电力系统无功优化方法分析

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电力系统中的电容器无功补偿优化

电力系统中的电容器无功补偿优化电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一。

在电力系统中，电容器无功补偿技术具有重要的作用。

本文将讨论电容器无功补偿的优化方法，以提高电力系统的稳定性和效率。

一、电容器无功补偿的基本原理在电力系统中，由于电气设备的容性负载，电流波形出现畸变，产生了大量的无功功率。

电容器无功补偿技术通过在负载端并联电容器来抵消负载产生的无功功率，在一定程度上提高电力系统的功率因数。

基本原理是利用电容器的感性导纳与负载的容性导纳相互抵消，使系统的功率因数接近1。

二、电容器无功补偿的优势1. 提高电力系统的功率因数：通过无功补偿，电力系统的功率因数可以接近1，减少线路的电流损耗，提高输电效率。

同时，功率因数的提高也减少了供电设备的过载和线路的电压损耗。

2. 改善电力系统的稳定性：电容器无功补偿可以减小电力系统的短路电流，提高系统的稳定性。

在电力系统中，电容器无功补偿的安装可以减轻电网的负荷和电气设备的压力，延长设备的使用寿命。

3. 提高用电质量：由于电容器无功补偿可以消除电力系统中的电压谐波，降低电力系统中的谐波含量，从而提高用电质量。

这对于工业生产和居民生活都非常重要。

三、电容器无功补偿的优化方法在实际应用中，为了达到最佳的无功补偿效果，需要对电容器的参数和位置进行优化。

1. 电容器容量的选择：电容器的容量应根据负载的无功功率以及电力系统的负荷情况进行选择。

容量过大会造成电力系统的过补偿，从而引起谐波问题；容量过小则会导致无功补偿效果不显著。

2. 电容器的并联方式：电容器的并联方式主要有单元并联和分步并联两种。

单元并联方式适用于负荷变化较小的情况下，而分步并联方式适用于负荷变化较大的情况下。

在实际应用中，要根据电力系统的实际情况来选择并联方式。

3. 电容器的位置选择：电容器的位置应该尽量靠近负载端，以减小线路和变压器的电流和电压损耗。

同时，还需要考虑电容器与其他设备之间的电磁兼容性，避免干扰其他设备的正常运行。

电力系统无功优化方法综述

ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＥｌｅｃｔｒｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ
ＧＵＯＪｉｎｇｔａｏ，ＣＨＥＮＪｉｎｇｈｕａ，ＺＨＯＵＪｕｎ，ＸＵＷｅｉｌｏｎｇ
随之变得更加复杂，要求有更为有效的方法来适应时代的需要。
１无功优化数学模型
无功优化的数学模型包括目标函数和约束条件
不等式约束２，，）＝０
ｇ（ｕ，）≥ ０
式中：为控制变量（包括无功补偿装置投入的容
量、变压器分接头的档位和发电机机端电压）；为
状态变量（包括除平衡节点外其它所有节点的电压相角、除平衡节点和ＰＶ节点外节点的电压幅值、ＰＶ节点的无功出力）；，）为无功优化目标函数；ｈ（，）为等式约束条件（潮流约束）；ｇ（，）为
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ，ａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｂｌｅｍｏｆｏｐｔｉｍａｌｐｏｗｅｒｌｏｆｗ，ｈａｓｎｏｔｙｅｔｂｅｅｎｓａｔｉｓｆａｃｔｏｉｌｒｙｒｅｓｏｌｖｅｄｄｕｅｔｏｉｔｓｄｉｓｃｒｅｔｅｎｅｓｓ，ｎｏｎｌｉｎｅａｒ，ｌａｒｇｅｓｃａｌｅａｎｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｎｉｎｉｔｉａｌｖａｌｕｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｏｖｅｒｖｉｅｗｓｔｈｅｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄａｌｇｏｉｔｒｈｍｓ，ａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｉｒｃｈａｒａｃｔｅｒ－ｉｓｔｉｃｓ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｈｏｗｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｂｅｔｔｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｈｙｂｉｄｒｌｇａｏｉｔｒｈｍ；ａｒｔｉｉｃｆｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｌｇａｏ — ｒｉｔｈｍｓ

电力系统中的电容器无功功率优化

电力系统中的电容器无功功率优化摘要：无功功率优化是电力系统运行中的重要问题之一，也是提高电力系统效率和稳定性的关键所在。

本文将介绍电力系统中的电容器无功功率优化的原理、方法和应用。

引言：电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，其稳定运行对于保障社会经济的正常发展至关重要。

然而，电力系统中存在着诸多问题，其中之一就是无功功率的浪费。

电容器无功功率优化是解决电力系统无功功率浪费问题的一种重要手段，其通过合理配置电容器来降低系统中的无功功率，提高电力系统的效率和稳定性。

一、电容器无功功率优化原理电容器无功功率优化的原理是通过合理配置电容器，改变系统的功率因数，使得系统的无功功率降低，从而提高电力系统的效率和稳定性。

电容器可以根据功率因数调整的方式分为固定补偿电容器和动态无功功率补偿装置两种。

固定补偿电容器是根据系统的负荷变化情况，事先配置好的一种补偿装置。

动态无功功率补偿装置则是根据系统负荷变化实时调整电容器的补偿容量，以达到最佳的无功功率优化效果。

二、电容器无功功率优化方法电容器无功功率优化的方法有很多，以下将介绍其中的几种常用方法。

1. 定时切换电容器定时切换电容器是一种简单有效的无功功率优化方法。

通过根据系统负荷变化预先设定的时间表，定时切换电容器的补偿容量。

这种方法的优点是操作简单，成本低，但是其补偿效果受到系统负荷变化的限制，无法满足实时调节的需求。

2. 无功功率因数调整无功功率因数调整是通过改变电容器的补偿容量来调整系统的功率因数。

具体方法是根据系统的功率因数和无功功率需求，计算出电容器的补偿容量，并实时调整电容器的接入或退出。

这种方法可以根据系统需求实时调整电容器的补偿容量，但是需要复杂的计算和监测系统来支持。

3. 智能控制算法智能控制算法是一种基于优化算法的无功功率优化方法。

通过利用智能控制算法来自动调整电容器的补偿容量，以达到最佳的无功功率优化效果。

常用的智能控制算法有遗传算法、模拟退火算法等。

电力系统无功优化技术浅析

民营科技２０１３年第９期
科技论坛
电力系统无功优化技术浅析
方子帆 ’ 傅强１，２
（１、三峡大学机械与材料学院，湖北宜昌４４３００２；２、国网重庆市电力公司检修分公司，重庆４０４０００）
摘要：在我国大力发展智能电网的时期，对于变电站的智能化有了很高的要求。现结合笔者实际工程经验，首先介绍了我国变电站智能化和数值化技术的特点，分析了目前国内外较新的综合自动化技术，指出智能化变电站是变电站自动化技术发展的必然方向。
功优化工作。万州供电局目前覆盖辖区内所有２２０ｋＶ、１１０ｋＶ、３５ｋＶ变电站和供电营业所已基本建设完成。而电力系统节点电压对整个系统的安全稳定运行具有重要影响，如何自动地对电压进行调节控制，
就显得非常必要。源自网络技术的发展，以及发电厂、变电站自动化的普及，使电网实现统一３无功优化的优缺点的ＡＶＣ有了可能，而ＡＶＣ系统的应用也是电网无功综合控制技术基于ＡＶＣ技术的无功优化有以下特点：１）ＡＶＣ是电网自动调度的重要手段。的重要功能，大大降低调度工作的劳动强度，实现电压调度的自动化，当前国际上应用比较多的电压分级控制方案包括三个层次：一提高电压质量，保证信息社会对高质量电能的需求。２）实现无功的经级电压控制（ＰｉｒｍａｒｙＶｏｌｔａｇｅＣｏｎｔｒｏ１），二级电压控制（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ济调度，同时降低网损，提高电网的经济运行指标。电力市场改革后厂ＶｏｈａｇｅＣｏｎｔｒｏ１）和三级电压控制（ＴｅａｉａｒｙＶｏｌｔａｇｅＣｏｎｔｒｏ１）。网分离，将是输电网络提高经济运行的主要手段。３）提高电网电压运２无功优化技术的国内运用行水平，保证足够的、快速的无功备用，提高电网运行的稳定。

