配电网电容器优化的研究.doc

电力论文-配电网电容器优化的研究
摘要:电容器优化配置和投切是配电网络优化的一项重要内容。回顾了电容器优化配置和投切的研究历史和发展现状,侧重对电容器优化投切的各种算法进行了详细评述,分析了各种算法的特点及存在的问题,以促进该研究领域的进一步发展。
关键词:配电网络电容器配置投切算法
 
1引言
电容器作为配电网无功补偿的重要设备,在配电系统中被广泛使用。通过合理地在配电系统中配置和控制电容器,可以提高配电系统的电压质量,改善功率因素,降低网络损耗,增加系统容量。
配电网络电容器优化问题分为规划和运行两大类。规划问题主要确定电容器的安装位置、类型和额定容量,在满足电压约束的条件下使投资费用最低。规划问题也称电容器优化配置问题。运行问题是在现有无功设备配置(电容器的位置和最大容量已定)的基础上,根据实际负荷的变化,确定可投切电容器组的投切方案,使网损(能耗)最小或运行费用最低。运行问题也称电容器优化投切问题。
自从上个世纪50年代以来,并联电容器的效益问题一直得到科技工作者的关注,有关文献非常之多[1,2],但大都是从规划角度来研究(即电容器优化配置),而从运行角度来研究电容器优化投切的文献较少。关于电容优化配置问题已有相关文献综述了其研究发展的过程[3-6],本文侧重对电容器优化投切问题的算法进行归纳总结。
2电容器优化配置
电容器优化配置问题是在满足各种不同负荷水平下所有等式及不等式约束条件的情况下,确定配电系统中配置电容器的位置、大小以及数目以获得最大的收益。这是一个混合整数非线性组合优化问题,目标函数不可微。文献[3-6]阐述了电容器优化配置问题的研究发展过程。
由于缺乏高效的计算工具,早期普遍采用解析方法,这要求目标函数是连续可微的。为得到这样的目标函数需要做一些与实际情况不符的简化假设,如认为电容的位置和大小是连续变量、馈线截面均等以及各点负荷按统一的模式变化等。尽管作了这些假设,在多数情况下所得到的目标函数仍然相当复杂,这类方法的主要缺点是所得优化结果与实际情况不符。
随着计算机技术的发展,各种数学规划方法被应用于解决电容器优化配置问题,其中部分方法能够将电容器的位置和大小当成离散变量处理,这相对于解析方法来说是一大进步。该类方法虽然可以得到最优解,但计算繁杂,效率较低。
进入90年代以来,启发式方法、人工神经网络(Artificial works, ANN)/专家系统方法、基于随机化优化技术的方法(包括遗传算法(ic Algorithm, GA)、模拟退火(Simulated Annealing, SA)以及禁忌搜索(Tabu Serch, TS)等)在配电网电容器优化配置问题中得到应用。相对于解析方法和数学规划方法来说,启发式方法以及专家系统方法直观,易于理解,实现起来简单,但是不能确保得到最优解;针对不同的配电系统负荷状态,将人工神经网络方法应用于电容器优化配置需要频繁训练样本,对于一个有一定规模的配电网,要得到所有可能的负荷模式是困难的,而训练样本也需要大量的时间;基于随机化优化技术的方法由于能有效处理不可微的目标函数,特别适合于解决组合优化问题,实践证明这些随机化优化方法具有比传统优化方法更好的全局寻优能力,但其收敛性及计算速度有待进一步提高。
3电容器优化投切
配电网电容器优化投切是