作者：覃日升1，陈禹谋2，蒋伦山3，李振然1
摘
要：针对当前变电站电压和无功综合控制中存在的问题，本文提出一种基于遗传算法的控制方法，不但可以降低系统的网损，而且可以解决当前变电站电压和无功控制装置中普遍存在动作频繁的问题。通过IEEEl4节点系统仿真计算可证明该方法的有效性。
关键词：原始一对偶内点法；遗传算法；灵敏度
The
study on the Substation Voltage and Reactive power
synthetic control
based on Genetic Algorithm
QIN Ri-shengI, CHEN Yu-mou2 ,JIANG
Lun-shan3, LI Zhen-rana
(1. College of Electrical Engineering, Guangxi
University, Nanning 530004,China
2. Zhongsan Electrical Corporation
Guangxi, Zhongsan 542600, China;
3. Guangxi Metallurgy construction
corporation, Liuzhou 545002, China)
Abstract :To
solve the problem of the substation voltage and reactive power synthetic
control, this paper presents a approach based on the genetic algorithm, which
aims at minimizing network power loss and solves the present problem of the
substation voltage and reactive synthetic controller such as frequent action
effectively. The validity of this approach has been proved by using the IEEE14
nodes system as a calculate example
Key words. Primal
- dual interior point algorithm Genetic Algorithm
Sensitivityi
1
引言
在传统的变电站电压和无功控制当中，从发展的过程来看经历了以下几个阶段：①．按功率因素和电压高低调节[1,2]：该方法简单但未考虑变压器分接头调节，因此无功补偿效果较差。②．按传统九区图法实现电压无功控制：按电压和无功上下限值将电压一无功平面划分为九区图，各个区域对应不同的控制策略，传统的九区图法存在的主要问题是：控制策略是基于固定的电压无功上下限而未考虑变压器分接头调节后对无功影响，投切电容器组后对变压器低压母线电压的影响，从而造成控制决策的盲目性和不确定性。实际表现为设备频繁调节，造成分接头和投切电容器一天动作次数超过限定值。③基于人工智能的动态规划法[3,4]：该方法要求计算机水平、数据库技术、状态估计、通信实时监控等软硬件技术较高。④基于人工智能的九区图法[5,6,7]该控制方法就实际运行情况看，在某些情况下设备动作过于频繁。综合上述变电站电压和无功综合自动控制问题仍然没有得到很好解决。为此本文思路为：第一，必须充分考虑无功调节对电压的影响及其相互协调关系，避免控制决策的盲目性和不确定性。在执行控制决策前就应能判断调节后的电压和无功是否在限定范围内。第二，变电站电压和无功的自动控制应满足电网内有功网损为最小即能考虑经济性。具体来说先是中调所以网损最小作为目标函数对地区电网进行无功优化得出各大变电站高压侧进线理想的无功，然后通过远动装置传输给变电站电压无功控制装置，当变电站负荷侧无功扰动时，该装置根据遗传算法来控制变电站变压器分接头和电容器的投切实现无功就地平衡。
2
基于原始一对偶内点法和遗传算法相结合的地区电网的无功优化无功优化是一个离散非线性规划问题。目前已有许多求解的方法，如单纯形法、内点法、动态规划、灵敏度分析法等都有很好的效果。但是这类算法大都是把离散变量当成连续变量进行处理。如果在求得最优解后进行简单靠拢式取整是不恰当的，可能导致某些约束条件越限而无法获得可行解。如果用分枝定界法对离散变量归整，则颇费时间。
