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基于九区图和人工神经网络相结合的电压无功功率控制方法的研

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摘 要:目前我国的计算机水平、数据库技术、状态估计、通信、实时监控等硬、软件技术仍有待发展,至今尚无成熟的适用于我国电力系统的全网智能动态规划系统。本文提出了基于九区图和人工神经网络相结合的控制策略,以九区图为基础,并在容易引起频繁动作的边界上结合人工神经网络的预测功能,在保证变压合格率有线、无功功率基本平衡的原则下,尽量减少调节投切设备的动作次数。

关键字:电压无功功率控制;九区图;人工神经网络

电压是衡量电能质量的主要指标,电压稳定是整个电力系统稳定的一个重要方面。电压的稳定和质量对于终端用户是非常重要的,而对于负载端的安全和经济运行也有着至关重要的意义。

电力系统中的电压与无功功率的状况密切相关。无功功率从电源端经线路和电压器向负荷端输送,要产生电压损耗。高压线路和变压器的电压损耗主要取决于无功功率。输送的距离越远,中间环节越多,引起的电压降也就越大,负荷端的电压也就越低。合理配置无功电源,使无功功率就近平衡,不仅可以提高电压水平,而且可以减少电网中有功功率的损耗。我国电网结构不够合理,一些地区在电网发展过程中无功设备配备不足,使得局部地区在负荷增大后无功功率明显不足,造成局部电网较长时间处于低电压水平运行。另外,随着现代电网的发展,大容量机组直接接入超高压电网,使超高压电网内无功过剩。城市供电网的迅速发展由于电缆数量增加使得充电功率增大。当电力系统不正常运行时,大容量发电机组或超高压输电线路退出运行,又会使部分超高压线路符合过重而使无功出力严重不足。这些问题的存在对用户的电压质量、系统的输电能力、电能损耗及安全、经济等方面产生不良影响。

1 电压无功功率控制方法与现状分析

充分开用各种调压手段和无功电源的补偿作用,实现电压无功综合控制对于提高电压合格率和降低网损有很大的作用,能带来经济效益和社会效益。目前实现电压和无功功率的综合控制有全网电压无功功率优化和以变电站为单位的局部区域化两种方法。全网电压无功功率优化是从整个电网考虑,根据电网的潮流分布,确定电网的运行方式,并合理进行无功电源的调度和配置,减少无功功率在电网中的流动。从理论上讲,通过电网调度中心实施全网电压、无功功率综合控制是最合理的方法,但限于我国目前电力系统的自动化较低,实现全系统的电压、无功功率控制困难较大,目前主要是以变电站为单位自动调节电压和无功功率,就地平衡。

变电站电压无功功率控制主要是采用有载调压变压器和补偿并联电容器组,通过调节有载调压变压器分接头和投切并联电容器组来实现调节电压和无功平衡。但是在电压、无功功率双参数需要调节的情况下,考人工调节往往难以做到准确判断和及时调节,人工调节不仅增加了运行人员的劳动强度,而且不能充分利用无功电源设备的补偿作用和保证电压合格率。因此,如何实现变电站电压、无功功率的自动控制是一个值得研究的问题。

2 传统的九区图法

传统的九区图法是固定电压和无功功率边界特性分割区的综合控制策略。根据母线电压和无功功率的运行情况分为九个区域,在不同的区域采取不同的控制对策,综合利用调节有载调压变压器分接头和投切并联电容器组两种手段,将母线电压和无功功率控制在各自的允许范围之内。该方法综合考虑电压和无功功率,是目前采用最多的控制方法,但在某些情况下也存在工作过于频繁的问题,在有些情况下甚至会引起振荡。因此,如何尽量减少工作次数是该方法要解决的主要问题。

3 基于人工神经网络的电压无功功率调节

人工神经网络有集体运算和自适应学习的能力,具有预测性、指导性和灵活性的特点,能大大减少有载调压变压器分接头调节次数,合适的网络结构能够逼近任何一种非线性系统。基于人工神经网络的、将无功功率和优化决策相结合的电压无功功率综合只能控制方法,通过对电压、无功功率进行预测来减少工作次数。该方法根据历史数据,应用人工神经元网络对无功负荷进行预测,然后将预测结果连同当前的母线电压、无功功率、功率因素等经模糊化后作为决策人工神经网络的输入,该决策人工神经网络的输出即为调节动作的策略,该方法实际上已经脱离了九区图的范畴,计算复杂、对硬件要求较高,而且其动作是否合理还依赖于对人工神经网络进行训练工作的成功与否。

4 九区图法和人工神经网络相结合的控制策略

传统的九区图法的控制策略是基于固定的电压无功上、下限而没有考虑无功调节对电压的影响及其协调关系,用于运算分析的信号有分散性、随机性等特点,这就造成了该方法具有控制策略的盲目和不确定性,实际表现为在九区图的某些边界区域,设备会频繁调节。

当运行点在图中的9区时,由于它接近电压上限区,根据该区的传统控制规则“投电容器”,则有可能出现图中所表示的三种结果。结果①是运行点进入了0区,说明这次控制成功。结果②和结果③是运行点进入了1区或2区,人为地增加了电压的不合格率,并且它又会引起变压器分接头下调或切除电容器,从而造成设备的频繁动作。因此在9区内有两种控制方式:一是直接投电容器;二是下调变压器分接头降压,再投电容器。类似的情况还有可能出现在10区。

当运行点在图中的11区时,由于它接近无功下限区,根据该区的传统控制规则“调变压器分接头降压”,则也有可能出现在图中所描述的三种结果。结果④是运行点进入了0区,说明这次控制成功。结果⑤和结果⑥是运行点进入7区或8区,它又会引起变压器分接头下调或切除电容器。因此在11区内也有两种控制方式:一是直接调变压器分接头降压;二是先切电容器使运行点原理无功下限,若电压还是越上限则再调变压器分接头降压。类似的情况还有可能出现在12区。

因此,电力系统运行在9,10,11,12区时,应该考虑采用哪种控制方式以最小次数的动作达到预期效果。由于实时系统电压、有功负荷和无功负荷之间的关系存在随机性、非线性的特点,而人工神经网络具有很强的非线性逼近能力、联想记忆能力功能,,在九区图的9,10,11,12区预测变压器分接头调节或电容器投切后的变压无功,决定采用何种控制方式,以得到最佳控制效果。在除9~12区的其他区域内可采用传统的控制策略。这种结合人工神经网络的九区图法控制策略,能够在保证电压合格率有线、无功功率基本平衡的原则下,尽量减少调节投切设备的动作次数。

5 小结

基于九区图和人工神经网络相结合的策略依据给定合理的电压无功功率上下限值和比较准确的人工神经网络的预测,能得到极好的控制效果,既考虑了对受控变压器目标侧母线电压和高压侧无功功率的最优变化曲线的跟踪,又估计了减少变压器分接头动作次数的要求。

参考文献

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