朱貴遼 程漢湘 彭拜

摘要：隨著智能配電網(wǎng)的發(fā)展，配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，往往用戶需要消耗大量無(wú)功，使得輸電系統(tǒng)傳輸更多的無(wú)功而導(dǎo)致電力系統(tǒng)功率因數(shù)降低和網(wǎng)損的增加。文章介紹了低壓配電網(wǎng)的無(wú)功補(bǔ)償?shù)姆椒ㄔ?，論述了電網(wǎng)主要的補(bǔ)償裝置及原理，分析了無(wú)功補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化及數(shù)學(xué)模型，最后論述了人工智能在無(wú)功優(yōu)化中的意義，從而為電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性提供了依據(jù)，確保低壓配電網(wǎng)供電的經(jīng)濟(jì)性以及供電的可靠性。

關(guān)鍵詞：智能配電網(wǎng)；無(wú)功補(bǔ)償；功率因數(shù)；電壓穩(wěn)定性

中圖分類號(hào)：TM71 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2015）05（C）-0000-00

1. 低壓配電網(wǎng)無(wú)功補(bǔ)償概述

電網(wǎng)中感性功率負(fù)荷過(guò)多時(shí)會(huì)使得電網(wǎng)的功率因數(shù)下降甚至電壓失穩(wěn)，這時(shí)為了恢復(fù)電力系統(tǒng)正常運(yùn)行而將無(wú)功補(bǔ)償裝置聯(lián)接在同一電路中，使得能量在兩負(fù)荷之間相互流通來(lái)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。如此，感性負(fù)荷所需要的無(wú)功功率可由無(wú)功功率裝置來(lái)適當(dāng)?shù)匮a(bǔ)償。適當(dāng)合理的無(wú)功補(bǔ)償對(duì)于低壓配電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)可靠的運(yùn)行能夠起到積極的促進(jìn)作用，但也會(huì)出現(xiàn)過(guò)補(bǔ)償?shù)膯?wèn)題[1]，過(guò)補(bǔ)償反而會(huì)危害電網(wǎng)使得電網(wǎng)電壓升高，增加電力系統(tǒng)的網(wǎng)損，電壓合格率降低以及可能導(dǎo)致用戶設(shè)備的不能正常運(yùn)行。另一方面，由于大量的引入電力電子組合裝置就會(huì)產(chǎn)生大量的諧波，從而造成諧波污染，影響系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠運(yùn)行，此時(shí)又需要加入一些濾波電路，如無(wú)源電力濾波器（PPF）和有源電力濾波器（APF）等等[2-3]。

2. 無(wú)功功率負(fù)荷及損耗

絕大多數(shù)農(nóng)網(wǎng)機(jī)械和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的動(dòng)力設(shè)備都是異步電動(dòng)機(jī)，由于感應(yīng)電機(jī)在電力系統(tǒng)無(wú)功負(fù)荷中所占的比例很大，故而系統(tǒng)無(wú)功負(fù)荷的電壓特性主要由感應(yīng)電機(jī)所決定的[4]。

變壓器的無(wú)功損耗 包括勵(lì)磁損耗 和漏抗中的損耗 。

從上式可以看出：當(dāng)變壓器的視在功率不變時(shí)，其無(wú)功損耗 與電壓的平方近似成反比。變壓器的無(wú)功損耗在電力系統(tǒng)中占有很大的比重。

另外無(wú)功損耗的一部分也體現(xiàn)在輸電線路上，設(shè)輸電線路中的串聯(lián)阻抗為 ，首端電壓幅值為 ，潮流功率為 ，不計(jì)線路對(duì)地電容，則有串聯(lián)線路的無(wú)功損耗 如下式，即

