加强电网的无功电力调度

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1、加强电网的无功电力调度　　摘要：文章基于对粒子群优化算法的分析，分析了如何加强电网无功电力调度。粒子群优化算法是基于迭代的优化方式，有着调整参数少、容易实现的优势，可以在迭代次数较少的情况下获取到最优解，该种算法以其收敛快、精度高、容易实现的优势在各个领域中都得到了广泛的使用。关键词：粒子群优化算法；电网；电力系统；无功电力调度中图分类号：TM731文献标识码：A文章编号：1009-2374（2014）26-0044-02在社会的发展之下，电网实现了大跨越的进步，加强电网无功电力调度对于保证电网的安全运转有着重要的意义，从

2、某种层面而言，电网无功电力调度直接影响着供电质量、电网网络结构与电网运行的经济性，无功平衡也会对电压水平产生直接的影响，电压质量也会影响变压器的损耗以及电网电路的损耗，因此，加强电网无功电力调度，对无功电压进行优化控制十分的重要。目前，用于无功电力调度的算法有数值优化算法与启发式优化算法，其中又以专家系统、人工神经网络、粒子群算法、遗传算法、模糊理论为代表性算法，下面就针对电网无功电力调度进行深入的分析。1加强电网无功电力调度的要求和目的71.1加强电网无功电力调度的要求电力系统的电压等级变压器、输配电线路与其他的用电设备

3、在运行过程中会吸收大量无功功率，这就会影响整个系统的功率因素，导致系统出现电能损耗增加以及电压将增大的情况，如果未得到及时的处理，就会影响电力企业的效益，情况严重时，甚至会导致系统解列、设备损坏。基于这一因素，加强电网无功电力调度对于提升电网运行质量，降损节能，保障电网企业的经济效益和社会效益都有着十分重要的意义。1.2加强电网无功电力调度的目的对电网无功电力进行调度的主要目的就是调节无功设备容量、发电机电压与无功设备容量，继而降低整个系统的有功损耗，提升系统运行的稳定性。就现阶段来看，无功电力调度的目标函数是多种多样的，

4、其中网损最常用的就是目标函数，这也是开展无功电压优化控制工作的基础。2无功电压管理现状分析7由于各种因素的影响，我国电力企业无功管理起步相对较晚，很多管理人员都欠缺无功管理的意识，缺乏责任心，业务水平不强，同时，在资金因素的影响下，很多地区无功补偿资金的投入力度小，完全依靠大网投入无功补偿，难以实现就地平衡、分层分区。除此之外，还有很多管理人员对于无功管理工作缺乏科学的认识，更未针对无功补偿制定好完善的管理措施，也缺乏相关的基础数据，导致补偿容量一直都不够准确。在人们生活水平的提升之下，对于电力供应的质量也提出了比以往更高

5、的要求，无论对于有功电量还是无功电量，都提出了较高的要求，如果未针对人们的需求变化预测电量增长情况，没有事前进行无功补偿工作，就会出现功率因素低的情况。很多配网在初次安装时，为了实现节约资金的目的，未将功率因素考核纳入其中，仅仅将单台大容量变压器设置为多台小容量变压器，一旦在管理工作中出现漏洞，就会给用户带来一定的影响。基于这一因素，也使得电网的无功电力调度受到了一定程度的重视，加强无功电力调度可以有效减小无功负荷，有效降低网损失，这就能够提升供电企业的经济效益与社会效益。除此之外，无功平衡也会对电压水平产生直接的影响，电

6、压质量也会影响变压器的损耗以及电网电路的损耗，因此，加强电网无功电力调度，对无功电压进行优化控制，对于提升电压质量、减少电力系统的网络损耗有着十分积极的作用。3粒子群优化算法的原理与流程在技术水平的发展之下，电网规模也逐年增大，与电网规划相关的数学模型也比以往更加的复杂，因此，必须要采用性能好、速度快的算法进行规划，粒子群优化算法就具有这一特征，已经被广泛地应用在了电网规划运算中。73.1粒子群优化算法的原理粒子群优化算法是基于迭代的优化方式，有着调整参数少、容易实现的优势，可以在迭代次数较少的情况系获取到最优解，与遗传算

7、法类似，粒子群优化算法也是使用随机采取迭代来寻求到最优化解，评价的标准为适应度，与遗传算法相比而言，粒子群优化算法的规则更加的简便，不需要进行“变异”与“交叉”的操作就能够寻找到最优解。因此，该种算法以其收敛快、精度高、容易实现的优势在各个领域中都得到了广泛的使用。3.2粒子群优化算法运算流程分析在粒子群优化算法中，每一个优化问题的解都是“粒子”，这些粒子都是由优化函数来决定，在迭代过程中，粒子能够通过极值实现更新，这个极值有两个内容，一个是粒子本身的最优解，另外一个就是种群中的最优解。目前，最为常用的粒子群优化算法就是多

8、粒子群算法，传统算法在进行搜索时，粒子追逐的是全局最优点，这就在一定程度上限制了粒子搜索范围，多粒子群算法正是基于这7一技术提出，其中前S-1个粒子群能够根据粒子搜索到的最优点来修正粒子速度，第S个粒子即可根据全部粒子搜索结果来在更大的范围中进行搜索，该种算法收敛速度快、使用便捷，能够实现搜索过程的优化