王素英
（深圳供电规划设计院有限公司 广东深圳 518054）
摘要：无功优化利用对控制变量的优化，将系统的性能指标最优时进行无功调节，其作为一种无功调节的方法，能够让供电效率达到最佳。随着电力系统的发展，对于无功优化方法的应用愈加广泛。本研究通过对无功优化的了解，明确电力系统无功优化的宗旨和原则，分析其优化算法，并且发现电力系统无功优化的不足，探讨解决方式并对未来进行展望，为相关领域研究提供参考，促进电力系统无功优化的发展和推广。
关键词：电力系统；无功优化；研究现状；展望
前言：对于电能的运用是衡量国家或地区发展能力的标尺。几十年来，很多专家和学者提出电力系统不但可以保证系统可靠工作，同样可以强化系统管理。如今，电力市场竞争激励，企业对于效益的追求更加迫切，只有提高运行效率，才能保证生产效率的提升。通过将无功优化技术应用到电力系统中，能够实现技术水平的提高，为企业带来更多的经济效益。虽然目前此方法存在一定的问题，但是通过找到正确途径，对未来进行展望，相信可以更好地发展。
1无功优化概述
无功优化是电力系统工作过程的重要构成部分[1]。无功优化主要为在特定系统构成参数以及承载状况基础上，利用对有关特定控制变量加以优化，且在规定条件下，保证系统的多个性能指标全部可以实现最佳时的无功调节技术。一般来讲，会涉及到此技术设备投入地点确定、变压设备分接头调整和发电设备的端电压匹配等问题。
通常无功优化涵盖2个方面，无功补偿设备优化规划和电压无功优化控制。前者主要着重对高压网和中低压网的计划，根据电网负荷能力，结合设备投资、减损等电网设备分配和组合方法，由此能够节省成本，保障电网运行安全；后者主要利用调度自动化体系搜集不同节点的遥感信息和其电压、功率因数等，加以在线电压无功优化，保证电容投切最科学合理，其主要包括集中式与分布式模式[2]。
2电力系统无功优化原则及宗旨
2.1原则
电力系统无功优化一般应具有比较精准的变压设备采纳数以及负荷信息，但是工作过程中电力系统通常为不断改变的，其增加了电力系统无功优化的复杂性。以此需要参考系统实际状况灵活应用无功优化方法。然而此方法应用的首要问题即为明确适当的补偿位置，参考互联网构成特征选择中枢点以实现其他节点的调控，且应用分布与集中式补偿方法。唯有通过优化统计互联网无功情况，明确不同工作状况中补偿位置及补偿方法，科学分配系统无功补偿容量，才可以保证应用效果的最佳[3]。
2.2宗旨
无功优化的终极目的即为减损、稳定电力系统电压量，其宗旨即为得到最高的经济效益。而无功补偿设备的配置以及工作维系等支出，全部能够对系统无功优化带来影响。因此电力系统无功优化需要根据投资以及节约层面分析。第一，由于当设备有同样电容补偿时，变电站安置的电容设备电压等级愈高，投入愈多，反之等级低投入少。所以正常情况下，最好挑选电压等级较低的电容补偿设备，确保可以实现分层就地平衡，降低电能浪费，且让电压质量以及效益达到最高水平；第二，关于统计信息能够体现出远，当线路距离并非很长情况下，因为安装无功补偿减损幅度不大，因此其安装设备效益不高。若输电长度更远，则安装一样容量无功补偿减损也变少，因此当补偿程度一定时，无需在提高其设备。无功补偿作为比较复杂的程序，其一定要考虑到不同方面的问题，不但应参考设备的节能与可靠性，同时要认识到成本的重要性[4]。
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3电力系统无功优化算法
3.1运筹学法
电力系统无功优化运筹学法主要自一个点出发，参考轨迹不停改变目前解，最后得到最优解。此优化方法主要包含线性、非线性、二次、混合规划法。其中线性规划法主要为将函数对象及局限条件都利用泰勒公式计算，将非线性规划法中转化为线性问题。而非线性规划法中的简化梯度法利用极坐标模式的牛顿抄录运算，对不等式限制用Kuhn-Tucker罚函数进行解答。
