【正文】 第 1 頁 共 40 頁 選題的背景和意義 隨著社會的加速發(fā)展，電力負荷快速增加，電網(wǎng)的經(jīng)濟運行受到了電力部門的重視，電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是降低有功損耗，提高電壓合格率的有效手段。通過對電力系統(tǒng)無功電源的合理配置和對無功負荷的最佳補償，不僅可以提高系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性，而且可以使電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟運行。 電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化具體有以下主要意義 [1]。 (1)改善系統(tǒng)電壓分布，保證電能質(zhì)量； 在電力系統(tǒng)中，母線電壓是與系統(tǒng)無功密切聯(lián)系的，用電設(shè)備所消耗的無功功率，大致與電壓的平方成正比。因此，無功過剩將造成母線電壓升高，而無功缺 乏勢必造成電壓降低。對于發(fā)電機來說，機組總的視在功率是一定的，輸出有功功率大，則相應(yīng)無功功率減小，此時系統(tǒng)電壓就要降低。無功出力不足或過剩直接影響到母線電壓及整個系統(tǒng)無功潮流分布。各級電壓母線無功缺乏，將產(chǎn)生無功功率的大量流動，由于無功功率從電源點向負荷側(cè)的大量流動，因而占用了變壓器及線路的傳輸容量，使變壓器及線路的有功出力受到影響，傳輸效率降低。因此，只有合理分配無功功率，達到無功功率平衡，才能改善系統(tǒng)電壓分布，保證電能質(zhì)量。 (2)降低系統(tǒng)有功損耗，節(jié)約系統(tǒng)運行費用； 當(dāng)前，電力系統(tǒng)運行的一個重要問題是 系統(tǒng)的經(jīng)濟運行。在電價基本穩(wěn)定的前提下，電力系統(tǒng)需要認真考慮如何降低運行成本，以達到經(jīng)濟運行、提高效益的目的。系統(tǒng)網(wǎng)損對運行成本起到至關(guān)重要的作用，網(wǎng)損的大小很大程度受到無功的影響；由于無功的影響，傳輸同樣的有功而電流增大，引起有功網(wǎng)損增加。當(dāng)電網(wǎng)參數(shù)已定時，改變通過電網(wǎng)的有功及無功功率分布，可以達到調(diào)整電壓的目的，但系統(tǒng)內(nèi)有功功率的分布，關(guān)系到用戶的要求及各個電廠的經(jīng)濟出力等問題，不能隨時調(diào)整，故通常是通過改變系統(tǒng)內(nèi)的無功功率分布來實現(xiàn)減少壓降的目的；而線路兩端壓降減少則流過線路的損耗減少。因而系統(tǒng)無功功 率的分布、平衡問題直接關(guān)系到系統(tǒng)的電壓質(zhì)量，關(guān)系到網(wǎng)損大小即關(guān)系到電力系統(tǒng)經(jīng)濟運行。因此，使電網(wǎng)無功潮流分布達到最優(yōu)，即系統(tǒng)網(wǎng)損最小、電網(wǎng)運行最經(jīng)濟，是無功優(yōu)化分析的最主要目標(biāo)。 第 2 頁 共 40 頁 (3)改善系統(tǒng)運行，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全度。 有功優(yōu)化不僅要實現(xiàn)最小運行費用，而且要滿足線路安全約束，同樣，無功優(yōu)化不僅要降低網(wǎng)損，而且要滿足節(jié)點電壓的可行性或安全性約束。線路安全約束既反映了線路的熱穩(wěn)定的要求，也反映了線路傳輸功率的靜態(tài)穩(wěn)定要求，而節(jié)點電壓的安全約束則反映了網(wǎng)絡(luò)的電壓靜態(tài)穩(wěn)定要求。因此，無功優(yōu)化不僅具有經(jīng)濟上的含義，而且也具有運行安全性上的含義。 潮流計算和短路電流計算是電力系統(tǒng)中運用最廣泛的基本運算。 無論在系統(tǒng)的運行分析、實時監(jiān)控、繼電保護及電氣設(shè)備的選擇和校驗時，這兩種計算數(shù)據(jù)都是必不可缺的。但從構(gòu)建一個數(shù)學(xué)模型到非線性方程的迭代求解過程，需要大量反復(fù)的數(shù)學(xué)計算，特別是這兩種計算中都含有大量矩陣，如節(jié)點導(dǎo)納矩陣、雅克比矩陣等，矩陣的消元、分解和化簡的過程非常繁瑣，現(xiàn)在用 MATLAB 語言編寫大大簡化了工作量 [2]。 