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1、电力系统无功优化研究摘要：随着电力工业向“大系统、超高压、远距离、大容量”发展，电网结构日趋复杂，系统稳定性问题日益突出。通过无功优化来改善电压质量、降低运行网损以及提高系统运行的安全稳定性显得尤为必要。因此，对电力系统无功优化研究，具有理论意义，又有实际意义。而无功优化问题又是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题，其变量既有连续变量又有离散变量，使得优化过程十分复杂。关键词：电力系统，无功优化；研究Keyword:powerytem;reactivepoweroptimization;tudy1无功优化的相关概念电力系统中的无功需求主要来自电动机的无功负荷、变压器和线路的无功损耗，无功电源
2、则由发电机及各类无功补偿装置（如同步调相机、静电电容器和静止补偿器等）来提供。在电力系统中异步电动机所占无功负荷比重很大，其功率因数为0.60.8。变压器的无功损耗在系统中也占有相当的比重，一般达到其额定容量的6%17%。线路电抗消耗的无功与运行电压等级有关，35kV及以下架空线路的充电功率甚小，一般总是消耗无功功率。110kV及以上架空线路当传输功率较大时，线路电抗中消耗的无功功率大于电纳中产生的无功功率时成为无功负载；当传输功率较小时，线路电抗中消耗的无功功率小于线路电纳中产生的无功功率时，线路则成为无功电源。无功功率对电力系统的影响主要可以从电压损耗和有功损耗两方面来考虑：根据电压损耗算
3、式U=（PR+Q某）/U可知，在电网结构（R+j某）和电压U确定的情况下，电压损耗U与输送的有功功率P和无功功率Q成比例关系。在输送的有功功率值一定的情况下，电压损耗主要与所输送无功功率的数值有关。根据功率损耗公式P=某R可知，当有功功率P和无功功率Q通过网络电阻R时，都会对有功功率损耗P产生影响。2电网无功优化的现状随着电力系统规模日益扩大，无功调节手段日趋多样化，原来的那种单凭经验进行无功配置与调度的手段己经不能适应现代电网的需要。研究电力系统无功优化的意义就在于通过科学手段实现合理安排无功潮流的分布，达到减少有功损耗，保证电能质量，提高系统的运行稳定性和经济性的目的。在电力公司对电能质量
4、、节能降损及电网安全稳定日趋重视的今天，通过开展对无功优化规划与运行问题的研究，实现无功的合理规划与调度具有重要的现实意义。此外，电力系统自动化技术和计算机技术的飞速发展，为问题的研究提供了坚实的物质和技术基础。因此研究建立无功优化模型，提出相应的优化算法，用科学手段实现无功优化规划与运行势在必行。3无功优化方法比较无功优化研究一直为人们所关注，并已提出了许多无功优化方法，如线性规划法、非线性规划法、混合整数法等，并取得了一定的效果。但是这些方法在一下两方面有比较明显的局限性。3.1现代电力系统的规模越来越大，控制量越来越多，其解空间是多维的、复杂的。上述方法解的结果和初始解的选取有关，当初始
5、解选取不当时，其解可能收敛于局部最优而不是全局最优。由于电力系统的非线性、约束的多样性、连续变量和离散混合性和计算规模较大，使电力系统的无功优化存在着一定的难度。将非线性无功优化规模线性化的求解，是一些算法的出发点，由于在线性化的过程中，忽略了二阶以上的项，其计算的收敛性得不到保证。为了提高优化算法的收敛性，提出了将罚函数的思想引入线性规划，提出了带惩罚项的无功优化潮流模型与算法，使依从变量的越限消除或减小到最低限度。但它不能从根本上结局线性化后的不收敛问题。针对线性算法的不足，又提出了一些运用非线性算法，混合规划算法，约束多面体法和非线性原-对偶算法等。尽管这些方法能在理论上找到最优解，但由
6、于无功优化本身的特性，使计算复杂、费时，且不能保证可靠收敛。为了提高收敛性和非线性的对于无功优化中的离散变量（变压器分接头的调节，电容器组的投切）的处理，基于人工智能的先方法，相继提出了遗传算法、Tabu收索算法、改进的遗传算法、分布计算的遗传算法和模拟退火算法等，这些算法在一定的程度上提高了无功优化的收敛性和计算速度，并且有些方法已经投入实际应用并取得了较好的效果，但在无功优化方面仍有以下一些问题需要解决：由于无功优化是非线性问题，而非线性规划常常收敛在局部最优解，如何求其全局最优解仍需进一步研究和讨论；由于以网损为最小目标函数，其本身是电压平方的函数，在求解无功优化时，最终求得解可能有不少母线电压接近电压的上限，而运行部门不希望电压接近上限运行。如果将电压约束范围变小，可能造成无功优化的收敛或者要经过反复修正，迭代才能求出解。如何将电压质量和经济运行指标相统一，仍需进一步研究。伴随着电力系统自动化水平的提高，对无功优化的实时性提出了很高的要求，如何在很短的时间内避免不收敛，求出最优解仍需进一步研究。无功优化问题是一个复杂的非线性规划问题，因其目标函数约束的非线性、控制变量的离散性与连续性相混合等特点，到目前为止，尚无一种切实可行、快速完善的无功优化方法。