基于改進群搜索算法的排灌站電氣設備最優配置研究

摘 要：為控制電氣設備運行中的能耗，提高設備利用率，本文引進改進群搜索優化算法，以某電力排灌站為例，對電氣設備最優配置方法進行設計研究。計算電力排灌站電氣設備運行所需的有功、無功功率，進行電氣設備容量配置，定義能耗最小化、效率最大化等設計目標，計算目標函數值，對設備運行參數進行更新，設計基于改進群搜索優化算法的設備運行參數補償，根據電力系統的結構和負荷分布，確定電力排灌站接入點的電壓等級，進行電力排灌站接入與電氣設備最優配置設計。對比試驗結果表明，設計的配置方法，不僅能控制電力排灌站在運行中的能耗，還能有效提高設備的利用率。

關鍵詞：改進群搜索優化算法；設備容量；參數補償；最優配置；電力排灌站

中圖分類號：TM 61" 文獻標志碼：A

目前電力需求持續增加，在農業領域，電力排灌站作為關鍵的基礎設施，其運行效率和電氣設備的配置直接關系到農業生產的效益和資源的合理利用。然而，大部分地區的電氣設備配置方法基于經驗實施，難以全面考慮各種復雜因素，例如負荷變化、設備性能差異、運行成本等，導致配置方案不夠優化，能源利用效率低下。

方逸航等[1]通過算例分析，建立了完善的配電網可控能觀性及其關聯指標體系，通過構建配電網能控性能要求與狀態變量映射關系，對設備進行配置設計。但模型中的某些參數設置可能過于理想化，難以完全適應復雜多變的配電網環境。張夢圓等[2]通過構建雙向對標管理模式，提高醫療設備的臨床配置水平。在設計中，建立針對采購和臨床使用的雙閉環管理指標體系，并運用奇異值分解算法選定對標對象，形成雙向對標管理模式。對比專家示范管理模式與雙向對標管理模式下的醫療設備臨床配置效果，結果顯示雙向對標管理模式在多個維度上均表現出顯著優勢。但該模式實施需要較高的管理水平和資源投入，在醫療機構可能難以全面推廣。此外，對標對象選定和指標體系構建也可能受到主觀因素的影響，導致結果的客觀性受限。

針對現有不足，本文將在這次研究中采用改進群搜索優化算法，以某電力排灌站為例，對電氣設備最優配置方法進行設計研究。

1 電力排灌站電氣設備容量設計

電力排灌站電氣設備容量設計是保證排灌站能夠高效、穩定運行的關鍵環節，為滿足其中電氣設備的最優配置需求，需要明確電力排灌站的主要任務，包括灌溉面積、排水量、揚程等關鍵參數，根據任務需求，計算所需的電力負荷，包括有功功率和無功功率[3]。計算過程如公式（1）、公式（2）所示。

（1）

Qc=P?tan（arccosθ） （2）

式中：P為有功功率；Q為排水量（灌溉量）；H為揚程；η為水泵效率；Qc為所需的無功功率；θ為功率因數。一般情況下，θ≥0.9。根據計算的電力負荷，選擇適合的電氣設備，例如電動機、變壓器、電容器等，選擇設備時，需要綜合考慮設備的效率、可靠性、維護成本等因素[4]。以此為依據，設計電力排灌站電氣設備容量。設計過程如公式（3）所示。

（3）

式中：S為變壓器容量；U為線電壓；I為最大工作電流；K為考慮負荷波動和裕量的系數，在通常情況下，K的取值為1.1～1.25，完成上述設計后，對所選設備的容量進行校驗，保證設備能夠在額定負荷下穩定運行，并留有一定的裕量應對負荷波動和突發情況。

2 基于改進群搜索優化算法的設備運行參數補償

在上述設計內容的基礎上，利用改進群搜索優化算法，進一步設計電氣設備運行參數的補償，旨在通過優化設備運行參數，例如電壓、電流、功率因數等，提高電力排灌站的運行效率和能耗性能[5]。在此過程中，定義電力排灌站設備運行參數補償的目標函數，包括能耗最小化、效率最大化等，根據電壓、電流、功率因數的上下限，設定其約束條件。采用改進群搜索算法中的交叉方法，搜索設備運行參數的最優解。根據當前搜索到的設備運行參數，計算目標函數值。計算過程如公式（4）、公式（5）所示。

（4）

（5）

式中：E為電力排灌站電氣設備能耗目標值；p為瞬時功率；t為時間段；t1、t2為時間段的起始和結束時刻；A為電力排灌站電氣設備綜合效率目標值；pout、pin為電氣設備在運行中的輸出、入功率。根據目標函數值，對設備運行參數進行更新，接近最優解[6]。在更新過程中，需要根據參數的適應度，持續進行迭代次數、變異概率等算法參數調整。通過計算搜索過程中電氣設備參數的適應度，掌握是否需要對其運行進行補償。適應度計算過程如公式（6）所示。

（6）

式中：f為設備運行參數適應度函數；X為設備運行參數的向量；w1、w2為E、A的權重；E1為參考能耗值；Amin、Amax為A的最小、最大值。迭代上述步驟，輸出最優的設備運行參數，用于電力排灌站的實際運行，實現基于改進群搜索優化算法設備運行參數補償。

3 電力排灌站接入與電氣設備最優配置設計

在考慮電網的結構、負荷分布的基礎上，確定電力排灌站的接入點。在此過程中，應根據電力系統的結構和負荷分布，確定電力排灌站接入點的電壓等級，通常情況下，電力排灌站可能接入中壓或高壓電網。采用“Y”或“Δ”連接方式將變壓器接入電力系統，根據電力系統的相位要求，設計合理的繼電保護和自動裝置，保證電力排灌站在接入電力系統后的安全性和可靠性[7]。