畢業(yè)論文完成的任務(wù) (1)學(xué)習(xí)并掌握 MATLAB 軟件，完成相關(guān)編程設(shè)計； (2)學(xué) 習(xí)無功優(yōu)化的基本知識 ，了解無功優(yōu)化的作用 ,掌握遺傳算法 ； (3)利用 MATLAB 遺傳算法工具箱 對 IEEE6 節(jié)點系統(tǒng) 進行無功優(yōu)化 ； (4)翻譯相關(guān)英文資料； 第 3 頁 共 40 頁 基本概念 （ 1）無功功率是影響電壓質(zhì)量的主要因素。在電力系統(tǒng)中，母線電壓時與系統(tǒng)無功密切聯(lián)系的，用電設(shè)備所消耗的無功功率，大致與電壓的平方成正比。因此，無功過剩將造成母線電壓升高，而無功缺乏勢必造成電壓降低。對于發(fā)電機來說，機組總的視在功率是一定的，輸出有功功率大，則相應(yīng)無功功率減小，此時系統(tǒng)電壓就要降低 [3]。無功出力不足或過剩直接影響到母線電壓及整個系統(tǒng)無功潮流分布。各級電壓母線無功缺乏，將產(chǎn)生無功功率的大量流動，由于無功功率從電源點向負荷側(cè)大量流動，因而占用了變壓器及線路的傳輸容量，使變壓器及線路的有功出力受到影響，傳輸效率降低。因此，只有合理分配無功功率，達到無功功率平衡，才能改善系統(tǒng)電壓分布，保證電能質(zhì)量。 （ 2）電壓質(zhì)量是衡量電能的主要質(zhì)量指標(biāo)之一。電壓質(zhì)量對電網(wǎng)穩(wěn)定、電力設(shè)備安全運行以及工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重大影響，無功則是影響電壓的一個重要因素。對確定規(guī)模的 10 kV 配電 網(wǎng)絡(luò) 終端系統(tǒng)，無功過剩時一方面會提高系統(tǒng)運行電壓，導(dǎo)致運行中的用電設(shè)備的運行電壓超出額定工況，縮短設(shè)備的使用壽命；另一方面，無功過剩也會影響線路傳輸?shù)陌踩€(wěn)定性，導(dǎo)致系統(tǒng)的輸送容量下降，給電網(wǎng)運行調(diào)度帶來不利的影響。而系統(tǒng)無功不足時，一方面會降低電網(wǎng)電壓，另一方面，電網(wǎng)中傳送的無功功率還增加了電能傳輸時的網(wǎng)絡(luò)損耗，加大了電網(wǎng)的運行成本 , 電力系統(tǒng)無功潮流分布是否合理，不僅關(guān)系到電力系統(tǒng)向電力用戶提供電能質(zhì)量的優(yōu)劣，而且還直接影響電網(wǎng)自身運行的安 全性和經(jīng)濟性。因此，解決好配電網(wǎng)絡(luò)無功補償?shù)膯栴}，優(yōu)化無功，對電網(wǎng)的安全性和降損節(jié)能有著重要的意義。 （ 3） 電力系統(tǒng)電壓無功優(yōu)化控制是指在保證滿足運行約束的同時，用盡量少的無功投入，最大限度地改善電壓質(zhì)量，降低網(wǎng)損 [4]。電力系統(tǒng)中的有功功率電源是集中在各類發(fā)電機中；無功功率電源初發(fā)電機外，還有電容器，調(diào)相機和靜止補償器等，分散在各變電所。因此合理的選擇無功補償點以及補償容量，能夠有效地維持系統(tǒng)的電壓水平，提高系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性，避免大量無功的遠距離傳輸，從而降低有功網(wǎng)損，減少發(fā)電費用。而且由于我國配電網(wǎng)長期 以來無功缺乏，尤其造成的線損相當(dāng)大，因此無功功率補償是降損措施中投資少回報高的方案。配電網(wǎng)無功第 4 頁 共 40 頁 優(yōu)化主要是通過合理的無功分配，以實現(xiàn)無功功率，減少有功損耗，提高電能質(zhì)量，使系統(tǒng)穩(wěn)定安全運行。它涉及無功補償?shù)攸c的選擇，無功補償?shù)拇_定，有載調(diào)壓變壓器分接頭的調(diào)節(jié)等，是一個多目標(biāo)，多變量，多約束的混合非線性規(guī)劃問題。無功優(yōu)化問題所要追求的目標(biāo)有多種，如網(wǎng)損最小，年運行費最小，補償設(shè)備的綜合投資最小及獲得的經(jīng)濟效益最大等?？紤]到高壓無功補償設(shè)備主要是降低網(wǎng)損和提高電壓，而且要降低運行的優(yōu)化模型是以年運行費最小為目標(biāo)函 數(shù)。