电力系统无功电源最优分布的原则

在电力系统中，无功电源最优分布是一项重要的任务，它的关键在于建立一个完善的无功电源最优化分布模型。

无功电源最优分布可以使电力系统运行更加稳定，减少电力系统的损失。

什么是无功电源最优分布？它指的是把无功电源分布在不同的电网，以最小化网络的电能损失。

无功电源最优分布，可以使电力系统有效地利用无功电源，实现电力系统的有效稳定运行。

首先，构建电力系统的无功分布模型，这个模型通常需要考虑负荷情况，网络拓扑和电能损耗。

其次，确定无功电源最优分配策略。

策略是根据无功电源分配模型来确定的，主要目的就是为了最小化整个系统的电能损耗。

常见的无功分配策略包括最小功率原则、最小电度原则以及最大稳定性原则。

最小功率原则指的是在考虑系统稳定性后，通过控制无功发电机的功率大小来最小化电能损耗。

最小电度原则指的是在考虑系统稳定性后，通过控制无功电源的电度来最小化电能损耗。

最大稳定性原则是通过调整无功电源的频率和电压来提高系统的稳定性，从而有效地减少电能损耗。

最后，控制无功电源以实现最优的分布。

在这里，通常有两种控制方法，一种是直接控制，即把要求的无功平衡量直接通过调节无功发电机来达到；另一种是间接控制，即调节负荷来达到无功平衡目标。

这里，可以采用多种优化算法，如模糊控制、遗传算法、粒子群算法等来求解无功电源最优分布问题。

总之，无功电源最优分布是电力系统运行稳定，减少电力损耗的重要
任务。

它要首先构建电力系统的无功分布模型，然后确定无功电源最优分布策略，最后控制无功电源来实现最优分布。

电力系统中的无功补偿优化解决方案

电力系统中的无功补偿优化解决方案概述无功补偿是电力系统中重要的一环，可以提高系统的功率因数、降低线路损耗、改善电压质量等。

在传统的电力系统中，无功补偿主要依靠电力电容器实现，但由于电力电容器存在功耗和寿命等问题，无法完美解决无功补偿的优化问题。

因此，探索更优化的无功补偿解决方案成为了当前电力系统研究的热点之一。

第一部分：电力系统中的无功补偿问题在电力系统中，无功功率是导致电网电压下降、线路过热和电力设备故障等问题的主要原因之一。

同时，无功功率也是电力系统中公共电网与大型工商业用户之间的有价值的能力资源。

因此，如何进行无功补偿，提高电力系统的功率因数以及优化供电质量具有重要意义。

在电力系统中，无功补偿的关键是要准确判断无功功率的大小和方向。

常见的无功补偿方式有基于电力电容器的无功补偿和基于STATCOM的无功补偿两种。

第二部分：基于电力电容器的无功补偿方案基于电力电容器的无功补偿方案是传统的无功补偿方式，通过并联接入电抗器和并联电容器来实现。

电容器可以消耗无功电能，并通过调节并联电感器的阻抗来改善电网的功率因数。

然而，电力电容器也存在一些问题。

首先，电容器本身具有一定的功耗，会导致系统的损耗增加。

其次，由于电力电容器的使用寿命有限，需要定期更换，这给电力系统的运维带来一定的不便。

为了解决这些问题，研究人员提出了一系列的无功补偿优化解决方案。

第三部分：基于STATCOM的无功补偿方案STATCOM（Static Synchronous Compensator）是一种新型的无功补偿设备，通过电力电子技术将无功电能转化为有用的有功电能，实现无功补偿。

相较于电力电容器，STATCOM具有很多优势。

首先，STATCOM可以自动调节无功功率，无需人工干预。

其次，STATCOM具有快速响应能力，可以在短时间内对系统进行无功补偿。

此外，STATCOM的寿命长，可以持续使用较长时间。

然而，STATCOM也存在一些限制。

无功补偿装置的效果评价与优化

无功补偿装置的效果评价与优化在电力系统中，无功功率是一种被耗费但无法产生有用功率的电能。

为了消除或减少无功功率对电力系统的不利影响，无功补偿装置被广泛应用。

本文将对无功补偿装置的效果评价与优化进行探讨。

一、无功补偿装置的效果评价无功补偿装置的效果评价主要包括以下几个方面：1. 电压稳定性改善无功补偿装置可以通过调整无功功率的流入或流出来提高电力系统的电压稳定性。

在电力系统中，电压波动和电压暂降会对电力设备的正常运行造成不利影响。

通过合理地配置无功补偿装置，可以有效降低电压波动和电压暂降的程度，提高电力系统的电压稳定性。

2. 减小线路损耗无功补偿装置可以通过调整系统中的无功功率流动来减小线路损耗。

在电力系统中，无功功率的存在会产生感性或容性导纳，使得电网中的有功功率受到限制，导致线路损耗的增加。

通过引入无功补偿装置，可以使电网中的无功功率趋近于零，从而提高电网的功率因数，减小线路损耗。

3. 提高电力系统的运行效率无功补偿装置可以优化电力系统的功率因数，提高系统的运行效率。

功率因数是衡量电力系统有功功率与视在功率之间关系的指标，功率因数越接近于1，电力系统的运行效率就越高。

通过合理配置无功补偿装置，可以使电力系统的功率因数接近于1，从而提高整体运行效率。

二、无功补偿装置的优化方法为了进一步提高无功补偿装置的效果，可以采取以下几种优化方法：1. 合理配置无功补偿装置在电力系统中，无功补偿装置的配置位置直接影响其效果。

根据电力系统的负载情况和无功功率的分布，合理选择无功补偿装置的安装位置，可以最大化地改善电力系统的功率因数和电压稳定性。

同时，还应考虑无功补偿装置的容量和数量，以满足系统对无功功率的需求。

2. 增加智能控制功能通过引入智能控制技术，可以实现对无功补偿装置的精确控制。

智能控制功能可以根据电力系统的实时运行状况，动态调整无功补偿装置的工作参数，以适应不同负载条件下的无功补偿需求。

这样可以提高无功补偿装置的响应速度和精度，进一步改善电力系统的无功补偿效果。

电力系统无功优化的意义和算法

电力系统无功优化的意义和算法无功优化，就是当系统的结构参数及负荷情况给定时，通过对某些控制变量的优化，所能找到的在满足所有指定约束条件的前提下，使系统的某一个或多个性能指标达到最优时的无功调节手段。