同時，考慮設備的額定電壓、額定電流、功率因數等參數，采用線性規劃方法，對電氣設備配置進行優化。優化過程如公式（7）所示。

（7）

式中：C為電氣設備最優配置模型；i為第i種設備；N為電氣設備種類數。參照上述算法的迭代方式，對電氣設備配置方案與不同電氣設備空間位置進行映射，求解優化模型，輸出計算結果，即可得到電氣設備最優配置方案。

4 對比試驗

4.1 試驗準備

在本次研究中，選取一個具有代表性的電力排灌站作為試驗試點。在電力排灌站規模適中，裝機容量達到2×200kW，配置的水泵軸功率峰值單機可達到180.3kW，電動機轉換效率最高可達到93%，額定電壓為380V，功率因數保持在0.82左右。該電力排灌站在實際運行中承擔著重要的灌溉與排水任務，其電氣設備配置和運行效率直接關系到農業生產的穩定性和效益。

在深入研究中發現，其電氣設備在長期使用過程中存在一定的磨損和老化現象，導致能源利用效率逐漸降低。對電力排灌站電氣設備構成進行分析，見表1。

當電力排灌站配置變壓器時，未充分考慮電動機的啟動電流和峰值負荷，導致變壓器容量選擇不當，長期運行在過載或輕載狀態，不僅增加了能耗，還縮短了設備的使用壽命。據統計，不合理的變壓器配置可使電力排灌站的能耗增加約10%～15%。

此外，在灌溉高峰期，電力排灌站的負荷急劇增加，若電氣設備配置不當，則可能導致電壓波動、功率因數下降等問題，嚴重影響電力排灌站的穩定運行。

4.2 試驗步驟

在試驗過程中，收集電力排灌站現有電氣設備的清單，包括電動機、變壓器、電容器、控制柜等，并記錄其型號、額定功率、電壓等級、功率因數等關鍵參數。同時，準備試驗中測量電氣設備運行的相關儀器設備，記錄電氣設備在不同時間點下的運行數據，將其作為樣本數據，見表2。

在試驗開始前，使用測量工具對電力排灌站的能耗和設備利用率進行基線數據測量。引進文獻[1]提出的基于能控能觀性的配置模型，文獻[2]提出的基于閉環雙向對標管理模式的配置方法，將其作為對照。

按照對應的方法，逐一實施不同的電氣設備配置方案，在每個方案實施后，保證電力排灌站穩定運行一段時間，以便收集穩定的數據。

對收集到的數據進行整理和分析，計算每種配置方案下的能耗情況和設備利用率。

4.3 試驗結果與分析

在電力排灌站運行效能評估中，能耗與設備利用率是兩項至關重要的檢驗指標，可以用其直接反映電力排灌站的經濟性和運行效率。

能耗作為衡量電力排灌站運行成本的關鍵指標，主要指電力排灌站在完成灌溉與排水任務過程中所消耗的電能總量。能耗高低不僅與電氣設備的性能、配置及運行狀態密切相關，還受到運行策略、負荷變化等多種因素的影響。能耗較低說明電力排灌站能夠用更少的電能完成相同的灌溉與排水任務，從而降低運行成本，提高經濟效益。對電氣設備配置后電力排灌站的運行能耗進行對比，以此對配置方法應用效果進行初步檢驗，如圖1所示。

從圖1可以看出，應用文獻[1]、文獻[2]方法后，電力排灌站運行能耗相差不多，但應用本文方法后，電力排灌站運行能耗顯著下降，說明在應用設計的方法后，可以起到降低其能耗的作用。

在此基礎上，分析優化后設備利用率，該指標反映了電力排灌站中電氣設備的使用效率和運行狀態（通過計算設備實際運行時間與總運行時間的比值得出）。設備利用率較高表示電氣設備得到了更充分的利用，減少了閑置和浪費，提高了電力排灌站的整體運行效率。以此為依據，選擇電動機、水泵、變壓器、控制器4個主要電氣設備為例，對其利用率進行分析，如圖2所示。

由上述圖2可以看出，應用本文方法進行優化配置后，電氣設備的利用率可以達到80%以上，而應用文獻[1]、文獻[2]方法后，設備的利用率仍相對較低。

由圖1、圖2可知，這次設計的電氣設備配置方法，不僅可以控制電力排灌站在運行中的能耗，還能有效提高設備的利用率，采用該方法可以提高排灌站的綜合效能與經濟效益。

5 結語

隨著電力系統規模不斷擴大和先進電力技術的廣泛應用，無功優化問題在電力系統中的復雜性和急迫性日益突出。電力排灌站作為電力系統的重要組成部分，其電氣設備的最優配置問題也面臨著新的挑戰。因此，需要探索新的優化算法，應對復雜問題。群搜索優化算法通過模擬動物或事物群體的尋優過程，并通過共享信息調整自身的速度和位置，最終實現全局最優解搜索。然而，群搜索優化算法也存在一些固有缺陷，例如初始種群生成的隨機性、不確定性以及容易陷入局部最優解等問題。因此，本文結合現有成果，引進改進群搜索優化算法，通過電力排灌站電氣設備容量設計、設備運行參數補償、電力排灌站接入與電氣設備最優配置設計，完成了此次設計。旨在通過引入先進的優化算法，綜合考慮各種復雜因素，實現電氣設備最優配置，提高電力排灌站的運行效率和能源利用效率，為農業生產提供更加可靠、高效的電力保障。

參考文獻

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