年總運費用包括設(shè)備的年運行維護費，投資回收，網(wǎng)損引起的電能網(wǎng)損費用。 目標(biāo)函數(shù) （ 1）全系統(tǒng)發(fā)電燃料總耗量（或總費用） f1= （式 ） NG：全系統(tǒng)發(fā)電機的集合，其中包括平衡節(jié)點 S的發(fā)電機組 的耗量特性 （ 2） 全網(wǎng)有功網(wǎng)損 F2 = （式 ） NL：全系統(tǒng)所有支路的集合 考慮上述情況，電力系統(tǒng)無功優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)可以簡單的描述為： （式 ） 更加詳細地介紹了無功優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，如電壓質(zhì)量最好，電網(wǎng)新增無功補償容量最小等。 等式約束 等式約束就是潮流方程 + （式 ） 第 5 頁 共 40 頁 + （式 ） ND：系統(tǒng)所有負荷的集合 不等式約束 不等式約束包括： （ 1）控制變量的約束。如：發(fā)電機有功輸出功率和機端電壓上下限，變壓器上下限約束等。 （ 2）狀態(tài)變量的約束。如線路各傳輸功率的限值約束，發(fā)電機無功輸出功率上下限約束等 （ 3）各種函數(shù)不等式的約束。如線路各傳輸功率的限值約束，發(fā)電機無功輸出功率上下限約束等 可簡單地表示為： h (u ,x)≤ 0上述無功優(yōu)化地數(shù)學(xué)模型為非線性規(guī)劃模型，現(xiàn)采用遺傳算法進行求解。 無功優(yōu)化 的 基本方法 （ 1）專家系統(tǒng) (Expert System)方法 ,在結(jié)合其他方法的基礎(chǔ)上 ,根據(jù)專家經(jīng)驗設(shè)置初始值 ,并不斷調(diào)整控制參數(shù)的大小 ,直到取得一個比較好的解。將專家系統(tǒng)應(yīng)用于無功優(yōu)化的主要優(yōu)點在于以常規(guī)算法為基礎(chǔ) ,與運行人員的知識結(jié)合后功能增強。已開發(fā)的系統(tǒng)大都是基于專家經(jīng)驗和數(shù)值計算程序的混合。介紹了一個基于專家知識和常規(guī)算法的混合型專家系統(tǒng)。該方法利用調(diào)度員的啟發(fā)式知識和無功電源調(diào)壓的靈敏度因子 ,從可能的控制手段中選出少數(shù)有效措施 ,以減少優(yōu)化變量的數(shù)目和約束的數(shù)目 ,然后用線性整數(shù)規(guī)劃的分支定界法求解。該方法有如下特征 :控制方法一 次求出；電容器和變壓器分接頭作為離散變量處理 ,避免了將其作為連續(xù)變量所引入的取整過程以及由此引起的優(yōu)化結(jié)果不是可行解的問題 。盡量降低可控變量數(shù)與約束數(shù)目 ,使算法較為有效 ,增加了實用意義。 （ 2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Artificial Neural Network)又稱連接機制模型或并行分布處理模型 ,是由大量簡單元件廣泛連接而成的 ,用以模擬人腦行為的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。十幾年來 ,此理論研究取得了重大成果 ,提出了許多模型及其計算理論 ,并被應(yīng)用于電力系統(tǒng)的諸多方面。提出了一種基于非線性規(guī)劃人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的無功電第 6 頁 共 40 頁 源最優(yōu)分布 方法。該方法運用改進的 Hopfield 連續(xù)模型 ,直接利用有功損耗的非線性表達式 ,因而保證了計算精度。作者用 1 個 30 節(jié)點系統(tǒng)驗證了其可行性。 （ 3）由 Holland 創(chuàng)建的遺傳算法 (Geic Algorithms),是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的高度并行、隨機、自適應(yīng)搜索方法。遺傳算法采用隨機優(yōu)化技術(shù) ,通過遺傳操作處理離散變量 ,以較大的概率求得全局最優(yōu)解 ,同時可為實際工程問題提供一系列的最優(yōu)、次優(yōu)解 ,以便選擇。