10 kV供配電系統智能化設計與優化方法

陳志婷

（佛山電力設計院有限公司，廣東 佛山 528200）

0 引 言

當今，電力系統在維持日常生活和工業生產中的關鍵作用變得愈發明顯。10 kV供配電系統作為電力傳輸和分配的重要組成部分，不僅需要滿足日益增長的電力需求，還需要應對電力負荷的不斷變化和電網的復雜性[1]。為了提高電力系統的效率、可靠性和可持續性，智能化設計和優化方法逐漸成為了不可或缺的工具[2]。供配電系統智能化設計的本質是利用現代信息技術，包括傳感器、數據分析和控制系統，將傳統電力系統轉化為具有自我感知和自我調整能力的系統。這種轉變使得電力系統能夠更快速地適應電力需求的變化，并有效地應對各種挑戰，如電壓穩定性、能源效率和設備故障。同時，電力系統的智能化設計還為電力網絡運營商提供了更精確的數據，以支持優化決策和資源分配[3]。

文章主要探討10 kV供配電系統的智能化設計與優化方法[4]。詳細介紹系統架構、數據采集、智能傳感器應用、數據處理以及實時監測控制策略的關鍵要點，研究電壓控制優化方法和損耗降低優化方法，以提高電力系統的性能[5]。此外，還將研究智能算法在電力系統優化中的應用，以實現更智能、高效的電力系統運營。

最后，通過實驗和案例分析來驗證提出方法的有效性，并總結研究的主要發現和對電力系統未來發展的展望。本研究將為電力領域的研究和實踐提供有價值的見解，并為構建更可靠、高效的10 kV供配電系統提供有力支持。

1 10 kV供配電系統的智能化設計

1.1 系統架構與數據采集

10 kV供配電系統的架構如圖1所示。一是數據采集子系統。數據采集是智能化系統的核心，數據采集子系統由傳感器、智能電表、保護裝置等部件組成，用于實時監測電力系統的狀態[6]。傳感器可以測量電壓、電流、功率因數以及頻率等參數；智能電表能夠提供電能消耗信息；而保護裝置則用于檢測故障并采取措施以確保系統的安全性[7]。二是通信網絡。數據采集子系統通過高速通信網絡將數據傳輸到中央控制系統，包括光纖、以太網、無線傳感器網絡等[8]。通信網絡必須具備高帶寬、低延遲和高可靠性，以確保及時傳遞數據。三是中央控制系統。中央控制系統是智能化設計的大腦，由計算機服務器、存儲設備和軟件組成，用于處理和分析從數據采集子系統收集的數據[9]。中央控制系統可以實施高級控制策略，如負荷管理、電力質量改善、故障檢測以及自動切換等。四是智能算法，智能算法是系統的智能化核心，用于優化電力系統的運行，包括電力流分析、負荷預測、能源管理以及優化調度等。這些算法可以提高系統效率，減少能源浪費，并支持可再生能源的集成。

圖1 10 kV供配電系統的架構

1.2 智能傳感器應用

在10 kV供配電系統的智能化設計中，智能傳感器廣泛應用于實現實時數據采集、監測和智能決策，以提升系統的穩定性、可靠性和效率。這些傳感器用于監測電流、電壓、溫度、濕度、氣體、振動等重要參數，以及電能質量和設備狀態[10]。通過分析傳感器數據與先進的數據，遙測系統集成，電力系統運營者能夠實時獲取系統的健康狀況，預測潛在故障，及時采取措施，提高了電力系統的可維護性和故障響應性。此外，智能傳感器還支持自動斷電、遙控操作和設備診斷，最大限度地減少了停電時間，確保了電力供應的連續性和質量，為電力系統的智能化運營提供了堅實的基礎。

1.3 數據處理與分析方法

首先，數據采集系統配備了高精度傳感器，負責獲取電流、電壓、溫度、濕度、振動、電能質量以及設備狀態等多維度數據，并對采集到大數據進行預處理，包括去噪、濾波和數據清洗，以確保數據的準確性與完整性。其次，數據存儲與管理采用分布式數據庫和大數據存儲解決方案，以應對大規模數據的高效存儲和檢索需求。最后，要充分考慮數據安全性和備份策略，以確保數據的保密性和可用性。實時數據分析和決策系統允許電力系統運營者及時響應，通過實時監測和數據分析，識別故障、異常和潛在問題，以實現自動化的遠程操作、設備控制和告警通知。

