摘 ? ?要:配電網是連接用戶端和電源端的重要樞紐,配電網的網架優化與電能質量控制是保證運行可靠性的最有效的方法之一。本文首先建立了配電網的網架模型,詳細介紹了該模型的目標函數和約束條件,然后綜合近年來學著廣泛應用的各算法進行歸納分析,緊接著分析了微電網參與配電網的電能控制的可行性,最后對上述方法進行總結展望。
關鍵詞:配電網;動態網路;自動控制;智能算法
在電力系統中,電力網的作用是輸送、分配電能,其中配電網的主要作用為分配電能 [1]。配電網作為連接用戶端和電源端的重要樞紐,通常位于整個系統的末端,它需要滿足用戶的多種要求,比如高質、穩定、經濟等。隨著我國經濟的騰飛和國民電力需求的劇增,電力網絡規模的不斷擴大,諸多問題開始暴露出來:電能的質量、安全、可靠性下降,電網事故逐漸開始頻繁發生,給人們造成困擾,甚至給國家的發展、科技進步都造成很大的影響[2]。因此,配電網的網架優化作為增加可靠性的最有效的方法之一被廣大學者所研究關注。
一、配電網的動態網絡模型
(一)目標函數
配電網的網絡優化問題可以視為一個多目標多約束的非線性優化配置問題,可以達到全面提高安全、經濟、優質各方面的效果,通常有以下幾種目標函數:(1)最小有功功率損失(2)最小網絡損耗(3)最佳無功補償(4)最小系統運行費用(5)最小電壓波動??偟膩碚f,目標函數應對應實際配電網工程中的側重需求。
(二)約束條件
一般來說,約束條件可分為等式約束和不等式約束,其中,等式約束通常有節點的無功注入、節點的有功注入。
不等式約束即變量約束,可分為:(1)潮流約束,包含輸出有功、無功限值約束;(2)節點電壓限值約束、節點電流限值約束;(3)無功補償的功率約束;(4)由于環保需求,新能源不斷注入大電網,需考慮分布式電源及儲能裝置的運行約束;
二、配電網的網絡優化算法
(一)智能算法
人工智能算法具有并行計算能力強、收斂性能突出、魯棒性好等優點,適用于解決大型的復雜非線性規劃問題,較傳統優化算法有突出優勢。目前已有許多人工智能算法被應用在配電網的優化中。近年來發展較快的有遺傳算法、禁忌搜索算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群優化算法、人工神經網絡算法等。
(二)混合算法
隨著配電網規模的擴大,用戶對降損要求的提高,單一的優化算法已不能夠準確表達目標函數。因此,有學者通過混合兩種或以上算法,取彼之長補己之短,進一步提升算法的準確性。文獻[3]指出混沌粒子群優化算法比粒子群算法更易跳出局部最優,具有更好的尋優性能,然后利用該算法對配電網有功無功綜合優化配置模型進行了求解;文獻[4]將精英保留策略、自適應交叉率和變異率引入到了遺傳算法中,改善了收斂速度慢、易陷入局部最優的缺點。
三、配電網的電能質量控制
傳統配電網一般呈輻射狀,穩定運行狀況下,沿饋線潮流方向,電壓逐漸降低,有功、無功負荷隨時間的變化會引起電壓波動,線路末端波動較大,如果負荷集中在系統末端附近,電壓的波動會更大。當微電網接入傳統電網后,尤其是當微電網接入饋線末端時,由于饋線上的傳輸功率的減小以及微電源輸出的無功支持,沿饋線各負荷節點處的電壓將被抬高,總體上將有利于提升配電網的供電質量。
就目前來講,微電網公共耦合點(point of common coupling,PCC)點處的電壓依然由電網公司負責,微電網并網按照系統能接受的恒定功率因數或恒定無功功率輸出的方式進行,微電網參與配網電壓和頻率調整尚需一段過程,先進電力電子技術將在這一過程中擔當重要角色。
四、結論與展望
本文闡述了配電網的網架優化和電能質量控制,針對上述內容總結如下:
(1)配電網的網絡優化問題應根據實際工程情況選準目標函數,同時約束條件需考慮全面;
(2)當前配電網網絡優化研究大部分只考慮單一智能算法,而每一種算法都有其優點和弊端,因此有必要尋找一種混合算法保證動態重構的速度和精確性。;
(3)隨著環保的要求和大量新能源的應用,考慮含新能源的微電網參與的配電網電能質量控制將成為智能配電網建設的重要發展方向。
參考文獻:
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[3] 李斌,呂林,劉友波等.考慮光伏接入不確定性的主動配電網有功-無功可控資源優化配置[J].電網技術,2017,41(02):355-362.
[4] 張璐,唐巍,叢鵬偉等.含光伏發電的配電網有功無功資源綜合優化配置[J].中國電機工程學報,2014,34(31):5525-5533.
作者簡介:瞿吉(1990-),男,江蘇省南通市人,民 族:漢 職稱:助理工程師,單位:國網南通供電分公司,研究方向:電力系統自動化。