无功优化问题是从最优潮流的发展中逐渐分化出的一个分支问题。

无功优化的主要方法有：非线性、线性、混合整数、动态规划法以及近几年兴起的一些方法，如：神经网络方法、专家系统方法和遗传算法等。

传统数学优化方法依赖于精确的数学模型，但精确的数学模型较复杂，难以适应实时控制要求，而粗略的数学模型又存在较大误差。

近年来，基于对延期界和人类本身的有效类比而获得启示的智能方法受到了研究人员的注意，其中以专家系统、神经网络、遗传算法、模拟退火方法、Tabu搜索方法、模糊集理论、粗糙集理论等为代表。

二、无功优化的意义电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一种有效手段，是提高电力系统电压质量的重要措施之一。

实现无功功率的优化可以改善电压的分布、提高用户端的电压质量、减少电力传输（主要是线路和变压器）的电能损耗，从而降低电力成本，同时也能提高电力传输能力和稳定运行水平。

为了满足电网的调压要求和尽可能减少电网的有功功率损耗，希望电网的无功功率要尽量少流动，特别要避免无功功率的远距离流动，这就出现了电压无功优化问题。

随着经济建设的迅猛发展，电网规模日益扩大，电力负荷与日俱增，庞大电力系统的运行不仅要重视有功功率的生产和平衡，而且要十分重视无功功率的平衡和配置。

如果电力系统无功功率不足和分布不合理，将会产生一系列诸如：电压水平降低、损耗增大、系统稳定性下降、用户用电设备不能正常运转等问题，严重时还会造成系统的崩溃。

如何在满足负荷发展需要的前提下，充分利用系统现有的无功资源和调压手段，保证系统的安全、经济运行，一直是国内外电力工作者潜心研究的，一个既有理论指导意义又有实际应用价值的问题。

