一种高压电网无功补偿优化配置方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及无功补偿技术，尤其涉及高压电网无功补偿优化配置方法。
【背景技术】
[0002] 电网的无功平衡对于电压和网损都有着重要意义，无功过剩或者不足，将导致电 压的升高或降低，影响电压质量，导致网损的增加。
[0003] 目前，我国城市电网内部工商业负荷较多，而且分布很不均匀，不少地区负荷密度 大，造成高峰负荷时电压偏低；另一方面，明显的峰谷差又造成低谷负荷时运行电压偏高， 高峰负荷时运行电压偏低。因此电网中必需装设一定数量的补偿电容器和电抗器来提供无 功功率，提高电压质量，同时降低网损。
[0004] 但是目前的无功补偿方法存在以下不足：
[0005] 1、无功补偿配置不足
[0006] 长期以来，大家重有功，轻无功，而近几年的无功电压管理中，也是重电压、轻无 功，无功的管理工作被长期忽视，以至大部分地区无功补偿配置不足，所提供的无功补偿容 量不能满足无功负荷及电网无功损耗的需要。
[0007] 2、无功补偿配置不合理
[0008] -些老站带大量负荷却没有配置或配置了很少的无功补偿装置，增加了电网损 耗，也降低了电压质量；一些新站带少量的负荷却配置了大容量的无功补偿装置，而且电容 器的使用率较低。
[0009] 3、无功补偿计算方法简单
[0010]目前使用变压器容量的15% -30%的范围进行配置取值，由于没有确定具体取 值，因此各地的配置值有些随意。用该方法配置没有考虑降损与投资，这个值也只能够补偿 变压器的无功损耗，无法补偿变压器上级的输电线路无功损耗及配电线路首段的无功损耗 及无功负荷。另外该计算方法无法考虑老变电站增减电容器的问题。
【发明内容】
[0011] 本发明所要解决的技术问题就是提供一种高压电网无功补偿优化配置方法，实现 变电所无功补偿装置配置和投切容量的优化配置，从而提高配电网络电源端的电压水平， 最终使得改善电压质量，提高合格率，无功合理流动。
[0012] 为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种高压电网无功补偿优化配 置方法，其特征在于：无功优化配置的目标函数为配电网的全网网损费用为最小
[0014] 式中，Ke为能量损耗费用系数；
为在负荷等级i下的有功网损；Ti为负 荷等级i下的持续时间。
[0015] 优选的，无功/电压就地平衡的调整策略为：首先用本地的无功补偿设备/有载调 压变压器进行无功/电压的调整与平衡。优选的，进一步减少设备投资的策略：当优化的目 标函数为投资最小时，所有节点电压合格以后，适应值函数的进一步下降就以无功设备投 资的下降为主。
[0016] 优选的，降低网损的策略：对某一人工控制个体，随机确定无功控制节点，得到相 应的变电站有效控制变量集，然后，选择如下启发式策略之一进行人工控制：降低变压器支 路损耗的启发式方法，线路按经济压差运行的启发式方法。
[0017] 优选的，进一步减少设备投资的策略：当优化的目标函数为投资最小时，所有节点 电压合格以后，适应值函数的进一步下降就以无功设备投资的下降为主。
[0018] 本发明在已确定的网架基础上，根据电网中无功负荷的分布情况，进行全网无功 平衡计算，用优化方法合理地确定无功补偿设备的安装地点、安装容量和分组方式，使无功 补偿设备地投资最小，补偿效果最佳，达到电网无功平衡、电压合格率提高，降损节能的效 果。
【具体实施方式】
[0019] 本发明的高压电网无功补偿优化配置方法，首先，从SCADA系统获取实时数据；其 次，根据接收到的数据，进行在线拓扑分析、电网潮流计算、网损计算；最后，给出优化后的 无功补偿配置方案。
[0020] 通过接口程序按照一定的周期从SCADA系统获取实时数据，从SCADA系统获取的 实时数据包括：遥测、遥信数据；具体包括线路有功、无功；变压器有功、无功、分接头位置； 母线电压；负荷有功、无功等；
[0021] 根据接收到的数据，进行在线拓扑分析、电网潮流计算、网损计算，给出优化后的 无功配置规划方案，系统优化计算的目标函数是网损最小，电压合格率、功率因数等指标作 为约束参数进行补偿计算。
