電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償研究-全文預(yù)覽
【正文】 則是等網(wǎng)損微增率準(zhǔn)則 , 無功負(fù)荷最優(yōu)補(bǔ)償?shù)?基本準(zhǔn)則是最優(yōu)網(wǎng)損微增率準(zhǔn)則 , 但二者缺乏內(nèi)在聯(lián)系 , 因此在進(jìn)行無功功率的最優(yōu)分布時(shí)必須反復(fù)迭代 , 計(jì)算工作量大。 當(dāng) 3 8 0 V 低壓線路較長且負(fù)荷較重而只對(duì)大負(fù)荷就地補(bǔ)償時(shí) , 線路中仍有大量無功在線路中流動(dòng)。這種方案雖然有助于保證用戶的電能質(zhì)量 , 但對(duì)電力系統(tǒng)并不可取 , 因?yàn)?,雖然線路的電壓波動(dòng)主要由無功量的變化引起 , 但線路的電壓水平是由系統(tǒng)線路的電壓等級(jí)決定的 ,當(dāng)線路電壓基準(zhǔn)偏高或偏低時(shí) , 無功的投切量可能與實(shí)際需求相差甚遠(yuǎn) , 出現(xiàn)無功過補(bǔ)償或欠補(bǔ)償。合理的無功補(bǔ)償點(diǎn)的選擇以及補(bǔ)償容量的確定 , 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(yuǎn)距離傳輸。如何將電壓質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)相統(tǒng)一仍需進(jìn)一步研究。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。還有就是同時(shí)考慮經(jīng)濟(jì)性和安全性的多目標(biāo)函數(shù)。無功優(yōu)化能使電能質(zhì)量、系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性很好的結(jié)合在一起。 無功源優(yōu)化配置是一個(gè)非線性的混合整數(shù)規(guī)劃間題 , 它的特點(diǎn)是既保持了電網(wǎng)中變量的整數(shù)性質(zhì) , 又完整地包括了對(duì)潮 流的物理模擬 , 可以在對(duì)電網(wǎng)投資進(jìn)行優(yōu)化的同時(shí)優(yōu)化運(yùn)行方式。 供電電壓質(zhì)量是電力系統(tǒng)電能質(zhì)量的重要指標(biāo)之一 , 而供電電壓質(zhì)量的好壞主要取決于電力系統(tǒng)無功潮流分布是否合理。因此 , 降低網(wǎng)損、提高電力系統(tǒng)輸電效率和電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性是電力系統(tǒng)運(yùn)行部門面臨的實(shí)際問題 , 也是電力系統(tǒng)研究的主要方向之一 。因此 , 無功源的最佳配置在技術(shù)和經(jīng)濟(jì)上都是十分重要的。 2 無功優(yōu)化 無功優(yōu)化是在系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)
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