三、电力系统无功优化算法现有的无功优化方法，大致可以分为运筹学方法和人工智能方法两类。

基于BPA与OPF的电网无功优化研究

基于BPA与OPF的电网无功优化研究电网无功优化是电力系统运行中一项重要的技术，可以降低无功损耗，提高电网运行效率和稳定性。

在无功优化技术中，BPA（基于功率因数补偿的无功优化）和OPF（优化功率流调度）是两种常用的方法。

首先，BPA是一种基于功率因数补偿的无功优化方法。

在电力系统中，存在大量的感性负荷，导致功率因数较低。

BPA的目标是通过控制电网中的无功补偿设备，使系统的功率因数接近于理想值，降低无功损耗，提高功率传输能力。

BPA通过无功补偿装置自动调整功率因数，实现无功的补偿和调节。

BPA的优点是操作简单，控制策略相对较为直观，能够有效降低系统无功损耗，提高电网的稳定性。

然而，BPA只能在静态条件下进行无功优化，无法考虑到电网的动态特性。

在实际运行中，电网的负荷和状态会不断变化，需要动态调整无功优化策略。

因此，引入OPF方法可以更好地对电网无功进行优化。

OPF是一种基于优化技术的无功优化方法。

OPF通过建立数学模型，考虑电网中各种约束条件，以经济运行为目标，对电网的功率流进行优化调度。

OPF同时考虑了无功功率和有功功率之间的相互影响，通过调整电网中各个节点的发电功率和无功功率，实现电网的无功优化。

与传统的无功优化方法不同，OPF能够考虑到电网的动态性和复杂性，能够更好地优化电网的运行效率和稳定性。

OPF方法需要利用先进的优化算法和计算技术，对电网模型进行求解，确保求解结果的准确性和可行性。

综上所述，基于BPA与OPF的电网无功优化研究可以充分发挥两者的优势，提高无功优化的效果。

BPA方法可以作为一种快速而直观的调节策略，用于静态条件下的无功补偿和优化；而OPF方法则可以作为一种高效而准确的优化技术，用于动态条件下的无功优化调度。

这两种方法的结合，可以使电网在不同条件下都能够实现优化的无功调节，提高电力系统的运行效率和稳定性。

电力系统中的无功功率优化技术

电力系统中的无功功率优化技术无功功率优化技术是电力系统中的重要技术之一，它能够帮助提高电力系统的运行效率，减少能源损耗，并改善系统的稳定性。

本文将详细介绍无功功率优化技术的原理、应用和效益。

无功功率是电力系统中的一种特殊功率，它不做功，但却存在于电网中。

当电力系统中存在大量无功功率时，会造成电网压力下降、电力损耗增加、电力质量下降等问题。

因此，优化电力系统中的无功功率对于提高电力系统的运行效率和质量至关重要。

无功功率优化技术主要包括无功补偿和无功控制两个方面。

无功补偿是指通过插入无功补偿装置来消耗或产生无功功率，以使系统中的总无功功率接近零，并保持电网电压稳定。

常用的无功补偿装置有静态无功补偿装置（SVC）、静态同步补偿装置（STATCOM）和电容器等。

这些装置能够根据系统的功率因数和无功功率需求进行无功功率的补偿或调节，从而使系统的无功功率保持在合理范围内。

无功控制是指通过控制器和监测设备来实现对电力系统无功功率的控制和管理。

无功控制系统可以根据电网负荷和电力设备的运行状态，智能地调节电网中的无功功率。

这样可以最大限度地减少无功功率对电力系统的影响，提高电力系统的供电质量和效率。

无功功率优化技术在电力系统中有着广泛的应用。

首先，它可以帮助电力系统提高功率因数，减少无功功率的流动，降低电力损耗。

其次，无功功率优化技术还能够提高系统的稳定性，防止电压过高或过低，保护电力设备的稳定运行。

此外，无功功率优化技术还能够改善电力系统的调度和管理，提高供电质量，避免电力波动和谐振等问题。

在实际应用中，无功功率优化技术需要根据电力系统的具体情况进行选择和调整。

不同的电力系统具有不同的特点和需求，因此需要根据具体情况选择相应的无功功率优化技术方案。

对于较大的电力系统，可能需要采用多个无功补偿装置以及复杂的无功控制系统来实现无功功率的优化。

除了在电力系统中的应用，无功功率优化技术也在工业和建筑领域得到广泛应用。

在工业领域，通过开展无功功率优化工作，可以减少设备的无功功率需求，提高电力设备的效率和稳定性。

电力系统无功优化方法研究

性进行分析。２常规优化算法分析比较２１非线性规划法．法。２３混合整数规划方法－混合规划法指的是对于ＯＦ问题中有功优化子问题和无功优化Ｐ
由于无功优化问题自身的非线性，以非线性规划法最先被运子问题所出现的不同的特点所选择的两种或者几种方法联合求解，所用到电力系统无功优化之中。．如混合整数规划法、二次规划与线性规划混合法等。最具代表性的是简化梯度法、牛顿法、二次规划法（Ｐ其中为Ｑ）。较对于优化计算中变量的离散性问题，混合整数规划法是一种十分成熟的一种方法是二次规划法（Ｐ，Ｑ）它是将目函数作二阶泰勒展有效的解决方法。标它主要是通过分支定界法不断缩小可行域，最后一开，非线性约束转化为一系列的线性约束，而构成二次规划的优化步一步地逼近问题的全局最优解。但由于它的计算时间是属于非多从模型，用一系列的二次规划来逼近最终的最优解。由于二次型的目标项式的类型，如果一旦维数增加的话，那么计算所需要的时间也会跟函数可以较好的适应无功优化目标函数的非线性特征，收敛性及计着急剧的增加，时候甚至是爆炸性的。有算速度比较理想，因而在无功优化中得到了应用。 ‘ 文献【］４第一次提出了二次规划和线性混合优化的方法来求解经非线性规划方法的数学模型比较精确地反映了电力系统的实济调度问题。在文献［￣说明了线性规划法对求解可分离性凸目５Ｐ１标际，数学模型建立比较直观，物理概念清晰，计算精度较高。但是该算函数的问题十分有效，但是对于不可分的目函数问题的求解效果标法不同程度存在计算量大、内存需求量大、收敛性差、稳定性不好、对就不那么让人满意。具有二次收敛特性的二次规划和牛顿法能够克不等式的处理存在一定困难等问题，其应用受到了一定限制。目到前服线性规划法所存在的一些缺陷，然而对于计算需要求拉格朗日函为止还没有一个成熟的基于非线性规划的无功优化算法。数的二次偏微分，若有功优化子问题中发电费用的目标函数为分段２线性规划法．２模型，或者是在考虑机组的阀点负荷的时候，这种方法就显得无能为虽说无功优化是一个非线性问题，但是我们也可以采用局部线力了。性化的方法，把整个问题进行分解，转化为无功功率和有功功率两个２．４动态规划法子优化问题进行分别求解或交替迭代求解，建立一种行之有效的线对于多阶段决策过程最优解的研究，动态规划法是一种行之有效性化模型，同时采用一种比较有效的线性规划求解方法，使得优化结的方法，它是按照时间或空间顺序把问题进行划分，问题划分为若将果的精度能够满足工程的实际需要。干相互关联的阶段，从动态过程在总体上进行寻优。从前面的介绍我ＭｍｎｕＪａａｄ等人提出了使用状态变量对控制变量的灵敏度与网们可以了解到非线性规划和线性规划规定目标函数和约束条件要遵损的线性灵敏度法。这种方法的前提条件是，假定有功分配已经确守线性和凸性这样的条件，一旦这些条件不满足的话，我们得到的解定，目标函数是以网络损耗为最小，利用对偶线性规划法对问题进行很可能不是可行解或仅仅是局部的最优解。另一方面，动态规划法某求解。变压器分接头位置、发电机节点电压和无功补偿装置的无功注种特定的条件下也能够解决与时间没有关系的静态规划中所解决的入容量作为控制变量。目标函数的自变量由系统的控制变量来代替，最优化问题，我们只要人为因素地加入“ 时段” 因素，就能够把问题转而状态变量则是在约束矩阵中利用灵敏度矩阵以控制变量的表达形化成为一个多阶段决策的问题［句。但如果状态变量的个数增加，它将式来表示。对灵敏度矩阵的求解，因为这种方法要对高阶雅可比矩阵会出现“ 维数灾” 的问题，构成一个实际问题的动态数学规划模型也进行求逆运算，因而此方法不但有很大的计算工作量，而且消耗计算变得十分困难了，所有这些缺陷限制了它在更广的范围内推广应用。的时间和浪费系统的内存，并且求逆还不可靠。以说在求解发电机所３现代人工智能方法端电压以及网损对变压器变比的敏感度的时候，迫使我们不得不引近年来，各类人工智能方法在电力系统无功优化问题中得到了广人一些简化假定，以致于使网损的计算精度和迭代收敛速度受到影泛的应用，主要包括：遗传算法、忌搜索和模拟退火算法、禁模糊优化响。文献【】ｌ利用潮流雅可比变换方法，经过一次计算的矩阵变换，以及这些算法的组合方法等。便可求得损耗灵敏系数和相对灵敏度系数矩阵，从而提高了计算的速３１遗传算法．度，尤其是在较大规模系统的优化中，它的优点就更加突出了。采用多路径搜索，对变量进行编码处理，用对码串的遗传操作代Ｆｉｒｈ在１５ｓ９４年提出了最早的内点法，其基本思路是希望寻优替对变量的直接操作，以更好的处理离散变量。文献ｆ］可７以一个简单迭代过程自始至终都能够在可行域内进行，这就要求初始点取在可系统为例进行无功优化，结论是收敛性优于传统非线性方法，可以达行域内，同时在可行域所在的边界进行设置阻碍，以使迭代点接近边到全局最优。简单遗传算法并不比其它搜索方法有更多优越性，因此界的时候，目函数能够迅速增大，而保证迭代点都是可行域出现了多种将遗传算法与其它智能算法结合的混合遗传算法。基于它的标从

改进PSO算法的电力系统无功优化分析

改进PSO算法的电力系统无功优化分析摘要：对电力系统进行无功优化是指在将指定的条件控制在约束范围内的前提下，通过对控制变量优化的途径使电力系统的各方面的性能指标达到最优的目的。

文中结合电力系统的实际问题以及存在的缺点提出了pso算法的改进，让问题得到了解决。

关键词：pso算法；电力系统；无功优化；分析；改进中图分类号：tm714在电力系统的运行中，无功功率是很重要的一个部分。

电力系统运行的稳定以及电压的质量、线路的损耗等都与无功功率有关。

对电力系统进行无功化会涉及到诸多方面的问题，这个过程充满了变量和约束，是一个混合性的线性规划问题。

涉及到的变量中，既有连续的变量也有离散的变量，这些变量的存在让优化过程变得十分复杂。

目前，比较成功的计算方法有两大类，分别是经典无功优化法和人工智能。

精确的数学模型是传统方法所依赖的方法，但由于数学模型的复杂，使得计算速度严重受到限制，不能满足对电力系统即时控制的需求。

pso也就是粒子群优化算法与上述算法相比，计算起来速度更快并且可以进行全局搜索。

这种方法适合在动态以及多个目标进行优化时使用，在求解非线性、不可微以及多峰值的复杂问题时优势更加明显。

粒子群所存在的缺点就是在进行无功优化问题的求解时，收敛度不够并且容易陷入局部最优而不能兼顾全局。

本文针对这些缺点提出了一些改进之法，即借助局部的极值点的相关信息对原函数进行拉伸变换，从而达到将计算优化、目标函数极值范围的缩小以及降低搜索难度的目的。

1 无功优化的数学模型1.1 建立目标函数电力系统进行无功优化的目的有很多，比如达到最小网损、最低的运行费用、最好的电压水平、最少的控制变量等。

综合衡量各目标函数以及约束条件后，本文选择以最小网损为目标函数，罚函数则为电压的质量来建立数学模型。

目标函数中，λ1为违反电压约束的惩罚因子，λ2则为发电机无功出力约束的惩罚因子；β为违反节点电压和违反发电机无功出力约束的节点集合；vtmin、vtmax 分别为节点电压的最小值与最大值；qtmax、qtmin分别为发电机节点无功出力的最大值与最小值。

浅谈电力系统的无功优化和无功补偿全解

浅谈电力系统的无功优化和无功补偿王正风徐先勇摘要：电力系统的无功优化和无功补偿是提高系统运行电压，减小网损，提高系统稳定水平的有效手段。

本文对当前国内外的无功优化和无功补偿进行了总结，对目前无功补偿和优化存在的问题进行了一定的探讨和研究。

关键词：无功优化无功补偿非线性网损电压质量1前言随着国民经济的迅速发展，用电量的增加，电网的经济运行日益受到重视。

降低网损，提高电力系统输电效率和电力系统运行的经济性是电力系统运行部门面临的实际问题，也是电力系统研究的主要方向之一。

特别是随着电力市场的实行，输电公司（电网公司）通过有效的手段，降低网损，提高系统运行的经济性，可给输电公司带来更高的效益和利润。

电力系统无功功率优化和无功功率补偿是电力系统安全经济运行研究的一个重要组成部分。

通过对电力系统无功电源的合理配置和对无功负荷的最佳补偿,不仅可以维持电压水平和提高电力系统运行的稳定性, 而且可以降低有功网损和无功网损,使电力系统能够安全经济运行。