[0022] 在线拓扑分析是根据电力网络中开关的开断情况，计算出网络的实时结构拓扑， 反应当如电网的网络状态，是电力系统潮流分析、状态估计等尚级应有的基础。本文中拓扑 分析的基础数据是电网模型，包括变压器、线路、母线，开关，负荷等，而拓扑分析后的结果 形式是拓扑节点及拓扑岛，用于潮流计算模型。
[0023] 潮流计算：指在给定网络拓扑、元件参数和发电、负荷参量条件下，计算有功功率、 无功功率及电压在电力网中的分布。潮流计算是根据给定的电网结构、参数和发电机、负荷 等元件的运行条件，确定电力系统各部分稳态运行状态参数的计算。给定的运行条件有系 统中各电源和负荷点的功率、枢纽点电压、平衡点的电压和相位角。待求的运行状态参量包 括电网各母线节点的电压幅值和相角，以及各支路的功率分布、网络的功率损耗等。
[0024] 本发明采用的潮流算法是牛顿一拉夫逊法。这种方法的特点就是把对非线性方 程的求解过程变成反复对相应的线性方程求解的过程，通常称为逐次线性化过程，就是牛 顿一拉夫逊法的核心。牛顿-拉夫逊法的基本原理是在解的某一邻域内的某一初始点出 发，沿着该点的一阶偏导数一一雅可比矩阵，朝减小方程的残差的方向前进一步，在新的点 上再计算残差和雅可矩阵继续前进，重复这一过程直到残差达到收敛标准，即得到了非线 性方程组的解。因为越靠近解，偏导数的方向越准，收敛速度也越快，所以牛顿法具有二阶 收敛特性。而所谓"某一邻域"是指雅可比方向均指向解的范围，否则可能走向非线性函数 的其它极值点，一般来说潮流由平电压即各母线电压（相角为0,幅值为1)启动即在此邻域 内。
[0025] 网损计算：根据潮流计算的结果可以得出网损值，具体包括每条支路的损耗之和。
[0026] 无功优化配置的目标函数是网损最小，也就是说在特定的条件下，需要如何配置 无功补偿设备才能够使得当前电网的网损最小。无功补偿设备如果配置的不合理，电网无 功不能够达到很好的平衡，这样就会导致系统网损变大，所以说无功优化配置的作用是服 务于电网降损节能的。
[0027] -个适当的配置方案应该在以下几个方面都有上佳的表现：降损、调压、功率因 数、电压合格率、负荷增长、特殊运行方式。
[0028] 降损的效果取决于配置总量的大小，当然不同的负荷情况需要不同的配置总量， 所以配置总量要在满足最大补偿需求的情况下，还能够以合理的分组组合尽量的涵盖更多 的负荷情况。
[0029] 调压的效果取决于分组的大小，本系统采用变压器的短路容量为最小分组，这样 可以与变压器分头同步调压（其投切压差与分头相当）。这样当分组容量为2~3倍的最 小分组时，可以协助分接头完成一部分调压的工作。
[0030] 功率因数与电压合格率是在遗传算法形成补偿预案时所输入的必要条件。在综合 分析形成最终补偿方案的时候，将会再次审视这两者是否均得到满足，并且剔除不合格的 补偿预案。由于电压合格率还可以通过有载分接头的调节来加以保证，在最终补偿方案的 校验中将不再进行电压合格率校验，而只是使用典型低谷负荷进行功率因数校验。
[0031] 高峰情况下，无功的需求量最大，以此来确定补偿总量，可以满足最大的无功补偿 要求。腰荷情况下，持续时间较长，此时的合适补偿也相当的重要，依据此时的要求确定分 组方式，可以满足在大部分的时间里都有恰当的补偿组合可供选择。在典型的低谷情况下， 无功补偿要能满足功率因数的要求即可，此时无功的需求量较低，降损节电主要依赖电压 的调节，故此引入功率因数校验即可。补偿总量要扩大化处理，使之具有前瞻性；分组方案 立足与满足当前要求；低谷的校验要能提供最低的保障。
[0032] 本发明就是在分析电网结构基础上根据电网的运行参数和历史负荷数据，从电网 整体角度出发，考虑了电压上下限及功率因数等约束条件及与有载调压变压器配合调压的 要求，对电容器电抗器安装的方式进行了全网无功优化分析，使得安装电容器取得最好的 效益，即使有功网损、电容器的安装费用、购置费用的总和最小。
[0033] 遗传算法在无功优化配置中的应用，遗传算法（Genetic Algorithms, GAs)是建立 在自然选择和群体遗传学基础上的搜索方法。Holland的基因模式理论使用二进制串模拟 的人工染色体来表示某一优化