此算法用于無功優(yōu)化就是在電力系統(tǒng)環(huán)境下的一組初始解 ,受各種約束條件限制 ,通過適應(yīng)值評估 函數(shù)評價其優(yōu)劣 ,適應(yīng)值低的函數(shù)被拋棄 ,適應(yīng)值高的才有機會將其特性迭代到下一輪解 ,最后趨向于最優(yōu)解。遺傳算法利用某種編碼技術(shù)作用于稱為染色體的字符串 ,其基本思想是模擬由這些字符串組成的群體的進化過程 ,核心操作是選擇、雜交和變異。在當(dāng)前電力系統(tǒng)中 ,基于遺傳算法的無功優(yōu)化研究也是一個熱門課題。對控制變量進行二進制編碼 ,對優(yōu)化編碼和變異概率兩個方面進行了研究 ,用 IEE30 節(jié)點系統(tǒng)予以驗證 ,指出該算法在處理非連續(xù)的和非平滑的函數(shù)尋優(yōu)方面優(yōu)于傳統(tǒng)尋優(yōu)方法。算法根據(jù)目標(biāo)函數(shù)對各基因片分別進行遺傳操作 ,形成完整的染色體 ,從 而增強了算法的局部搜索能力。為了使解點更快地進入可行域 ,作者提出了用專家系統(tǒng)輔助進行變異操作的方案 ,加快了算法的收斂性。以一個簡單系統(tǒng)為例進行無功優(yōu)化 ,結(jié)論是收斂性優(yōu)于傳統(tǒng)非線性方法 ,可以達到全局最優(yōu)。采用一種修正的遺傳算法求解無功優(yōu)化問題。算法借助 Benders 分解將原問題分解為投資子問題和運行問題；其中 ,運行問題用逐次線性規(guī)劃法求解 ,而投資子問題用遺傳算法求解。將二者結(jié)合起來 ,綜合了兩種方法的長處。該算法縮小了求解空間 ,降低求解維數(shù) ,加快了收斂速度。簡單遺傳算法并不比其它搜索方法有更多優(yōu)越性 ,因此出現(xiàn)了 多種將遺傳算法與其它智能算法結(jié)合的混合遺傳算法?；谶z傳算法的無功優(yōu)化方法有許多優(yōu)良特性 ,能可靠地找到近似全局最優(yōu)的計算結(jié)果。但是該算法迭代次數(shù)多 ,計算時間長 ,很難滿足實際運行優(yōu)化的需要 ,欲達到實時應(yīng)用很困難。因而實現(xiàn)遺傳算法的實用化 ,是需要進一步解決的問題。 （ 4）模擬退火算法 (Simulated Anneal)是一種隨機的啟發(fā)式搜索方法 ,適用于處理非線性規(guī)劃問題 ,能以較大概率 (理論證明能夠以概率 1 收斂到全局最優(yōu) )求得優(yōu)化問題的全局最優(yōu)解。該算法模擬了金屬溶液冷卻或退火的過程 ,即退火過程中能量逐漸減小 ,而 退火結(jié)束后 ,金屬的能量最小。該算法尋優(yōu)結(jié)束時能得到優(yōu)化問題第 7 頁 共 40 頁 的最小值 ,但其參數(shù)的選取比較復(fù)雜。為了使最終解盡可能接近全局最優(yōu) ,退火過程不能太快 ,但這又使算法的計算時間過長。用 SA 方法求解多狀態(tài)的離散無功優(yōu)化問題 ,并給出了小規(guī)模系統(tǒng)上的算例。 （ 5） Tabu 搜索方法 (Tabu Search)是近年來受到普遍關(guān)注的一種高效率的啟發(fā)式優(yōu)化技術(shù)。其基本思想是由 Glover 在 20 世紀(jì) 60 年代末提出的 ,在近幾年中得到了很大發(fā)展。它是一種限制性的搜索技術(shù) ,能通過記錄搜索歷史 ,在搜索過程中獲得知識 ,并利用它可知后續(xù)的搜索方向 以避開局部最優(yōu)解。在很多領(lǐng)域中 ,TS 方法已成功地應(yīng)用于求解復(fù)雜的組合優(yōu)化問題。在無功優(yōu)化問題的處理上 ,TS 技術(shù)處于積極的嘗試中。將 TS 方法用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化 ,采用二進制和十進制編碼兩種方案。在對 30節(jié)點系統(tǒng)和 125 節(jié)點系統(tǒng)進行了優(yōu)化計算后 ,與簡單遺傳算法和結(jié)合模擬退火的遺傳算法進行了比較。結(jié)果表明 ,TS法在跳出局部最優(yōu)解方面有很大優(yōu)勢 ,收斂特性好 ,即 TS方法具有更好的全局尋優(yōu)能力 ,且十進制編碼的 TS法比二進制編碼的搜索效率高。作者認為該方法具有良好的在線應(yīng)用前景。 （ 6）糊集理論 (FuzzySet)誕生于 20 世紀(jì) 60 年代 ,它的產(chǎn)生不僅拓寬了經(jīng)典數(shù)學(xué) ,而且使計算機科學(xué)向人們的自然機理方面發(fā)展取得了重大突破。模糊數(shù)學(xué)的獨特特性可以處理電力