配电网负荷自动协调控制优化方法研究

摘 要：为保证配电网运行中的负荷在最优范围内，本文研究了配电网负荷自动协调控制优化方法。计算配电网线路损耗，进行配电网运行中的无功补偿；基于历史数据或预测值，确定用户的用电基线负荷，并计算配电网负荷调度响应容量；根据控制范围、负荷控制频率均值，进行配电网负荷多目标交叉协调控制。实例应用结果表明，优化后配电网负荷在最优范围内，本文设计方法能够实现主干网线负荷电流控制，在实际应用中效果良好。

关键词：配电网；无功补偿；协调控制；负荷

中图分类号：TM 712" " 文献标志码：A

电力负荷是电网运行中的关键因素，其变化受多种复杂因素的影响，例如时间、季节的更迭以及经济活动的起伏。为了满足多变的负荷需求，电网系统必须具备高度的灵活性和适应性。

目前，已经有很多学者对配电网负荷自动协调控制优化方法进行了研究。例如，刘勇等[1]利用精确的模型建立和控制策略，有效解决了孤岛微电网在孤岛运行过程中出现的由分布式电源的随机性和不可预测性导致的频率波动问题，但是该方法对复杂的时滞系统和多变的外界条件的适应性有待进一步提高。同时，该研究主要侧重理论分析和仿真验证，实际应用的效果和稳定性仍需要进一步验证和评估。郑舒等[2]采用LSTM网络学习配电网负荷的历史数据，提取其中的内在规律和趋势。利用迁移学习技术，将其他类似配电网的PI参数调整经验迁移到当前配电网中，以优化PI控制器的参数。其中LSTM网络的训练需要大量的历史数据，数据的质量和数量对训练效果也有较大影响。

为解决现有方法的不足，本文将以某配电网为例进行负荷自动协调控制优化方法设计，旨在通过此次研究，提高能源利用效率。

1 配电网运行中的无功补偿

无功补偿在配电网中至关重要，主要用于维持电压稳定、提高系统效率和减少能源损耗。无功补偿能够调控无功功率流动、保持用户端电压稳定、提高功率因数、优化电网运行、减轻线路和变压器负荷、降低损耗并节约能源。此外，无功补偿还会支持可再生能源接入和电网稳定运行，利用动态调整无功供应平衡电网需求，减少过载风险，提高电网可靠性和稳定性。因此，无功补偿是提升电网技术、智能电网和可持续能源系统性能的关键技术。为了规范配电网运行，需要在电力系统中增加无功电源，例如并联电容器或同步调相机等设备，补偿电网中由感性负载（例如电动机、变压器等）产生的无功功率[3]。在配电网运行中，无功补偿是维持电压稳定和提高系统效率的关键技术。无功功率（Q）与有功功率（P）、视在功率（S）间的关系可以由功率三角形来描述，如公式（1）所示。

S2=P2+Q2 " " " " " "（1）

式中：S为视在功率，VA；P为有功功率，W；Q为无功功率，VAR。

为保证相关工作的规范性，需要计算配电网线路损耗，如公式（2）所示。

（2）

式中：W为配电网线路损耗；θ为功率容量。

根据上述公式，计算配电网在运行中的功率因数，如公式（3）所示。

（3）

式中：η为功率因数；s为无功功率。

当功率因数提高时，可以减少发、供电设备的设计容量，并控制支出。当功率因数较低时，可以根据实际情况，进行无功补偿，无功补偿方式见表1。

根据实际情况，选择对应的补偿方式，以此实现配电网运行中的无功补偿。

2 配电网负荷调度响应容量计算

在上文基础上，进行配电网负荷调度响应容量计算[4]。在该过程中需要重点关注电力用户的需求响应能力，即用户能够根据实际调度指令调整其电力负荷的能力。

计算中，需要基于历史数据或预测值，确定用户的用电基线负荷，同时，测量或记录用户在参与需求响应后的实际电力负荷[5]。进而以此为依据，计算削峰需求响应单次实际响应容量，如公式（4）所示。