可以看出：串聯(lián)線路的無(wú)功損耗 與電抗成正比，與輸電線路電流成反比。

3. 無(wú)功補(bǔ)償主要裝置

3.1 晶閘管控制電抗器

晶閘管控制電抗器即TCR，是一種并聯(lián)連接的晶閘管控制電感，其有效電感是由晶閘管導(dǎo)通延遲角來(lái)控制其電感值的，它可以連續(xù)控制電感中的電流從而改變系統(tǒng)的潮流，從而來(lái)控制改善電網(wǎng)的無(wú)功分布。文獻(xiàn)[5]介紹了TCR的構(gòu)成、原理，詳細(xì)地分析了其補(bǔ)償特性以及諧波抑制。而文獻(xiàn)[6]則利用晶閘管控制電抗器和固定濾波器的組合來(lái)進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償，并且使用基于瞬時(shí)無(wú)功理論的控制算法來(lái)改善和優(yōu)化無(wú)功。

3.2 靜止無(wú)功補(bǔ)償器

靜止無(wú)功補(bǔ)償器即SVC，由靜電電容器和電抗器并聯(lián)組成的。在組合裝置中電容器和電抗器分別發(fā)出和吸收無(wú)功，而電抗器側(cè)還可以平滑的改變電抗值的大小用來(lái)改變整體的無(wú)功調(diào)節(jié)，其中電抗器可以由SCR、MCR等來(lái)控制。它是現(xiàn)在應(yīng)用最為廣泛的FACTS控制器之一，它不僅用于輸電系統(tǒng)，提高傳輸能力、抑制振蕩進(jìn)而提高穩(wěn)定性，而且用于配電網(wǎng)來(lái)提高供電可靠性，降低線路損耗，降低非線性負(fù)荷諧波干擾和電壓波動(dòng)，魯棒性增強(qiáng)，改善電能質(zhì)量[7-8]。

3.3 靜止同步補(bǔ)償器

靜止同步補(bǔ)償器（STATCOM）：是一種并聯(lián)的、能進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償?shù)撵o止同步“發(fā)電機(jī)”，功能與SVC基本相同，但是運(yùn)行范圍更寬，調(diào)節(jié)速度更快。其容性和感性輸出電流可獨(dú)立于注入點(diǎn)的電壓而進(jìn)行控制[9] STATCOM是采用電壓型變流器結(jié)構(gòu)，無(wú)功補(bǔ)償電路內(nèi)部的直流電壓都是通過(guò)內(nèi)部自給方式來(lái)保證的，而且都是根據(jù)同步電壓源的原理來(lái)實(shí)現(xiàn)電壓和潮流的有效控制。它是FACTS控制器中的主要無(wú)功補(bǔ)償裝置之一，可以是電壓型或是電流型變流器。

4. 無(wú)功補(bǔ)償優(yōu)化及數(shù)學(xué)模型

針對(duì)農(nóng)村低壓配電網(wǎng)的無(wú)功負(fù)荷分布。無(wú)功補(bǔ)償應(yīng)遵循的總體原則是：全面規(guī)劃，合理布局，分級(jí)補(bǔ)償，就地平衡。也就是要使總體平衡與局部平衡相結(jié)合：集中補(bǔ)償與分散補(bǔ)償相結(jié)合，滿足經(jīng)濟(jì)性下要以分散補(bǔ)償為主：調(diào)壓與降損相結(jié)合，而要以降損為主[10]。而此外進(jìn)行補(bǔ)償后有必要對(duì)無(wú)功進(jìn)行優(yōu)化，其優(yōu)化數(shù)學(xué)模型包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件，而建立目標(biāo)函數(shù)，則主要考慮幾個(gè)方面：低壓配電網(wǎng)的網(wǎng)損最?。合到y(tǒng)可靠性要高：電壓質(zhì)量最高：經(jīng)濟(jì)效益最好。