3.2人工智能法
人工智能法主要涵盖人工神经网络（ANN）、模糊优化法（ES）、遗传算法（GA）等等。ANN主要为很多简单元件构成，模仿大脑的一种网络体系。ES能够处理电力系统的参数问题。如利用线性灵敏度矩阵构建函数对象和状态控制变量的关联，得到最大模型以及目标函数隶属函数。ANN对于电力系统参数的确定比较有效。GA主要为模拟生物遗传与进化而构成的全局优化搜索算法。此方法比较简单，不用求导就能够处理离散控制，得到全局最优解。如今GA应用到很多领域，如设备设计、计划、函数优化等[5]。
4电力系统无功优化的不足
4.1缺乏电源点
现实工作中能够看出，由于实时设置的发电规划有差异，且并没认识到无功优化平衡的重要性，有时会出现区域无功电源点匮乏，难以保障工作电压。
4.2控制问题
目前无功优化控制主要涉及响应速度、不可行处理和测量、信息质量、变量调节等。但是当前算法难以满足在线闭环控制规定。
4.3动态无功优化问题
此问题主要与高压电背景下切换操控设备有关。若此类问题经常出现，则会破坏设备绝缘鞥努力，很大程度上减少使用周期，更为严重则会影响生产安全。所以应严格控制设备运行次数，可挑选应用动态计划方式实施，约束变压设备带负荷调压设备无功补偿的投切次数。然而因为状态数量多，无法保障求解速度[6]。
5电力系统无功优化方法
电力系统无功优化的关键方法为电容设备投切以及安装、发电设备无功出力、变压设备调节和机端电压调整。如今，无功优化方法逐渐智能化，自原来的一个变电站向AVC（电压无功优化控制）发展。无功优化系统的智能化应构建相匹配的限制元素以及无功网络解析性能，有辅助决策性能，减少网损。
作为无功优化技术之一的无功补偿主要利用对电容设备容量以及安置区域调节实现优化。因为系统电力负荷，如变压设备与电动机等多数为感性负荷，工作时产生很多能量消耗有功功率，部分出现无功功率。还有很多由于功率低，无法保证系统顺利工作。则可防止并联电容设备到电力系统中，由此保证更多无功功率的供给，降低电损[7]。
6未来展望
如今电力系统愈加繁琐，其不但需要整体规划，同时应采用无功优化方法。不同地区的相关部门应互相合作，加以科学调控，有效控制无功电压，采用创新的无功设备优化电力系统，加强创新力度，开发新装置。针对怎样提高效率，构建准确复合模型进行思考，优化实现在线闭环。
结束语：随着电力系统的发展，其构成和运行更加繁琐和复杂，不仅要系统规划、应用无功优化技术，还需对交直流输电、电力市场等综合考虑。未来的发展中，应加强不同地区的交流，开发创新的无功调节设备，提高优化效率，构建精准的负荷模型，保证在线闭环控制。
参考文献
[1]刘凯,申小敏,陈志江. 电力系统无功优化研究的进展与展望[J]. 黑龙江电力,2014,04:305-309.
[2]李鑫滨,朱庆军,马红霞,李强波. 粒子群算法及其在电力系统无功优化中的应用综述[J]. 燕山大学学报,2008,03:245-250.
[3]马磊,杨莲. 人工智能算法在电力系统无功优化问题中的应用[J]. 电脑知识与技术,2010,24:6840-6842.
[4]李丽英,周庆捷,杨少坤. 电力系统无功优化问题研究综述[J]. 电力情报,2002,03:69-74.
[5]李婧,李俊儒,刘玲. 电力系统无功优化的模型及算法的综述[J]. 中国电力教育,2007,S1:131-133.
[6]吕静.电力系统无功优化与电压综合控制的回顾、现状与展望[J].牡丹江大学学报，2011，09（14）：291-293.
[7]蒋慧.改进的遗传算法在电力系统无功优化中的应用[D].合肥：安徽工程大学，2010.
论文作者:王素英
论文发表刊物:《电力设备》2016年第7期
论文发表时间:2016/7/1
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