基于遗传算法的配网降损优化方案研究

徐　宏（云南电网有限责任公司玉溪供电公司,云南　玉溪　653100）



基于遗传算法的配网降损优化方案研究

徐宏
（云南电网有限责任公司玉溪供电公司,云南玉溪653100）

摘 要：本文针对国内某配网进行研究，以实测数据对配网低压线路损耗进行了计算，并分析了损耗的来源和主要成因，并在此基础上提出了一种基于遗传算法的配网单相负荷的优化配置方案，该方案通过合理的负荷接入方式减少三项负荷不平衡的现象，从而达到降低系统损耗的目的。最后以云南某地区为市里，经过仿真实验验证了该方法的有效性。

关键词：配网损耗；遗传算法；优化配置方案；负荷平衡分布

0　引言

线损指的是以热能形式散发的能量损失，是电网电能损耗的简称。根据统计结果显示，在我国电网中220 kV 及以上网络、110 kV 及 35 kV 网络、10kV 及以下配电网络的损耗之比为1.5∶1.1∶2.5，10kV及以下的配电网损耗占整个网络损耗将近50%[1]。与之对应，降低配网的电能损耗可以大幅降低输电成本，获得较大的经济效益。

目前低压配电网的三相负荷不平衡现象普遍存在。当三相负荷分布不对称时，除了可能导致继电保护误动作、大负荷相设备过负荷等危害外，还将引起配电网线损的严重增加。这种增加有时数倍于三相负荷对称分布的线损[2]。

为此，本文对电网损耗的主要构成进行了分析，并研究了基于遗传算法的负荷接入优化配置方案，以期通过单相负荷的接入减少三相不平衡的现象，从而达到降低低压配网损耗的目的。

1　低压配电网电能损耗计算及分析

1.1三相不平衡的变压器损耗计算

三相不平衡网络使配电变压器的二次侧产生励磁电流（即零序电流），由励磁电流产生的零序磁通不能在铁心闭合，需通过油箱壁闭合，从而在铁箱等附件中发热产生铁损，大大增加了变压器的损耗[3]。配电变压器的总损耗可表示为：

当三相平衡时有：

此时的总损耗可以表示为：

当三相不平衡时，则会产生附加损耗，其大小如下式（4）所示：

由此可见，三相负荷不平衡越明显，不平衡电流越大，则造成的变压器附加损耗越高。

1.2三相不平衡的线路损耗计算

城市低压配电网具有三相不对称、负荷沿馈线分布不均匀且各下户线的长度、负荷不相同的特点[4]，所以低压配电网网损量与三相不平衡度有关，三相不平衡度由式（5）决定：

与之对应中线上流过的电流可以表示为：

为简化计算，本文假设输电线路各相电阻相同，则各相的损耗为：

令

则输电线路的损耗可以写作：

式中R0为中线的电阻。

1.3配网电能损耗分析

以玉溪配网的某一区域的400V用电情况为例，统计其配网总损耗，并分别计算变压器和线路的损耗，而三相不平衡的损耗则按照1.1 和1.2的方法进行计算。该区域三个台区在2014年1月的统计结果和理论计算的结果如表1所示。

表1　台区损耗实测与计算结果

由统计和计算结果可知，配网的线损率在10%～20%左右，其中线路损耗所占比例较高，线路损耗一般是变压器损耗的4～6倍。而通过理论计算可以得到三相负荷不平衡引起的附加损耗在总损耗中所占的比例较高，在25%～45%之间。因此若能够合理配置三相负荷的接入，减少三相负荷不平衡的现象，则可以较大幅度的降低线损率，获得较高的经济收益。

2　基于遗传算法的低压配电网优化配置方案

2.1遗传算法基本流程

遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,它不依赖于问题的领域和种类[32]。遗传算法求解实际优化问题的一般流程如下所示:

（1）编码。通过将实际的优化问题的解按照规则抽象成数学模型，映射到遗传算法中。

（2）适应度函数选取，适应度函数根据具体的目标函数而定。（3）定义初始群体(P0），即具体问题的抽象和建模，包括确定选择范围和内在约束条件。

（4）规定群体大小(M）、和遗传种植条件。这两个参数的设置决定了算法收敛的速度。

（5）基本操作，通过选择Φ、交叉Г、遗传Ψ三种操作，将优秀的个体遗传，通过反复的操作获得优化结果。

2.2基于遗传算法的负荷优化配置

本文采用遗传算法进行寻优求解，其具体步骤为：

1）初始群体形成，将低压配电网拆分为三个结构相同的电网,并引入0-1选择变量代表负荷接入, 一个维数为3的数组来表示负荷的单相接入。每个单相负荷编码向量为：

2）令适应度函数，即目标函数为：

4）根据父个体的遗传概率进行选择，将2个父辈染色体中的部分结构交换重组而生成新个体。以玉溪的竖茵坪台区为例，四个用户的交叉操作如表2所示。

表2　 交叉操作示例

通过计算适应度函数得到优秀的父辈染色体，其染色体的片段（即四个用户接入相的0-1编码）如表2所示。、分别代表用户接入A、B、C其中的一相。通过交叉操作，从而产生新的染色体。

5）个体变异，将群体中某个个体0-1编码串中某些基因座上的单相负荷编码串,按照变异概率进行反转操作,构造新的个体,进行以上步骤来搜索，直到达到终止代数为止。

3　算例分析

根据所选择算例的配网规模大小确定初始群体的大小，令M=200，计算可得优化的结果。将优化的计算结果，即长度为3n的编码，还原成实际的接入方式。三个台区中接入方式发生变化负荷最大的5个用户的优化接入方式对比结果如表3所示。

表3　优化前后接入方式对比

根据优化后的接入方式进行操作，以三个台区2014年1月的负荷曲线为例进行仿真计算得出三个台区的不平衡度（均值）和损耗的计算结果。如表4、表5所示。

表4　优化前后各相不平衡度对比

表5　优化前后损耗对比

由以上计算结果可知，采用本文所提出的优化接入方式后，三相不平衡的现象会大幅下降，如表3中所示竖茵坪台区中三相不平衡度从A相的28.2%下降至C相5.9%，蒋家坪从B相的26.9%下降至5.7%，杏家湾从A相33.5%下降至8.5%。与之对应，三个台区的损耗也随之下降，如表4所示。竖茵坪台区的损耗由12%下降至7.4%，蒋家坪台区的损耗由14.89%下降至8.6%，杏家湾台区的损耗由15.7%下降至10.2%。

4　结论

由以往的统计结果可知，在输电过程中配网低压的损耗在所有输电损耗中占得比例较高。为此本文以云南省电网某一实际区域为例对低压配网的损耗进行了分析，指出在低压配网中线路损耗远远高于变压器损耗，其中由于三相不平衡引起的附加损耗是导致低压配网损耗较高的主要因素。因此本文基于遗传算法提出了单相负荷接入的优化配置方案，给出了对应的流程与具体的操作步骤。最后经由仿真计算的结果证明，采用本文提出的优化方案指导各单相的负荷接入可以有效降低各相的不平衡度，从而降低损耗。

参考文献：

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作者简介：徐宏(1983-)，男，工程师，研究方向:电力市场。

DOI :10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.01.200