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1、短期负荷预测的无功优化控制的研究(总第107期)短期负荷预测的无功优化控制的研究华北电力大学薛涛李庚银[071003]天津大学建筑学院牛盛楠[300072]摘要在短期负荷预测的基础上,利用遗传算法求解整个电网的无功优化问题,得到的优化结果为各个变电站VQC的合理限值.该方法将全局优化,集中控制与分散控制的优点结合起来,克服了各变电站无功,电压就地最优控制的弊端,提高了系统电压的合格率,降低了系统的总线损,节电效益显着.关键词短期负荷预测人工神经网络无功优化遗传算法随着国民经济的发展,我国的配电网特别是高负荷密度的城市配电网发展迅速,配
2、电网的改造与建设也日益深入与完善.配电网的任务是把从电源或输电网获得的电能直接分配给不同电压等级的用户,是从发电到用电的中间环节.与输电网相比较,配电网的电压等级较低,供电范围小,但因直接与用户相连,而用户数目十分庞大,用电性质千差万别,用户对供电可靠性和电能质量的要求也越来越高,因此配电网要考虑提高电能质量和事故应变能力,同时要降低网损,提高电力系统运行的经济性.1国内外研究现状无功实时控制系统是闭环运行的,所以必须在满足系统安全,可靠的前提下,力求达到降低网损,提高电压合格率以及降低调度人员劳动强度的目标.在常规的电压一无功控制方
3、法中,最常用的是九域图及其改进方法;还有将模糊控制与专家系统技术相结合应用于变电站的电压一无功控制当中,这些方法是针对于变电站的电压一无功控制的,都属于局部就地控制,而不是集中控制方式;而集中控制方式是电压一无功控制的最佳方式,但是由于自动化水平等方面存在的问题,难以全面展开.目前,无功电压综合自动控制装置(以下简称VQC)已在许多变电站中投入使用.但是,由于VQC仅仅采集一个变电站的运行参数,不能实现对地区电网内各变电站的电容器和有载调压变压器分接头档位进行协调控制,所以单纯用VQC进行电压无功控制难以使各变电站已投入的电压无功设备
4、和容量得到充分利用.同时,各节点分散控制还可能导致电网无功潮流分布不合理和节点被控对象频繁操作.因此,为实现全局最优控制,研究如何合理设置VQC限值,对全网无功调压设备进行统一协调控制,对于电网经济运行,改善电能质量具有现实意义.对于动态无功优化计算,目前国内外常用的方法是将动作次数限制作为约束变量或目标函数中的惩罚,这使各时段的优化相互关联,增加了优化计算的复杂度,导致求解时间很长且难以得到全局最优解.遗传算法用于无功优化就是在电力系统环境下随机产生一组初始解,然后对其编码,通过适应值评估函数评价其优劣,适应值低的被抛弃,只有适应值
5、高的才有机会将其特性迭代到下一轮解,通过遗传操作——选择,杂交和变异,使其重新组合,最后趋向于全局最优解.将遗传算法应用在电力系统无功优化计算上,目前所取得的成就是令人鼓舞的.但是仍然存在搜索时间过长,易陷入局部最优的问题,特别是随着电网规模的不断扩大以及实时应用的要求,这一矛盾更显突出.短期负荷预测是电力系统调度和计划部门安排购电计划和输电方案的基础.为了提高电网运行的安全性和经济性,改善供电质量,短期负荷预测需要尽可能高的预测精度.由于电力系统负荷的复杂性,存在着多种不确定性及难以解析描述的非线性,因此预测时不仅要求精确性,还要求
6、鲁棒性,实时性,容错性.基于以上背景,文中采用了具有高度非线性映射能力的人工神经网络(ANN)与具有较强模糊数据处理能力的模糊理论相结合的算法来预测,实际算例证明了该算法的有效性.运用神经网络技术进行电力负荷预测,优点是可以模仿人脑的智能化处理,对大量非结构性,非准确性的规律具有自适应功能,具有信息记忆,自主学习知识推理,优化计算等特点,特别是其自主学习和自适应功能是常规算法所不具备的.因此预测正逐渐成为人工神经网络最有潜力的应用领域之一..19?2008~年第5期《贵州电力技术》(总第】07期)2短期负荷预测在配网无功优化控制中的应
7、用2.1基本原理运用基于短期负荷预测的集中,分散协调控制的基本思想来解决配网无功电压的控制问题.首先,各变电站对本区域进行短期负荷预测,并将预测结果反馈给上一级系统,由上一级控制系统根据反馈量对配网进行优化协调后,把修正后的协调量下达到各变电站,各变电站根据收到的这一协调量对自己的运行进行优化.经过这样的过程,最终使电网在整体和局部上都实现优化.2.2配网无功优化2.2.1无功优化数学模型无功优化采用的目标是有功网络损耗最小,无功优化模型的变量分为控制变量和状态变量,其中控制变量包括PV节点发电机机端电压V.i,有载可调变压器变比Ti
8、和可投切无功补偿装置节点投切量Ci,状态变量包括PQ节点电压Vi和发电机的无功出力Q.;.同时应满足潮流方程的等式约束,控制变量的上,下限约束,母线电压的上,下限约束等.可以看到,控制变量中既有连续变量发电机机端电压,又
