配電網負荷自動協調控制優化方法研究

摘 要：為保證配電網運行中的負荷在最優范圍內，本文研究了配電網負荷自動協調控制優化方法。計算配電網線路損耗，進行配電網運行中的無功補償；基于歷史數據或預測值，確定用戶的用電基線負荷，并計算配電網負荷調度響應容量；根據控制范圍、負荷控制頻率均值，進行配電網負荷多目標交叉協調控制。實例應用結果表明，優化后配電網負荷在最優范圍內，本文設計方法能夠實現主干網線負荷電流控制，在實際應用中效果良好。

關鍵詞：配電網；無功補償；協調控制；負荷

中圖分類號：TM 712" " 文獻標志碼：A

電力負荷是電網運行中的關鍵因素，其變化受多種復雜因素的影響，例如時間、季節的更迭以及經濟活動的起伏。為了滿足多變的負荷需求，電網系統必須具備高度的靈活性和適應性。

目前，已經有很多學者對配電網負荷自動協調控制優化方法進行了研究。例如，劉勇等[1]利用精確的模型建立和控制策略，有效解決了孤島微電網在孤島運行過程中出現的由分布式電源的隨機性和不可預測性導致的頻率波動問題，但是該方法對復雜的時滯系統和多變的外界條件的適應性有待進一步提高。同時，該研究主要側重理論分析和仿真驗證，實際應用的效果和穩定性仍需要進一步驗證和評估。鄭舒等[2]采用LSTM網絡學習配電網負荷的歷史數據，提取其中的內在規律和趨勢。利用遷移學習技術，將其他類似配電網的PI參數調整經驗遷移到當前配電網中，以優化PI控制器的參數。其中LSTM網絡的訓練需要大量的歷史數據，數據的質量和數量對訓練效果也有較大影響。

為解決現有方法的不足，本文將以某配電網為例進行負荷自動協調控制優化方法設計，旨在通過此次研究，提高能源利用效率。

1 配電網運行中的無功補償

無功補償在配電網中至關重要，主要用于維持電壓穩定、提高系統效率和減少能源損耗。無功補償能夠調控無功功率流動、保持用戶端電壓穩定、提高功率因數、優化電網運行、減輕線路和變壓器負荷、降低損耗并節約能源。此外，無功補償還會支持可再生能源接入和電網穩定運行，利用動態調整無功供應平衡電網需求，減少過載風險，提高電網可靠性和穩定性。因此，無功補償是提升電網技術、智能電網和可持續能源系統性能的關鍵技術。為了規范配電網運行，需要在電力系統中增加無功電源，例如并聯電容器或同步調相機等設備，補償電網中由感性負載（例如電動機、變壓器等）產生的無功功率[3]。在配電網運行中，無功補償是維持電壓穩定和提高系統效率的關鍵技術。無功功率（Q）與有功功率（P）、視在功率（S）間的關系可以由功率三角形來描述，如公式（1）所示。

S2=P2+Q2 " " " " " "（1）

式中：S為視在功率，VA；P為有功功率，W；Q為無功功率，VAR。

為保證相關工作的規范性，需要計算配電網線路損耗，如公式（2）所示。

（2）

式中：W為配電網線路損耗；θ為功率容量。

根據上述公式，計算配電網在運行中的功率因數，如公式（3）所示。

（3）

式中：η為功率因數；s為無功功率。

當功率因數提高時，可以減少發、供電設備的設計容量，并控制支出。當功率因數較低時，可以根據實際情況，進行無功補償，無功補償方式見表1。

根據實際情況，選擇對應的補償方式，以此實現配電網運行中的無功補償。

2 配電網負荷調度響應容量計算

在上文基礎上，進行配電網負荷調度響應容量計算[4]。在該過程中需要重點關注電力用戶的需求響應能力，即用戶能夠根據實際調度指令調整其電力負荷的能力。

計算中，需要基于歷史數據或預測值，確定用戶的用電基線負荷，同時，測量或記錄用戶在參與需求響應后的實際電力負荷[5]。進而以此為依據，計算削峰需求響應單次實際響應容量，如公式（4）所示。

