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关于地区电网无功电压优化控制的研究

2017-12-19范冬冬

科学与财富 2017年33期
关键词:遥信遗传算法灵敏度

范冬冬

摘 要: 本文采用专家系统与遗传算法相结合的方式对地区电网无功电压系统进行了优化。这种经过优化的系统改进了传统的遗传算法,提高了与地区电网之间的兼容性,专家系统则负责通过灵敏度分析技术校正地区电网电压。对该系统在运行过程中可能受到的各种影响进行了介绍,制定了相应的解决措施。

关键词: 优化控制;无功电压;地区电网

经过优化的新型遗传算法相比于传统算法来说,具有以下几方面的特点:第一,新算法重点优化了控制变量编码,能够对离散控制变量进行管理;第二,新算法可以同时搜索多个初值点,实现全局化搜索;第三,新算法未限制优化目标函数,鲁棒性强。经过优化的遗传算法对于非线性系统多离散控制变量具有良好的适用性。

通过灵敏度分析能够协调控制全网电压。本文所介绍的系统以保证电网电压合格为基本前提进行调压,尽量降低电网设备的操作次数以及电网的运行损耗。在专家系统的支持下,能够将调压的原则与灵敏度分析结果更好地结合起来,即实现了网损最优,也能够有效的完成电压校正操作。

1.地區电网无功优化控制中改进遗传算法的应用

1.1对遗传算法的初始群体进行选择

地区电网无功优化以无功补偿设备的投切和发电机无功功率调整为主要的手段。因此,通过灵敏度分析技术对遗传算法初始群体进行选择,同时也需要事先对各节点所在电网网损所形成的无功功率灵敏度进行分析。通过灵敏度计算公式,能够对无功补偿注入节点进行控制,同时也能够对遗传算法的初始群体进行选择,使遗传算法收敛速度得到提升。

1.2将变异概率与自适应交叉应用于遗传算法

根据变异概率与自适应的交叉,能够以平均值高于适应度的情况下,其变异的概率和相适应的交叉会出现相应的提高,淘汰该个体;在平均值小于适应度的情况下,其变异概率和交叉会根据适应度呈线性变化,变异概率和交叉随着个体的升高而降低,该个体存活的可能性也相对较大。另外,在群体进入最优解状态的情况下,其变异概率与交叉也会相应得到提升。在达到算法收敛性的情况下群体多样性也能够得到保持,避免出现局部最优解出现过早收敛的现象。

2.地区电网电压校正控制中灵敏度分析的应用

首先取PQ节点的无功与电网中PV节点电压节点的无功注入,控制变量选择有载调压变压器分接头档位。状态变量取PQ节点电压,将PV节点无功注入,通过灵敏度分析计算后能够形成一个特定的灵敏度矩阵,得出相应的电压调节方法,在灵敏度矩阵的辅助下还能够预估电压控制的各种方案,进而避免出现新的越限。

本文所设计的系统在保证电压合格的基础上进行调压,尽量减少设备操作次数与网损,将专家系统与灵敏度分析有机结合起来。将调压原则融入至专家系统规则中,同时在专家系统中融入灵敏度分析。

3.系统的实现方案

3.1系统的实现方案以相关影响因素

地区电网无功电压优化控制系统以SDADA/EMS系统的自动化为基础,SCADA系统负责对控制方案进行遥控。

3.2影响系统运行的有关因素

3.2.1拓扑分析的正确性

在SDADA系统出现遥信数据错误的情况下,则会使EMS系统拓扑分析出现错误,无法将电网接线结构准确地反应出来,降低状态评估计数合格率,进而对系统运行的可靠性与准确性造成影响。为了对这方面的问题进行优化,需要采取以下措施:

将遥测数据与遥信数据进行对比,对遥信数据的可靠性进行判断。例如在获知处于开断状态的线路后,该线路两侧经过SCADA系统分析后会得出遥测数据不为0的结果,该结果与开断状态相矛盾,进而可以判断出该线路存在遥信错误的问题;在分析结果存在错误的情况下,母线功率的平衡被打破,在以上分析手段的支持下能够将在错误状态下的遥信数据搜索出来。

3.2.2分析数据传输通道的可靠性

处于故障状态下的数据传输通道,会使SCADA系统无法自动刷新,对无功优化造成影响。在误码率较高的情况下,则会影响遥控操作的稳定性,无法有效执行控制方案。为了解决这方面的问题,需要建立一个专门的双数据通道,其中一个数据通道在出现故障的情况下,可以自动切换至正常的数据通道,使遥控操作成功率得到提升。

3.2.3合理配置补偿资源

对无功补偿资源进行合理化配置,要求对单组补偿设备容量进行准确的判定。在无功补偿容量过小的情况下,很可能会造成设备操作次数的增加,降低设备的使用寿命。另外,在单组补偿设备容量过大的情况下,而会引起比较大的电压波动,进而造成系统电压控制不合理的问题。

3.2.4保证电压优化控制安全

由于当前我国电网的保护动作普遍是瞬时性的,若只通过返回信息来判断设备是否解锁或闭锁,在出现故障的状态下,故障设备将会投入使用,加重设备损坏。因此,需要对设备保护动作与开关位置遥信进行同时检测,将保护动作下的设备及时断开,在排除故障之后,再将该设备应用于优化控制中。

结束语:

地区电网的无功优化需要利用经过改良的遗传算法作为支持,结合变异概率与交叉公式,综合运用手段控制电网实时电压,对高压调节技术进行全面性的优化,保证各项数据具有充分的准确性。endprint

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