2 供配電系統優化方法

在完成10 kV供配電系統的智能化設計后，使用智能算法中的遺傳算法，以供配電系統能耗最小化為優化目標對系統進行優化。由于電力系統中的優化問題通常涉及眾多的變量和復雜的非線性關系，傳統的數學方法難以有效解決，而遺傳算法作為一種啟發式搜索算法，能夠通過模擬自然選擇和遺傳進化的過程，從大量可能的解空間中尋找到潛在的最優解，尤其適用于高維度、復雜的優化問題。因此，使用遺傳算法可以幫助電力系統工程師有效地優化配電網配置，提高系統效率，降低運營成本，從而實現可持續性和經濟效益。能耗最小化的目標函數為

式中：E為總能耗；Pi為第i個設備的功耗；ti為第i個設備的運行時間。

使用遺傳算法求解10 kV供配電系統中配電網能耗最小化優化問題需要的具體步驟如下所述。

步驟1，初始化種群。隨機生成一組初始個體，每個個體代表一個可能的解，即電力系統配置，每個個體包含負荷分布、電壓控制策略和設備狀態等信息。

步驟2，適應度評估。計算每個個體的適應度，即目標函數的值，以衡量其能耗。適應度函數評估了電力系統配置的性能，其目標是最小化能耗。

步驟3，選擇操作。根據適應度值，選擇一部分適應度較高的個體作為父代，以參與繁殖下一代，適應度較高的個體被選中的概率較大，以增加其遺傳信息傳遞給下一代。

步驟4，交叉操作。對選中的父代個體進行交叉操作，以生成新的子代個體，模擬基因的組合和遺傳信息的傳遞。

步驟5，變異操作。對一些子代個體進行變異操作，以引入新的隨機性和多樣性。

步驟6，新個體的適應度評估。對新生成的子代個體和未被選擇的父代個體進行適應度評估。

步驟7，選擇下一代種群。組合父代和子代，選擇適應度較高的個體，作為下一代種群，并重復執行步驟2～6，直到達到停止條件，如達到最大迭代次數或適應度收斂。

步驟8，遺傳算法將產生最佳的個體，表示電力系統的最佳配置，以最小化能耗。

通過分析最佳個體的變量值，可以得到實際的操作策略，包括負荷分布、電壓控制參數和設備狀態。

3 實驗分析

實驗設置了一個包含3個負荷節點（A、B、C）、2臺變壓器（T1、T2）和1條線路（L1）的10 kV供配電系統。通過優化負荷分布使系統的能耗最小化。負荷節點的初始負荷與優化后負荷情況如表1所示，變壓器的功耗變化如表2所示，線路的功耗變化如表3所示。

表1 負荷節點的初始負荷與優化后的負荷 單位：MW

表2 變壓器的功耗變化 單位：MW

表3 線路的功耗變化 單位：MW

結合表1、表2和表3的數據，通過累加系統內各個負荷節點的初始負荷、變壓器的初始功耗和線路的初始功耗計算系統的初始能耗，可得系統的初始能耗為Ei=12.6 MW。在得出系統的初始能耗后，進一步通過累加系統內各個負荷節點優化后的負荷、變壓器優化后的功耗和線路優化后的功耗計算智能算法優化后的系統能耗，可得系統優化后的能耗為Ep=11.55 MW。通過對比初始系統能耗和優化后的系統能耗，計算系統內能耗的變化程度，用以衡量文章所提智能算法對10 kV供配電系統的能耗優化，優化結果為

由式（2）可知，采用文章所提的優化方法使系統的能耗降低了1.05 MW。通過實驗數據的支持，進一步證實了電力系統配置的改進程度，為相關領域的研究和實踐提供了有力的支持和參考。

4 結 論

本研究的目標是提高10 kV供配電系統的效率和可靠性，通過智能化設計和優化方法實現這一目標。深入探討了智能化設計的各個方面，包括系統架構、數據采集、智能傳感器應用、數據處理以及實時監測控制策略。同時，研究并設計了電壓控制和損耗降低的優化方法，以提高電力系統性能。通過實驗和案例分析，驗證了這些方法的有效性，為電力系統運營商提供了更好的決策支持。