无功优化计算是在系统网络结构和系统负荷给定的情况下，通过调节控制变量（发电机的无功出力和机端电压水平、电容器组的安装及投切和变压器分接头的调节）使系统在满足各种约束条件下网损达到最小。

通过无功优化不仅使全网电压在额定值附近运行，而且能取得可观的经济效益，使电能质量、系统运行的安全性和经济性完美的结合在一起，因而无功优化的前景十分广阔。

无功补偿可看作是无功优化的一个子部分，即它通过调节电容器的安装位置和电容器的容量，使系统在满足各种约束条件下网损达到最小。

2无功优化和补偿的原则和类型2.1无功优化和补偿的原则在无功优化和无功补偿中，首先要确定合适的补偿点。

无功负荷补偿点一般按以下原则进行确定：1)根据网络结构的特点，选择几个中枢点以实现对其他节点电压的控制；2)根据无功就地平衡原则，选择无功负荷较大的节点。

3)无功分层平衡，即避免不同电压等级的无功相互流动，以提高系统运行的经济性。

电力系统无功优化问题分析

显示：导向搜索算法能够稳定有效的得到高质量的全局最优解，同时系统网损明显减小。【关键词】导向搜索算法；无功优化；电力系统
电力系统无功优化是改善电压质量、减少网络损耗、提高系统电步搜索中．当前搜索对象能够自适应调整其位置．同时向搜索个体压稳定性的重要途径。该优化问题可以通过调整发电机机端电压、变发出其位置信息。即导向信息。在同一步搜索中，每个搜索个体接收到压器分接头位置和可投切电容的方法实现对无功潮流的优化目的从的导向信息是不同的．因此对搜索个体而言就形成了导向邻域；在不本质上讲，无功优化问题是一个非线性、多约束、非凸、离散连续变量同搜索过程中，搜索对象的导向信息在变化．因而搜索个体的导向邻相混合的优化问题。在这一研究领域内已有很多方法．如线性规划法、域也在变化．它随着逼近搜索对象的最终位置而逐渐减小直至达到搜非线性规划法、二次规划法、混合整数法等。这些方法各自都有一定的索对象的最终位置。向邻域可描述为：ｔｇｏａ＊１Ｗｒｎｎｊ０１）导ｘｉｌｂｌ（＋ａｄｔ（，．ｊｉ）优越性与适应性．但在进行大规模的优化计算时易产生维数灾．不能其中ｒｎｎｉ，）ａｄｔｆ１表示在Ｏ与１ｊ０间正态分布的随机数．可变参数．Ｗ为保证得到最优解以调节导向邻域随机变化趋势近年来很多源于仿生思想的启发式随机搜索算法被引入电力系１．４搜索邻域、搜索方向及步长的更新策略统无功优化运行中，如遗传算法（Ａ，Ｇ）粒子群算￣（ｓ）分进化算ｋｔｏ，，差搜索个体的搜索邻域与搜索对象的导向邻域密切相关。同的搜不法（Ｅ等Ｄ）并取得了较好的效果。这些算法具有并行处理特征，易于实索个体按照导向邻域建立各自的搜索邻域，并产生随机搜索步长和搜索方向每个搜索个体受当前搜索对象不同导向信息的导向，从而产现，但有时易陷入局部最优解，削弱了全局搜索能力。本文提出一种全新的基于群体智能算法即导向搜索算法ｆｓ）ｏＡ求生不同的搜索方向．且各自趋向于被导向的当前搜索对象的方向，搜解电力系统无功优化问题。该算法的搜索个体模拟人的搜索行为，搜索步长以当前搜索个体位置与搜索个体被导向的当前搜索对象位置索对象模拟具备向搜索个体传送导向信息能力的智能体。搜索个体获之间的距离为最大步长．在此范围内随机调整步长并得来自搜索对象的导向信息使其搜索行为更具方向性．搜索对象同时１评价与决策．５不断调整自身位置以使发出的导向信息更有利于搜索个体接收搜索随机搜索产生目标函数可行解．到当前搜索个体位置．得采用评个体与搜索对象问建立的这种信息交换模式．加速了寻优的进程，使价函数来对可行解的质量进行评价用决策函数来确定当前的搜索个该算法能够更快地收敛到全局最优解为了验证算法的有效性．以体是否更新位置．如果当前步的搜索个体位置好于上一步搜索个体位ＩＥ５ＥＥ７和ＩＥ１ＥＥ１８节点测试系统为例对该算法进行了仿真．并与全置，即当前解的质量优于上一步解的质量，则进行更新，否则保持原来面学习粒子群优化算法（ＬＳ）自适应遗传算法ｆＧ进行比较分位置不变每探测一步．ＣＰＯ和ＡＡ）通过选择当前得到的目标函数可行解中最好析结果表明：向搜索算法具有较好的收敛特性和收敛精度．于跳解．导易更新当前搜索对象位置重复探测，至得到最终的目标函数最优直出局部最优解．够较快的得到全局最优解能解．即搜索对象最终的位置１０Ａ结构流程．Ｓ６１ＯＳＡ算法．算法的结构主要包含三个主要部分：初始化、寻优、终止。ＯＡ算法的搜索个体模拟人的搜索行为．Ｓ搜索对象模拟具备向搜索个体传送导向信息能力的智能体搜索个体获得来自搜索对象的导２基于导向搜索算法的电力系统无功优化．向信息使搜索个体的搜索行为更具方向性．同时搜索对象不断调整自步骤１输入系统数据，电力系统结构数据和控制参数，中：包括其身位置以使发出的导向信息更有利于搜索个体接收。搜索个体与搜索发电机节点电压上下限、变压器抽头位置上下限、电容器容量上下限对象间建立的这种信息交换模式．加速了寻优的进程．使该算法能够构成了解的可行域。输入导向搜索算法基本参量数据。更快地收敛到全局最优解导向搜索算法模拟了人随机搜索智能体的步骤２：设置初始迭代次数ｔ０，生搜索个体初始位置。：产搜索行为．使搜索个体与搜索对象问产生互动通讯．现了人工智能体步骤３用评价函数（）：６计算每个搜索个体目标函数值。的思想。该算法的主要特点表现为：步骤４更新ｔｔｌ：＝＋。１．索个体１搜步骤５利用式（０和（１更新策略．新搜索个体的位置。：１）１）的更搜索个体模拟人的随机搜索行为搜索个体在多维连续搜索空间步骤６再用评价函数（）算每个搜索个体目标函数值。：６计内离散移动，逐步随机搜索。在搜索过程中，搜索个体探索性移动，每步骤７如果搜索个体当前位置好于上一步位置，：则更新其位置。步包含步长和方向，若干步组成一个搜索周期．若干个搜索周期完步骤８判断是否收敛，：不收敛则转至步骤４直到收敛为止。．成整个搜索过程３结论．１．索对象２搜本文提出了一种新算法即导向搜索算法。该算法的搜索个体模拟在每一步搜索中所有搜索个体得到一个当前搜索对象．目标函人的搜索行为．搜索对象模拟具备向搜索个体传送导向信息能力的智即数当前最优解ｘｏａ。当前搜索对象可以自适应调整其位置以产生能体。搜索个体与搜索对象间建立的这种信息交换模式．ｂｌ加速了寻优的导向信息。搜索个体下一步搜索建立导向邻域搜索对象散发导向进程，该算法能够更快地收敛到全局最优解。过算例可以看出ＯＡ为使通Ｓ信息给搜索个体，小搜索个体盲目搜索的范围。搜索对象具有的以减具有较好的收敛性能与收敛效率，是一个有效的无功优化工具。 ● 散发导向信息的能力，使得搜索个体根据获得的导向信息不断调整自身的步长与方向．更新搜索个体位置ｆ参考文献】１－向邻域３导［］１张成林，谢红灿基于Ｔ作项目的“ 电力系统继电保护自动（转第１０页）下７导向邻域是以当前搜索对象的位置为参考建立的随机邻域在每