Δp=η（B-R） （4）

式中：Δp為削峰需求響應單次實際響應容量；B為用電基線負荷；R為實際電力負荷。

根據計算結果，從配電網中隨機選定一個負荷識別點，此點可以是一個具體的電力用戶、一個區域或一個特定的負荷分類（例如工業用電、商業用電和居民用電等）。當進行隨機選定時，可以利用隨機數生成器或者根據配電網的地理分布、用戶類型等因素進行隨機抽樣[6]。并在此基礎上統計數據標準，根據公式（5）計算配電網隨機點的負荷調度響應容量。

Δp'=w2?γ?Δp?（Y+1） （5）

式中：Δp'為配電網隨機點的負荷調度響應容量；w為容量轉換可控范圍；γ為調度區域；Y為調度頻次。

3 配電網負荷多目標交叉協調控制

與常規控制矩陣相比，多目標交叉控制覆蓋范圍更廣泛，其控制的針對性和穩定性也更突出。現行的配電網負荷控制通常是獨立的，每個控制目標僅針對特定的控制對象。但是在現代智能電網中，為了提升整體的協調控制效果，可以結合深度學習技術，設計多層級、多標準和多目標的分布式自主控制結構，計算并優化交叉覆蓋的控制范圍，以保證多個目標間的平衡和協同[7]。控制范圍計算過程如公式（6）所示。

J=σ（1-f）?Δp' （6）

式中：J為控制范圍；σ為交叉覆蓋范圍；f為深度學習率。

在深度學習框架中，確定控制范圍并建立3個層級的控制結構（輸入層、隱藏層和輸出層）是一種常見方法，用于訓練模型預測或控制特定指標。在該情況下，假設目標是計算負荷控制頻率的均值，需要定義每個層級的輸入和輸出。1） 輸入層。該層能夠接收原始數據或特征，例如歷史負荷數據、天氣條件和時間信息等。2） 隱藏層。該層包括多個神經網絡層，用于學習數據間的復雜關系。3）輸出層。該層能夠輸出預測結果，例如負荷控制頻率。

假設將一個多層感知器（MLP）作為深度學習模型，其輸出層輸出的是負荷控制頻率的預測值。為了計算負荷控制頻率的均值，需要平均多個預測結果。

假設模型在訓練過程中產生了N個預測結果，每個預測結果為fi，其中i為從1～N。負荷控制頻率的均值μf如公式（7）所示。

（7）

式中：μf為負荷控制頻率的均值；fi為 第i個預測的負荷控制頻率。

根據設定的目標均值，對配電網運行進行主動調節，以此全面深化負荷自動協調控制過程。

4 實例應用分析

完成優化方法的設計后，為對該方法進行檢驗，本文選擇某地區某大型配電單位為研究試點，分析該單位的配電網運營管理現狀，相關內容見表2。

由表2所示的數據可以看出，現階段該電力企業的運營存在一些缺陷，為解決該方面問題，在綜合商議后，決定應用本文設計方法進行配電網運行中的負荷自動協調控制。為保證試驗結果的客觀性，本文進行試驗前分析了配電網結構，相關內容如圖1所示。并在此基礎上，對配電網中的配電節點參數進行設計，見表3。

全面掌掌握配電網的基本運行情況后，基于對配電網運行效率、安全性和經濟性的深入考量，本文針對該網絡設定了一個關鍵的運行負荷管理目標，即保證負荷穩定在55%～90%的最優范圍內。當電力系統的負荷水平處于該黃金區間時，能夠最大限度地發揮其效能，避免資源浪費，并保證電網平穩運行。

