電力系統(tǒng)無功補償研究-文庫吧
2024-12-22 17:20 本頁面
【正文】 最小。無功優(yōu)化能使電能質(zhì)量、系統(tǒng)運行的安全性和經(jīng)濟性很好的結(jié)合在一起。 無功優(yōu)化常見的模型有經(jīng)典的數(shù)學模型和電力市場下的數(shù)學模型 。 經(jīng)典模型的目標函數(shù)有多種考慮角度 : 從經(jīng) 濟性角度出發(fā)是考慮系統(tǒng)的網(wǎng)損最小。從系統(tǒng)安全性出發(fā)是考慮選取節(jié)點電壓偏離規(guī)定值的最小目標函數(shù)。還有就是同時考慮經(jīng)濟性和安全性的多目標函數(shù)。 隨著電力市場理論的完善及其推廣 , 專家學者意識到無功合理定價的重要性 , 此優(yōu)化模型考慮了無功發(fā)電成本和無功補償器的成本等 , 對于無功優(yōu)化問題的結(jié)果有一定修正作用 , 適應(yīng)電力市場需求。 模型建立好之后 , 隨即要解決的是對模型的控制算法。經(jīng)典的控制方法有梯度類算法、牛頓法、二次規(guī)劃法和線性規(guī)劃法等。人工智能控制算法常見的有模擬退火法、遺傳算法、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)算法、禁忌搜索算 法、蟻群尋優(yōu)算法等。雖然上述的各種模型和控制方法有些已經(jīng)投人實際應(yīng)用并取得了較好的效果 , 無功優(yōu)化仍有以下一些問題需要解決 : (l) 無功優(yōu)化是非線性問題 , 而非線性規(guī)劃常常收斂在局部最優(yōu)解 , 如何求出其全局最優(yōu)解仍需進一步研究和探討。 (2) 由于以網(wǎng)損為最小的目標函數(shù) , 最終求得的解可能有不少母線電壓接近于電壓的上限 , 而實際運行部門又不希望電壓接近于上限運行。如果將電壓約束范圍變小 , 可能造成無功優(yōu)化的不收斂或者要經(jīng)過反復(fù)修正、迭代才能求出解。如何將電壓質(zhì)量和經(jīng)濟運行指標相統(tǒng)一仍需進一步研究。 (3) 無功優(yōu)化的實時性問題。伴隨著電力系統(tǒng)自動化水平的提高 , 對無功優(yōu)化的實時性提出了很高的要求 , 如何在很短的時間內(nèi)避免不收斂 , 求出最優(yōu)解仍需進一步研究 。 3 無功補償 無功補償可看作是無功優(yōu)
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