电力系统中的无功补偿策略优化

电力系统中的无功补偿策略优化无功补偿是电力系统中一项重要的技术手段，用于解决电力系统中的功率因数问题。

在电力系统中，无功功率是电力系统中的一个不可避免的问题，它由电感、电容等元素产生。

无功功率的存在会导致电力系统中的电压波动，降低设备的效率，甚至影响整个系统的稳定性。

因此，采取有效的无功补偿策略是非常必要的。

优化电力系统中的无功补偿策略，可以从多个方面考虑。

下面将介绍一些常见的无功补偿策略，并探讨其优化方法。

1. 静态无功补偿策略静态无功补偿是指通过在电力系统中添加无功补偿装置来解决无功功率的问题。

常见的静态无功补偿装置包括无功补偿电容器、电感器和STATCOM等。

静态无功补偿装置可以通过调整电压和电流的相位来实现无功功率的补偿。

在优化策略中，可以通过定期检测电力系统的无功功率情况，利用相应的算法进行优化调度，使无功补偿装置的运行更加高效。

2. 动态无功补偿策略动态无功补偿是指通过在电力系统中添加动态无功补偿装置来解决无功功率的问题。

常见的动态无功补偿装置包括SVC和STATCOM等。

动态无功补偿装置具有快速响应的特点，可以有效地调节无功功率，提高电力系统的稳定性。

在优化策略中，可以通过监测电力系统的频率和电压等参数，结合适当的控制算法，实现动态无功补偿装置的优化调度。

3. 调整无功功率曲线在电力系统中，负荷的变化会导致无功功率的波动。

通过调整无功功率曲线，可以使系统中的无功功率分布更加均衡，提高系统的稳定性。

在优化策略中，可以通过建立无功功率模型，并利用优化算法来调整无功功率曲线，使系统中的无功功率控制在设定范围内，达到最佳状态。

4. 多目标无功补偿策略在实际的电力系统中，无功补偿往往需要同时考虑多个目标，例如改善电力系统的功率因数、降低电能损耗、提高电力质量等。

因此，设计一种多目标无功补偿策略是非常有挑战性的。

在优化策略中，可以使用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，寻找最优的无功补偿策略。

无功补偿的方案及分析

无功补偿的方案及分析无功补偿是指在电力系统中，由于电感电容等元件的存在，所产生的无功功率需要通过无功补偿装置来进行补偿，以提高电力系统的功率因数。

下面将介绍无功补偿的方案及其分析。

一、无功补偿方案1.静态无功补偿装置（SVC）：SVC是一种采用电力电子技术实现的无功补偿装置，可以通过电容器和电感器的组合实现电力系统的无功调节。

静态无功补偿装置可以实现高速响应、精密补偿的特点，广泛应用于电力系统中。

2.静态同步补偿装置（STATCOM）：STATCOM是一种利用电力电子技术实现的无功补偿装置，通过控制电压的相位和幅值来提供无功功率的调节。

STATCOM具有可调节容量、快速响应、高精度、无接触的优点，可广泛应用于电力系统中。

3.动态无功补偿装置（DSTATCOM）：DSTATCOM是一种通过电力电子技术实现的无功补偿装置，主要用于电力系统中电压暂时性的调节和电力系统的无功稳定。

DSTATCOM可以实现快速响应、精确补偿、动态调节等特点，适用于电力系统中无功补偿的需求。

4.串联无功补偿装置（SVCUPFC）：SVCUPFC是一种通过串联电容和电抗器实现电力系统无功调节的装置。

SVCUPFC可以实现动态调节、可调节容量的特点，适用于电力系统中的无功补偿需求。

二、无功补偿分析1.能够提高电力系统的功率因数：通过无功补偿装置的应用，可以减少电力系统的无功功率损耗，提高电力系统的功率因数，降低电力系统的无功功率流动，提高电力系统的效率和稳定性。

2.能够提高电力系统的电压稳定性：在电力系统中，无功补偿装置可以通过调节电压的相位和幅值，稳定电力系统的电压，减少电力系统中的电压波动，提高电力系统的稳定性。

3.能够提高电力系统的负载能力：通过无功补偿装置的应用，可以有效地调节电力系统中的无功功率，提高电力系统的负载能力，降低电力系统的负载损耗，延长电力设备的使用寿命。