若以整個(gè)配電網(wǎng)有功損耗最小建立目標(biāo)函數(shù)，即

式中： 為網(wǎng)絡(luò)的總支路數(shù)： 和 分別為節(jié)點(diǎn) 處的電壓值；相應(yīng)的 和

分別為兩處電壓的相角值； 為兩節(jié)點(diǎn)間的電導(dǎo)。

若以無(wú)功補(bǔ)償優(yōu)化設(shè)備總投資最小為目標(biāo)函數(shù)，即

其中： 為補(bǔ)償設(shè)備總的費(fèi)用， 為每個(gè)補(bǔ)償配置的費(fèi)用， 補(bǔ)償設(shè)備總的數(shù)量。

無(wú)功優(yōu)化的約束方程為：

為系統(tǒng)所滿足的潮流方程， 為發(fā)電機(jī)發(fā)出的無(wú)功功率， 為補(bǔ)償裝置補(bǔ)償?shù)臒o(wú)功， 為節(jié)點(diǎn)的電壓， 為變壓器的變比。 和 分別表示變量的最小和最大。上列不等式中系統(tǒng)所滿足的潮流方程如下，即

其中：（6）式表示節(jié)點(diǎn)電壓矢量，（7）表示有功功率不平衡量方程式，（8）式表示無(wú)功功率不平衡量方程式。

5 人工智能算法在無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用

人工智能方法是從一個(gè)初始解群體開(kāi)始，按照概率轉(zhuǎn)移原則，采用某種方式自適應(yīng)地搜索最優(yōu)解。

5.1 BP 神經(jīng)算法

BP 神經(jīng)算法的核心是擬合，即不斷地正向傳播和反向誤差分析用以對(duì)權(quán)系數(shù)進(jìn)行調(diào)整來(lái)達(dá)到目標(biāo)誤差所允許的范圍 [11]。為了分析 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本運(yùn)算機(jī)理，一般將網(wǎng)絡(luò)模型分為輸入層、隱含層以及輸出層三層次，如圖1所示。設(shè)輸入為P，輸人有r個(gè)，隱含層內(nèi)有s1個(gè)神經(jīng)元，激話函數(shù)為 ，輸出層內(nèi)有個(gè)s2神經(jīng)元，對(duì)應(yīng)的激活函數(shù)為 ，輸出為A，目標(biāo)矢量力T。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)每層的各個(gè)神經(jīng)元的輸出的無(wú)功進(jìn)行分析并與目標(biāo)值進(jìn)行比較分析和調(diào)整，最后得到最優(yōu)解，這樣就完成了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練 [12]。

5.2 禁忌搜索算法

該算法通過(guò)模擬人工智能的內(nèi)存記憶功能，利用 Tabu 特殊方法縮小尋找范圍，實(shí)現(xiàn)整體性最優(yōu)。禁忌搜索算法關(guān)鍵在于應(yīng)用禁忌表來(lái)記錄當(dāng)前的最小值，從各種不同的路徑進(jìn)行搜索，防止過(guò)早出現(xiàn)局部最優(yōu)，從而在局部尋求最優(yōu)解[13]。文獻(xiàn)[14]利用固定并聯(lián)電容器作為研究對(duì)象對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償及優(yōu)化，采用禁忌搜索算法獲得使線路損耗最小時(shí)的最優(yōu)解，并在補(bǔ)償容量的鄰域搜索方而做了改進(jìn)，增加鄰域搜索范圍以獲得全局的最優(yōu)化解。

6 結(jié)束語(yǔ)

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題越來(lái)越重要，若電力系統(tǒng)無(wú)功不足，則可能導(dǎo)致系統(tǒng)功率因數(shù)降低和網(wǎng)損的增加，造成資源的浪費(fèi)和用電設(shè)備的損壞。文中介紹了電網(wǎng)主要的補(bǔ)償裝置及原理，分析了無(wú)功補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化及數(shù)學(xué)模型，論述了目前人工智能算法在無(wú)功優(yōu)化中的重大意義，電力系統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化能夠很好的提高農(nóng)村配電網(wǎng)的供電可靠性和改善電能質(zhì)量，而文中的模型對(duì)于無(wú)功補(bǔ)償和優(yōu)化措施能夠提供一定的參考價(jià)值，對(duì)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的建設(shè)起著一定的推動(dòng)作用。

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朱貴遼（1988-），男，河南濮陽(yáng)人，漢族，碩士研究生，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)綜合自動(dòng)化；

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