Δp=η（B-R） （4）

式中：Δp为削峰需求响应单次实际响应容量；B为用电基线负荷；R为实际电力负荷。

根据计算结果，从配电网中随机选定一个负荷识别点，此点可以是一个具体的电力用户、一个区域或一个特定的负荷分类（例如工业用电、商业用电和居民用电等）。当进行随机选定时，可以利用随机数生成器或者根据配电网的地理分布、用户类型等因素进行随机抽样[6]。并在此基础上统计数据标准，根据公式（5）计算配电网随机点的负荷调度响应容量。

Δp'=w2∙γ∙Δp∙（Y+1） （5）

式中：Δp'为配电网随机点的负荷调度响应容量；w为容量转换可控范围；γ为调度区域；Y为调度频次。

3 配电网负荷多目标交叉协调控制

与常规控制矩阵相比，多目标交叉控制覆盖范围更广泛，其控制的针对性和稳定性也更突出。现行的配电网负荷控制通常是独立的，每个控制目标仅针对特定的控制对象。但是在现代智能电网中，为了提升整体的协调控制效果，可以结合深度学习技术，设计多层级、多标准和多目标的分布式自主控制结构，计算并优化交叉覆盖的控制范围，以保证多个目标间的平衡和协同[7]。控制范围计算过程如公式（6）所示。

J=σ（1-f）∙Δp' （6）

式中：J为控制范围；σ为交叉覆盖范围；f为深度学习率。

在深度学习框架中，确定控制范围并建立3个层级的控制结构（输入层、隐藏层和输出层）是一种常见方法，用于训练模型预测或控制特定指标。在该情况下，假设目标是计算负荷控制频率的均值，需要定义每个层级的输入和输出。1） 输入层。该层能够接收原始数据或特征，例如历史负荷数据、天气条件和时间信息等。2） 隐藏层。该层包括多个神经网络层，用于学习数据间的复杂关系。3）输出层。该层能够输出预测结果，例如负荷控制频率。

假设将一个多层感知器（MLP）作为深度学习模型，其输出层输出的是负荷控制频率的预测值。为了计算负荷控制频率的均值，需要平均多个预测结果。

假设模型在训练过程中产生了N个预测结果，每个预测结果为fi，其中i为从1～N。负荷控制频率的均值μf如公式（7）所示。

（7）

式中：μf为负荷控制频率的均值；fi为 第i个预测的负荷控制频率。

根据设定的目标均值，对配电网运行进行主动调节，以此全面深化负荷自动协调控制过程。

4 实例应用分析

完成优化方法的设计后，为对该方法进行检验，本文选择某地区某大型配电单位为研究试点，分析该单位的配电网运营管理现状，相关内容见表2。

由表2所示的数据可以看出，现阶段该电力企业的运营存在一些缺陷，为解决该方面问题，在综合商议后，决定应用本文设计方法进行配电网运行中的负荷自动协调控制。为保证试验结果的客观性，本文进行试验前分析了配电网结构，相关内容如图1所示。并在此基础上，对配电网中的配电节点参数进行设计，见表3。

全面掌掌握配电网的基本运行情况后，基于对配电网运行效率、安全性和经济性的深入考量，本文针对该网络设定了一个关键的运行负荷管理目标，即保证负荷稳定在55%～90%的最优范围内。当电力系统的负荷水平处于该黄金区间时，能够最大限度地发挥其效能，避免资源浪费，并保证电网平稳运行。

具体来说，当电力系统的负荷水平过高时，其潜在的负面影响不容忽视。过高的负荷会直接影响电网的稳定性，导致电压波动加剧，频率偏移超出正常范围，威胁电力供应的连续性和质量。同时，高负荷运行还会迫使发电机、变压器和输电线路等在极限条件下工作，导致这些设备的内部温度急剧上升，加剧磨损，增加发生故障和损坏的风险。此外，长期处于高负荷甚至超负荷运行状态，说明电力生产和消费间缺乏有效平衡，不仅会造成能源消耗，而且会降低电力系统的整体运行效率，增加运营成本。反之，如果电力系统的负荷长期偏低，那么也会带来一系列不良后果。低负荷运行表明部分发电设备和电网设施处于闲置或半闲置状态，这些宝贵资源未能得到充分利用，造成了极大浪费。更严重的是，长期低负荷运行还可能导致电网的某些部分缺乏必要的维护和保养，进而引发安全隐患。此外，从经济角度看，低负荷运行会降低电力企业的产能利用率，减少收入来源，影响整个电力行业的健康发展。