4.能够减少电力设备的故障率：在电力系统中，无功补偿装置可以有效地减少电力设备的负荷压力，提高电力设备的工作环境，降低电力设备的故障率，延长电力设备的使用寿命。

无功补偿系统的设计与优化

无功补偿系统的设计与优化无功补偿系统是电力系统中一个重要的组成部分，它的设计和优化对于提高电力系统的稳定性和降低能耗具有重要意义。

本文将从设计原理、优化方法和实际应用等方面，对无功补偿系统进行详细介绍。

1. 设计原理无功补偿系统的设计原理主要包括无功补偿的目标、补偿方式和补偿设备选择等方面。

首先，无功补偿的目标是为了提高电力系统的功率因数，减少无功功率的流失，以提高能效。

其次，根据电力系统的负载特性和无功功率的产生源，可以选择静态无功补偿和动态无功补偿两种主要的补偿方式。

静态无功补偿一般通过串联或并联电容器进行实现，而动态无功补偿则通过控制可调电抗器或STATCOM等设备来实现。

最后，根据电力系统的需求和经济性，选择合适的补偿设备，包括电容器、电抗器、电力电子器件等。

2. 优化方法无功补偿系统的优化方法主要包括功率因数优化、无功功率流动优化和无功补偿设备的配置优化。

首先，功率因数优化是通过调整无功补偿设备的容量和位置，使得电力系统的功率因数接近于1，以降低整体无功功率损耗。

其次，无功功率流动优化是通过减少电力系统中的无功功率损耗，优化电力系统的潮流分布，提高能效和稳定性。

最后，无功补偿设备的配置优化是根据电力系统的运行状态和负载变化情况，选择合适的补偿设备和配置方案，以实现最佳的补偿效果。

3. 实际应用无功补偿系统在电力系统中得到了广泛的应用。

首先，无功补偿系统的设计和优化可以通过软件仿真和计算分析等手段进行。

利用电力系统仿真软件，可以对电力系统的无功补偿效果进行模拟和评估，从而指导系统的设计和优化。

其次，在实际应用中，无功补偿设备的选择和配置需要考虑诸多因素，如电力系统的负载变化、电压稳定性、经济性等。

通过对不同情况下的实测数据和经验总结，可以得到合理的无功补偿设备选择和配置方案。

最后，无功补偿系统的运行与监测也是实际应用中需要注意的问题，通过监测设备和系统的运行状态，可以及时调整和优化补偿系统的运行效果。

新能源发电系统的无功功率优化研究

新能源发电系统的无功功率优化研究引言近年来，全球对于环境保护和可持续发展的需求越来越高，新能源发电系统作为清洁能源的重要组成部分，受到了广泛关注。

然而，随着新能源发电规模不断扩大，新能源电力系统的无功功率问题逐渐凸显。

本文将对新能源发电系统的无功功率优化问题进行详细探讨，以期为实现新能源系统智能化运行提供一定的理论参考和技术支持。

一、新能源发电系统的无功功率问题新能源发电系统包括风力发电、光伏发电等各种形式，它们与传统发电系统相比，具有分布式、不稳定性等特点。

这些特点在一定程度上导致了新能源发电系统的无功功率问题。

无功功率的存在会对系统稳定运行、电能质量和电网安全等方面产生负面影响。

因此，无功功率优化是新能源发电系统运行的重要问题。

二、无功功率优化方法为了解决新能源发电系统的无功功率问题，需要采用合适的优化方法。

在无功功率优化中，最常用的是基于传统的发电机励磁方式来实现，其中包括自励磁、电压调节和变压器调压等方法。

此外，还可以采用先进的控制策略，例如最优无功功率控制、最小可行功率控制和功率因数控制等，来提高系统无功功率的优化效果。

三、新能源发电系统的无功功率优化策略为了进一步提高新能源发电系统的无功功率优化效果，需结合系统特点和实际需求制定相应策略。

首先，可以结合风力发电和光伏发电等不同的新能源发电形式，利用互补特性来进行无功功率的优化控制。

其次，应采用智能化控制技术，通过建立先进的无功功率优化模型，结合大数据和人工智能等技术手段来实现系统运行的智能化。

此外，还可以考虑与电网的连接，在系统设计和运行过程中充分考虑电网的无功功率需求，实现系统与电网的协同优化。

四、新能源发电系统的无功功率优化实践为了验证上述策略的可行性，本文结合实际案例进行了无功功率优化实践。

以某新能源发电站为例，通过对系统无功功率进行监测和分析，制定相应的优化策略，并进行实际操作和测试。

结果显示，通过合理的控制和优化手段，系统的无功功率得到了有效的控制和降低，提高了系统的稳定性和运行效果。

电力系统无功优化模型及算法研究

Ａｓａ：ｈｓｐｐｒｖｓａｓｍｒｆｌｓｄｌｆｅｃｖｏｅｐｉｉｔｎａｄｃｎｉｅｓｂｔｃＴｉａｅｅｕｍａｙｏａｉｍｏｅｏｒａｔｅｐｗｒｔｚｉｎｏｓｒｒｔｉｇｃｓｃｉｏｍａｏｄ
ｔｅｄｖｌｐｎｆｍａｔｒｈｅｅｏｍｅｔｒｇｉｏｓｄ，ｐｏｏｅｏｒｓｏｄｎｅｃｉｅｏｔｚｔｎｍｏｅ，ｓｒｖｄａ－ｒｐｓｓｃｒｅｐｎｉｇｒａｔｐｉａｉｄｌｕｅｉｏｅｖｍｉｏｍｐｌｇｒｔｍｓｂｅｎｓｎｌｇｒｈｒｈｂｄａｇｒｍｓｉｒｖｍｅｔｔｏｖｅｃｉｅｐｗｅｐｉ－ｏｉｈａｄｏｉｇｅａｏｉｍｓｏｙｒｏｉｓｌｔｉｌｈｔｍｐｏｅｎｓｌｅｒａｔｏｒｏｔｏｖｍｉｚｔｎｐｏｌｍ．Ａｃｉｖｍｅｔｆｅ－ｍｅｃｍｐｔｔｎｏｅｃｖｗｅｐｉｚｔｎｉｔｅｎｗｄ — ａｉｒｂｅｏｈｅｅｎａｔｏｕａｉｆｒａｔｅｐｏｒｌｉｏｉｏｒｏｔａｉｓｈｅｅｍｉｏｖｌｐｎｉｃｉｎｏａｔｅｐｗｅｐｉｚｔｎｉｕｎｔｅｆｔｒ．ｅｏｍｅｔｄｒｔｆｒｃｉｏｒｏｔｅｏｅｖｍｉａｉｓｅｉｕｅｏｓｈｕＫｅｗｏｄ：ｅｃｉｅｐｗｅｐｉｚｔｎ；ｍｏｅ；ｏｔｚｔｎａｇｒｈ；ｒａ — ｍｅｃｍｐｔｔｎｙｒｓｒａｔｏｒｏｔｖｍｉａｉｏｄｌｐｉａｉｏｔｍｍｉｏｌｉｅｔｏｕａｉｌｉｏ

电力系统无功优化与补偿措施分析

可分为以下３种情况：
１电力系统无功优化分析
对电力系统实施无功优化的目的是为了在合理配合无功
补偿装置、高系统电压质量、省系统运行费用并降低网络提节损耗的基础上使整个网络的损耗最小。电力系统无功优化是一
ｌ
【￡ ‘
（＞
（＜
）
）
△ ｛（ ≤以≤ｕ＝０ｕ）
（）目标函数为无功注入容量最优，以最小的无功补偿２即
个多变量、多约束的非线性问题，目标函数大致可分为以下２其数，而从满足系统安全性的角度应将系统运行状态的稳定裕度最大作为目标函数，此外，有将系统整体注入的无功功率最还
（）１目标函数为网损最小，：即ｒｊｎｎ…来自Ｕ－￣ｅＵ～
＝＿）
（
）
功优化及补偿措施。
该式分为２项，１为有功功率的网络损耗，２项为第项第电压幅值的惩罚值，其中 ∞ 为ＰＶ节点的节点电压，式中Ａ，Ｕ
要的作用。若系统出现无功功率不足或补偿不合理的现象，则
标函数。常用目标函数及约束方程的最优化数学描述方法来通
对无功优化问题进行描述，具有如下特点：１多约束条件；其（）（）２离散的控制变量；３不确定性的负荷；４非连通性的解空（）（）间；５目标函数及约束条件的非线性。（）电力系统无功优化具体的描述过程如下：

