過(guò)模擬自然選擇和遺傳進(jìn)化的過(guò)程，從大量可能的解空間中尋找到潛在的最優(yōu)解，尤其適用于高維度、復(fù)雜的優(yōu)化問題。因此，使用遺傳算法可以幫助電力系統(tǒng)工程師有效地優(yōu)化配電網(wǎng)配置，提高系統(tǒng)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性和經(jīng)濟(jì)效益。能耗最小化的目標(biāo)函數(shù)為

式中：E為總能耗；Pi為第i個(gè)設(shè)備的功耗；ti為第i個(gè)設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間。

使用遺傳算法求解10 kV供配電系統(tǒng)中配電網(wǎng)能耗最小化優(yōu)化問題需要的具體步驟如下所述。

步驟1，初始化種群。隨機(jī)生成一組初始個(gè)體，每個(gè)個(gè)體代表一個(gè)可能的解，即電力系統(tǒng)配置，每個(gè)個(gè)體包含負(fù)荷分布、電壓控制策略和設(shè)備狀態(tài)等信息。

步驟2，適應(yīng)度評(píng)估。計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，即目標(biāo)函數(shù)的值，以衡量其能耗。適應(yīng)度函數(shù)評(píng)估了電力系統(tǒng)配置的性能，其目標(biāo)是最小化能耗。

步驟3，選擇操作。根據(jù)適應(yīng)度值，選擇一部分適應(yīng)度較高的個(gè)體作為父代，以參與繁殖下一代，適應(yīng)度較高的個(gè)體被選中的概率較大，以增加其遺傳信息傳遞給下一代。

步驟4，交叉操作。對(duì)選中的父代個(gè)體進(jìn)行交叉操作，以生成新的子代個(gè)體，模擬基因的組合和遺傳信息的傳遞。

步驟5，變異操作。對(duì)一些子代個(gè)體進(jìn)行變異操作，以引入新的隨機(jī)性和多樣性。

步驟6，新個(gè)體的適應(yīng)度評(píng)估。對(duì)新生成的子代個(gè)體和未被選擇的父代個(gè)體進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)估。

步驟7，選擇下一代種群。組合父代和子代，選擇適應(yīng)度較高的個(gè)體，作為下一代種群，并重復(fù)執(zhí)行步驟2～6，直到達(dá)到停止條件，如達(dá)到最大迭代次數(shù)或適應(yīng)度收斂。

步驟8，遺傳算法將產(chǎn)生最佳的個(gè)體，表示電力系統(tǒng)的最佳配置，以最小化能耗。

通過(guò)分析最佳個(gè)體的變量值，可以得到實(shí)際的操作策略，包括負(fù)荷分布、電壓控制參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)。

3 實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)設(shè)置了一個(gè)包含3個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)（A、B、C）、2臺(tái)變壓器（T1、T2）和1條線路（L1）的10 kV供配電系統(tǒng)。通過(guò)優(yōu)化負(fù)荷分布使系統(tǒng)的能耗最小化。負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)荷與優(yōu)化后負(fù)荷情況如表1所示，變壓器的功耗變化如表2所示，線路的功耗變化如表3所示。

表1 負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)荷與優(yōu)化后的負(fù)荷 單位：MW

表2 變壓器的功耗變化 單位：MW

表3 線路的功耗變化 單位：MW

結(jié)合表1、表2和表3的數(shù)據(jù)，通過(guò)累加系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的初始負(fù)荷、變壓器的初始功耗和線路的初始功耗計(jì)算系統(tǒng)的初始能耗，可得系統(tǒng)的初始能耗為Ei=12.6 MW。在得出系統(tǒng)的初始能耗后，進(jìn)一步通過(guò)累加系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)優(yōu)化后的負(fù)荷、變壓器優(yōu)化后的功耗和線路優(yōu)化后的功耗計(jì)算智能算法優(yōu)化后的系統(tǒng)能耗，可得系統(tǒng)優(yōu)化后的能耗為Ep=11.55 MW。通過(guò)對(duì)比初始系統(tǒng)能耗和優(yōu)化后的系統(tǒng)能耗，計(jì)算系統(tǒng)內(nèi)能耗的變化程度，用以衡量文章所提智能算法對(duì)10 kV供配電系統(tǒng)的能耗優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果為

由式（2）可知，采用文章所提的優(yōu)化方法使系統(tǒng)的能耗降低了1.05 MW。通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的支持，進(jìn)一步證實(shí)了電力系統(tǒng)配置的改進(jìn)程度，為相關(guān)領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供了有力的支持和參考。

4 結(jié) 論

本研究的目標(biāo)是提高10 kV供配電系統(tǒng)的效率和可靠性，通過(guò)智能化設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。深入探討了智能化設(shè)計(jì)的各個(gè)方面，包括系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)采集、智能傳感器應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理以及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制策略。同時(shí)，研究并設(shè)計(jì)了電壓控制和損耗降低的優(yōu)化方法，以提高電力系統(tǒng)性能。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和案例分析，驗(yàn)證了這些方法的有效性，為電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商提供了更好的決策支持。