【关键词】配电网调度；电压无功优化控制；优化算法；协同控制

引言

社会经济飞速发展，电力需求持续增长，配电网规模越来越大，结构变得愈发繁杂。无功功率的合理分配对削减配电网的网损，改善供电效能有着十分重要的意义，在配电网调度过程中，电压无功优化控制属于十分关键的部分[1]。但当前配电网在电压无功控制方面还存在不少问题，如电压波动频繁、无功补偿不够或过量等。因此加强对配电网调度中电压无功优化控制策略的研究，对改进配电网的运行品质和保证电力供应的可靠性有着重大的现实意义。

一、配电网调度中电压无功控制存在的问题

（一）电压波动问题突出

配电网在运行时，由于负荷的动态变化、分布式电源接入以及电网故障等因素造成电压波动的现象比较普遍，负荷突然增加或减少会导致线路上电压情况发生变化，进而使用户端电压出现波动。分布式电源如太阳能光伏板、风力发电机等的输出功率存在间歇性与随机性的特点。在接入配电网后会对局部电压造成较大影响，以太阳能光伏为例，在光照强度发生改变时，分布式电源的发电功率也会随之变动，导致接入点处的电压产生波动现象。频繁的电压波动不仅会影响到用户电器设备能否正常运转，还会缩短使用寿命，并且有可能引发电压越限等安全问题。

（二）无功功率分布不合理

配电网中无功功率的分布不合理亦是突出问题。一方面，部分地区无功补偿不足，导致线上无功电流增大，线路损耗增加，供电效率降低。例如，偏远地区或老旧配电网因为设备旧，投资少，无功补偿装置不全，无法满足实际无功需求。另一方面，部分地区可能存在无功补偿过量的情况，导致无功功率在电网里倒送，加重了电网负担同时造成了资源浪费。无功功率分布不合理还影响电压质量，电压调整难度高，难以维持在合理范围内。

（三）控制手段相对落后

目前部分配电网在电压无功控制手段上较为落后，传统的控制办法大多依靠人工操作与经验判断，缺少实时性与精确性。例如，调节变压器分接头或投切电容器时，一般按照现场人员的观察和经验来决定操作的时机和力度，这样既费时又费力，而且不能很好地适应配电网的动态改变。现存的自动化控制系统在功能上也存在一定的限制，无法对电压无功实施及时的监测、分析以及优化控制，很难达到现代配电网对电压质量与运行效率的要求。对于分布式电源接入造成的复杂工况，传统方法应对能力欠缺，导致电压无功控制的效果不佳，急需改良升级[2]。

二、配电网调度中电压无功优化控制策略

（一）优化算法的应用

要提升电压无功优化控制的精确度和效率，采用先进的优化算法成为必然趋势。遗传算法属于一种按照自然选择及遗传学原理而设计的优化算法，有较强的全局搜索能力，它能模仿生物进化过程中选择、交叉、变异等操作。在庞大的解空间中逐渐搜索到最佳解，针对电压无功优化控制而言，遗传算法会把电压偏差、网损这些关键指标当作优化目的，把变压器分接头位置，电容器投切容量这些作为决策变量。每一次迭代计算中，算法根据适应度函数评价个体，留下适应度高的个体，淘汰适应度低的个体，然后用交叉和变异操作产生新的个体，经过不断地迭代，最后找到满足各种约束条件的最优控制策略。这种算法能考虑到配电网的复杂性和非线性，避免陷入局部最优解，给电压无功优化控制提供科学合理的决策依据[3]。

粒子群优化算法也是常见的优化算法之一，它模仿鸟群或者鱼群的群体行为，依靠个体之间分享信息并合作来找到最优解。这种算法当中，每个粒子代表一种可能的解，粒子在解空间内飞翔，按照自己和群体的最优位置持续调整飞翔的方向和速度。粒子群优化算法有收敛速度快，全局搜索能力强等优点，可以快速找出接近最优的解。在电压无功优化控制方面，遇到复杂的非线性问题时，粒子群优化算法能高效地处理各种约束条件，及时调整控制参数，做到电压和无功的优化调配，改善配电网的运行质量以及经济水平。

（二）先进设备的运用

采用先进的无功补偿设备及电压调整设备也是进行电压无功控制的重要措施之一。