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差，VGi，QCi，KTi，VLi 表示发电机端电压、无功补偿设备容量、可
调变压器的分接头、负荷节点电压，NG、NC、NT、NL 分别为系
统中发电机数、无功补偿节点数、有载调压变压器数和负荷节
点数。
2010.10（总第 126 期） 99
GUANG XI DIAN YE
≤
Σ ≤
≤≤PGi=PLi+Vi V（j Gijcosθij+Bijsinθi）j
本文综述了国内外在无功优化领域的研究状况，总结了当前的无功优化模型和优化算法，提出了目前无功优化存在的问题及发展趋势。
1 无功优化模型
静态无功优化，即传统的无功优化，是针对某一时刻负荷
水平来制定无功优化方案的。电力系统无功优化问题的基本
数学模型包括目标函数、等式约束和不等式约束，一般可用以
下数学模型表示：
≤ ≤
j∈Ni
≤
≤
≤
Σ ≤≤≤QGi+QCi=QLi+Vi V（j Gijsinθij- Bijcosθi）j
≤
j∈Ni
≤
s.t. ≤≤≤≤VGimin≤VGi≤VGimax，i=1，…，NG
≤
≤≤QCimin≤QCi≤QCimax，i=1，…，NC
≤
≤
≤≤KTimin≤KTi≤KTimax，i=1，…，NT
分析与探讨
3 无功优化存在的问题及发展趋势
3.1 无功优化存在的问题根据对国内外电力系统无功优化领域研究状况的综述，
在无功优化的研究及其应用方面，必须解决以下几个关键问题：寻优质量问题，即选择何种优化算法可以求得最优解；离散变量问题，即能否直接处理离散控制变量；求解效率问题，即随着电网规模的增大，算法的寻优速度能否适应实时计算。 3.2 无功优化的发展趋势
1.1.1 从经济性角度出发的经典模型是考虑系统的网损
最小化，目标函数为：
nL
Σ 22
minf1=min Gij[Ui +Uj - 2UiUjcos（δi- δ）j ]
k=1
（2）
式中:nL 为网络总支路数；Gij 为支路 ij 的电导；Ui、Uj 为节
点 ij 的电压；δi、δj 分别为节点 ij 的相角。
minf=min[f1，f2，f3]T
（4）
式中 f1，f2，f3 为要考查的单目标函数，文献提 [4,5]弃用权重系数法，而提
出了利用整体亲和力顺序求多目标无功优化的 Pareto 可行
解。
1.2 约束条件
约束条件包括等式约束和不等式约束，等式约束即满足
文献[11]对遗传算法的核心操作作了一定的改进，同时还和简单遗传算法作了比较。遗传算法有较大的机会摆脱局部最优解，具有并行处理特征，易于并行实现。文献[12]将改进的退火遗传算法成功的应用于电力系统无功优化问题的求解，提高了收敛速度和全局优化能力。文献[13]将 TS 方法用于电力系统无功优化，对 IEEE30 节点系统和 125 节点山东省某地区电网进行了优化计算。文献[14]介绍了一个基于专家知识和常规算法的混合型专家系统。文献[15]以网损和投切运行费用最小为目标，应用人工神经网络 Hopfield 模型来确定无功最优补偿。
3.2.1 动态无功优化，即如何考虑和解决控制设备动作次数的限制。传统的静态无功优化是针对单个时间断面进行的，实际上还不能完全满足实际运行需要，其结果无法应用于实际无功调度，动态无功优化由于需要考虑电力系统各种负荷水平和运行状况下调度结果的相关性，使得无功优化问题变得更加复杂，目前在这方面的探索还比较少。
分析与探讨
GUANG XI DIAN YE
电力系统无功优化方法分析
陈丹 1 史欢 2 何志杰 1
(1.南宁供电局，广西南宁 530031；2.武汉大学电气工程学院，湖北武汉 430000）
[摘要] 本文介绍了无功优化的历史，总结了各种无功优化模型，分析了静态、动态两种无功优化方式，比较了当前存在的多种优化算法，提出了目前电力系统无功优化研究中存在的问题及发展趋势。
3.2.3 全网实时动态无功优化。根据电力系统的实时运行状态和参数，以 OPF 为核心进行的在线无功优化成为无功优化领域研究的热点。它以 SCADA 提供的实时数据为基础，在保证运行电压合格率和提高电压稳定性的同时使系统的有功损耗最小，使系统的经济效益和安全效益同时达到最佳。
4 结束语
以上综合分析了目前应用于无功优化控制的各种模型和算法，通过比较可以看出，每种方法都存在不足。本文总结了无功优化的五个关键问题，并对电力系统无功运行优化的算法进行了叙述，列出了各方法的优劣。无功优化问题虽然受到广泛的关注，但因其自身的复杂性，至今仍有很多问题未得到很好的解决。随着研究工作的深入以及最优化数学方法的发展，无功优化方法将会日臻完善，并在电力系统中充分发挥其重要的作用。
Power Flow for Improvements in Voltage Profiles and for Real Power Loss Minimization [J]．IEEE Transactions on Power Apparatus and System,1981,100(7):3185- 3194
行无功优化研究.中国电机工程学报，2003，23（10）：109- 113 [5]王勤，方鸽飞，考虑电压稳定性的电力系统多目标无功优化.电
力系统自动化，1999，23（3）：31- 34 [6]熊虎岗，程浩忠，李宏仲，基于免疫算法的多目标无功优化.中
国电机工程学报，2006，26（11）：102- 107 [7]Mamandur K.R.C.,Chenoweth R.D..Optimal Control of Reactive
电力系统无功优化问题属于 OPF 的一个组成部分，是一个动态、多目标、多约束、不确定性的非线性混合规划问题，涉及到无功补偿地点的选择、无功补偿容量的确定、变压器分接头的调节和发电机机端电压的配合等方面。随着电力系统的不断发展，综合无功控制与优化问题日益突出。针对这个问题，国内外文献提出了各种方法，通过建立一定的数学模型，将无功优化问题转化为带有等式和不等式约束的数学问题。
参考文献 [1]董元汉，等，大系统无功最优补偿规划计算的一种简化线性直
接法.电力系统自动化，1987，11（5）：3- 11
（下转第 111 页）
100 2010.10（总第 126 期）
分析与探讨
表 4 变电站水平接地网降阻效率计算表
GUANG XI DIAN YE
6 结论及应用
地面积、接地体长度均较长，导体的截面已不是决定接地电阻的主要因素。因此不能用降阻剂作为变电站的主要降阻措施。
1.1.2 从系统安全性出发的经典模型是选取节点电压偏
离规定值最小或系统电压稳定裕度最大为目标函数[3]：
ΣnL
minf2=min
spec
Uj- Uj
spec
j = 1 ΔUj
（3）
spec
式中：n 为除平衡节点外节点总数；Uj 为节点给定电压
spec
值；ΔUj 为节点电压给定最大偏移值。
1.1.3 综合考虑系统安全性和经济性的经典模型
min（f x1，x2）
s.t. g（x1，x2）=0
（1）
h（x1，x2）≤0
式(1)中 g（x1，x2）=0是等式约束，h（x1，x2）≤0是不等式约
束； x1 是控制变量向量, x2 是状态变量向量。
1.1 目标函数
目标函数有多种考虑角度，优化的侧重点不同，目标函数
也不相同，通常有以下几种目标函数：
参考文献： [1]J.G. Sverak. Optimized Grid Design Using Variable Spacing Tech-
niques. IEEE T- PAS,1976 [2]何金良曾嵘《电力系统接地技术》科学出版社 2007 [3]陈先禄张金玉黄勇《接地》重庆大学出版社 1990 [4]IEEE Std 80- 2000 IEEE Guide for Safety in AC Substation
proximation method for recursive mixed- integer linear programming [J]．IEEE Trans on Power Systems,1988,3(4):1741~1747
≤
≤≤≤VLimin≤VLi≤VLimax，i=1，…，NL
≤
≤≤≤QGimin≤QGi≤QGimax，i=1，…，NG
（5）
2 无功优化算法
2.1 常规优化算法常规优化算法包括线性规划法、非线性规划法、动态规划
法、混合整数规划法。文献[7]使用控制变量对损耗的灵敏度概念，在满足系统损
耗最小、网络性能约束和控制变量约束的前提下，建立了无功优化的线性规划模型。文献[8]采用广义简约梯度法进行无功优化，通过引入松弛变量，较好地处理了不等式约束，并利用有效约束集，减少了求解规模。文献[9]采用动态规划法和人工神经网络法相结合，先用人工神经网络法将负荷分为几组，然后用动态规划法确定每组负荷相应的电容器投切策略，提高了计算速度。文献[10]用改进的混合整数规划法有效处理了优化计算中变量的离散性问题。 2.2 现代启发式优化算法
潮流方程；不等式约束可考虑：控制变量（发电机端电压、无功
补偿装置的容量、可调变压器的抽头）和状态变量（负荷节点
电压、发电机无功出力）的上下界，因此约束条件可以表示成
形式 5。式 5 中，PGi，QGi 分别为节点 i 处所带发电机的有功功
率和无功功率，PLi，QLi 分别为节点 i 处所带负荷的有功功率和无功功率，Gij，Bij 和 θij 分别为节点 ij 之间的电导、电纳和相角