具體來說，當電力系統的負荷水平過高時，其潛在的負面影響不容忽視。過高的負荷會直接影響電網的穩定性，導致電壓波動加劇，頻率偏移超出正常范圍，威脅電力供應的連續性和質量。同時，高負荷運行還會迫使發電機、變壓器和輸電線路等在極限條件下工作，導致這些設備的內部溫度急劇上升，加劇磨損，增加發生故障和損壞的風險。此外，長期處于高負荷甚至超負荷運行狀態，說明電力生產和消費間缺乏有效平衡，不僅會造成能源消耗，而且會降低電力系統的整體運行效率，增加運營成本。反之，如果電力系統的負荷長期偏低，那么也會帶來一系列不良后果。低負荷運行表明部分發電設備和電網設施處于閑置或半閑置狀態，這些寶貴資源未能得到充分利用，造成了極大浪費。更嚴重的是，長期低負荷運行還可能導致電網的某些部分缺乏必要的維護和保養，進而引發安全隱患。此外，從經濟角度看，低負荷運行會降低電力企業的產能利用率，減少收入來源，影響整個電力行業的健康發展。

因此，采用本文設計的負荷自動控制系統，對實現配電網負荷的精細化管理至關重要。該系統能夠實時監測電網負荷變化，預測未來負荷趨勢，并采用智能調度和精準控制手段，使負荷始終維持在最優范圍內。并以此為依據，分析優化前、優化后配電網負荷自動協調控制效果，其自動協調控制效果如圖2所示。

由圖2的分析結果可知，在優化前的配電網運行狀態下，負荷分布存在明顯的兩極分化現象：一部分時段負荷低于55%，導致資源利用率低下和能源浪費；另一部分時段負荷則超過90%，可能會增加過載風險和供電可靠性問題。這種不均衡的負荷分布會影響配電網的穩定性和經濟性。本文設計的負荷協調自動控制方法顯著改進了配電網的負荷分布，優化后的負荷曲線顯示，配電網在大部分時間內均能維持在55%～90%的最優負荷范圍內。這一改進不僅提高了配電網的運行效率，減少了能源損耗，而且有效降低了系統過載的風險，增強了供電的穩定性和可靠性。本文方法采用智能化的負荷預測、動態調度以及需求側管理等手段，實現了對配電網負荷的精細化控制和優化分配。這種自動化控制策略能夠根據實時數據和預測信息，靈活調整負荷分配，保證配電網在不同時間段內都能處于最佳運行狀態。

在此基礎上，對本文方法的主干網線的負荷電流控制效果進行分析，將其作為檢驗負荷協調控制優化效果的另一指標。其結果見表4。

由表4可知，本文的負荷電流控制策略不僅將4個關鍵主干網線的電流波動嚴格限定在安全標準范圍內，極大降低了電流異常導致設備故障的風險，而且顯著提高了整個配電網的運行穩定性和安全性。具體來說，本文控制策略能夠迅速響應電網負荷的細微變化，利用智能算法對實時數據進行深度挖掘與分析，計算最佳的電流分配方案，并自動調整各節點設備的運行狀態，以達到優化負荷分布、平衡電網負載和減少電能損耗的目的。同時，該策略還具備強大的自學習和自適應能力，能夠不斷根據電網的實際運行情況和歷史數據優化調整控制策略，保證長期穩定的優化效果。這些顯著成果不僅為配電網的優化控制研究提供了理論依據和實踐經驗，而且為智能電網的深入發展注入了新的活力，也為推動能源互聯網建設和實現綠色低碳發展目標奠定了堅實基礎。

5 結語

配電網系統的規模龐大復雜，需要考慮多個變量和約束條件，給配電網負荷自動協調控制優化帶來了挑戰。進行配電網負荷自動協調，可以實現負荷的合理分配和電力資源的高效利用，從而降低能源消耗。為了滿足不同負荷需求并保證電網的可靠性，研究人員一直致力于開發優化控制策略，但是現有的成果均未能在推廣應用中達到預期目標。因此本文以某配電網為例，采用無功補償、負荷調度響應容量計算和負荷多目標交叉協調控制，進行了負荷自動協調控制優化方法設計。實踐證明，本文方法可以對配電網負荷進行自動協調控制，有效提高電網的經濟運行效率，進一步提高配電網對清潔能源的接納能力和系統的經濟性。

參考文獻

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