因此，采用本文设计的负荷自动控制系统，对实现配电网负荷的精细化管理至关重要。该系统能够实时监测电网负荷变化，预测未来负荷趋势，并采用智能调度和精准控制手段，使负荷始终维持在最优范围内。并以此为依据，分析优化前、优化后配电网负荷自动协调控制效果，其自动协调控制效果如图2所示。

由图2的分析结果可知，在优化前的配电网运行状态下，负荷分布存在明显的两极分化现象：一部分时段负荷低于55%，导致资源利用率低下和能源浪费；另一部分时段负荷则超过90%，可能会增加过载风险和供电可靠性问题。这种不均衡的负荷分布会影响配电网的稳定性和经济性。本文设计的负荷协调自动控制方法显著改进了配电网的负荷分布，优化后的负荷曲线显示，配电网在大部分时间内均能维持在55%～90%的最优负荷范围内。这一改进不仅提高了配电网的运行效率，减少了能源损耗，而且有效降低了系统过载的风险，增强了供电的稳定性和可靠性。本文方法采用智能化的负荷预测、动态调度以及需求侧管理等手段，实现了对配电网负荷的精细化控制和优化分配。这种自动化控制策略能够根据实时数据和预测信息，灵活调整负荷分配，保证配电网在不同时间段内都能处于最佳运行状态。

在此基础上，对本文方法的主干网线的负荷电流控制效果进行分析，将其作为检验负荷协调控制优化效果的另一指标。其结果见表4。

由表4可知，本文的负荷电流控制策略不仅将4个关键主干网线的电流波动严格限定在安全标准范围内，极大降低了电流异常导致设备故障的风险，而且显著提高了整个配电网的运行稳定性和安全性。具体来说，本文控制策略能够迅速响应电网负荷的细微变化，利用智能算法对实时数据进行深度挖掘与分析，计算最佳的电流分配方案，并自动调整各节点设备的运行状态，以达到优化负荷分布、平衡电网负载和减少电能损耗的目的。同时，该策略还具备强大的自学习和自适应能力，能够不断根据电网的实际运行情况和历史数据优化调整控制策略，保证长期稳定的优化效果。这些显著成果不仅为配电网的优化控制研究提供了理论依据和实践经验，而且为智能电网的深入发展注入了新的活力，也为推动能源互联网建设和实现绿色低碳发展目标奠定了坚实基础。

5 结语

配电网系统的规模庞大复杂，需要考虑多个变量和约束条件，给配电网负荷自动协调控制优化带来了挑战。进行配电网负荷自动协调，可以实现负荷的合理分配和电力资源的高效利用，从而降低能源消耗。为了满足不同负荷需求并保证电网的可靠性，研究人员一直致力于开发优化控制策略，但是现有的成果均未能在推广应用中达到预期目标。因此本文以某配电网为例，采用无功补偿、负荷调度响应容量计算和负荷多目标交叉协调控制，进行了负荷自动协调控制优化方法设计。实践证明，本文方法可以对配电网负荷进行自动协调控制，有效提高电网的经济运行效率，进一步提高配电网对清洁能源的接纳能力和系统的经济性。

参考文献

[1]刘勇，刘斌，傅志忠，等.时滞孤岛微电网负荷频率控制系统在采样控制下的指数稳定[J].电力科学与工程，2024，40（5）：1-8.

[2]郑舒，赵景涛，刘明祥.基于LSTM与迁移学习的配电网负荷频率控制PI参数整定方法[J].微型电脑应用，2024，40（4）：97-100.

[3]周洋，王华，刘强，等.基于5G无线虚拟专网的电力精准切负荷控制系统技术研究[J].网络安全和信息化，2024（2）：104-106.

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[7]侯泽东，王晓园，朱洪，等.考虑分布式煤改电负荷接入的配电网运行调度控制策略研究[J].四川电力技术，2023，46（6）：41-49.