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[09-27 18:52:15] 来源：http://www.88dzw.com 电力技术 阅读：8541次
文章摘要：3.2 优化算法 由于电力系统的非线性、约束的多样性、连续变量和离散变量混合性和计算规模较大使电力系统的无功优化存在着一定的难度。将非线性无功优化模型线性化求解，是一些算法的出发点，如基于灵敏度分析的无功优化潮流、无功综合优化的线性规划内点法、 带惩罚项的无功优化潮流和内点法等等，以上均是通过将非线性规划运用泰勒级数展开,忽略二阶及以上的项,建立线性化模型求得优化解。这些方法由于在线性化的过程中，忽略了二阶及以上的项，其计算的收敛性得不到保证。为了提高优化计算的收敛性，又提出了将罚函数的思想引入线性规划,提出了带惩罚项的无功优化潮流模型与算法，使依从变量的越限消除或减小到最低限度。
浅谈电力系统的无功优化和无功补偿（推荐）,标签：电力技术资料下载,电力电子技术,http://www.88dzw.com3.2 优化算法
由于电力系统的非线性、约束的多样性、连续变量和离散变量混合性和计算规模较大使电力系统的无功优化存在着一定的难度。将非线性无功优化模型线性化求解，是一些算法的出发点，如基于灵敏度分析的无功优化潮流、无功综合优化的线性规划内点法、 带惩罚项的无功优化潮流和内点法等等，以上均是通过将非线性规划运用泰勒级数展开,忽略二阶及以上的项,建立线性化模型求得优化解。这些方法由于在线性化的过程中，忽略了二阶及以上的项，其计算的收敛性得不到保证。为了提高优化计算的收敛性，又提出了将罚函数的思想引入线性规划,提出了带惩罚项的无功优化潮流模型与算法，使依从变量的越限消除或减小到最低限度。但它不能从根本上结局线性化后的不收敛问题。
针对线性算法方法的不足，又提出了一些运用非线性算法，混合整数规划、约束多面体法和非线性原-对偶算法等等。尽管这些方法能在理论上找到最优解，但由于无功优化本身的特性，使计算复杂、费时，且不能保证可靠收敛。
为了提高收敛性和非线性的对于无功优化中的离散变量(变压器分接头的调节，电容器组的投切)的处理，基于人工智能的新方法，相继提出了遗传算法，Tabu搜索法，启发式算法，改进的遗传算法，分布计算的遗传算法和摸似退火算法等等，这些算法在一定的程度上提高了无功优化的收敛性和计算速度，并且有些方法已经投入实际应用并取得了较好的效果。
但在无功优化仍有以下一些问题需要解决：
1)由于无功优化是非线性问题，而非线性规划常常收敛在局部最优解，如何求出其全局最优解仍需进一步研究和探讨。
2)由于以网损为最小的目标函数，它本身是电压平方的函数，在求解无功优化时，最终求得的解可能有不少母线电压接近于电压的上限，而在实际运行部门又不希望电压接近于上限运行。如果将电压约束范围变小，可能造成无功优化的不收敛或者要经过反复修正、迭代才能求出解(需人为的改变局部约束条件)。如何将电压质量和经济运行指标相统一仍需进一步研究。
3)无功优化的实时性问题。伴随着电力系统自动化水平的提高，对无功优化的实时性提出了很高的要求，如何在很短的时间内避免不收敛，求出最优解仍需进一步研究。<![endif]>
4 配电线路上的无功补偿及用户的无功补偿
4.1 配电线路上的无功补偿
由于35kV、10kV及一些低压配电线路的电阻相对较大，无功潮流在线路上流动时引起的功率损耗较大且电压损耗较大，故其无功补偿理论建立在其上。经典的线路补偿理论认为电容器安装的位置可见下表。
其原理可简述如下：
当线路输送的无功功率Q，线路长度L，每组补偿距离为x时，每组补偿容量为Qx
Qx=Qx／L
当认为电容器安装在补偿区间中心时，降低的线损最大。无功潮流图可见图1所示：
当第i组电容器安装地点离末端的距离为：
对任一组电容器安装位置离末端的位置为：
xi=L(2i-1)/(2n+1)
其最佳补偿容量为：
nQx=2nQ／(2n+1)
这样即可求得表1的数据。
对于配电线路的无功补偿可有效降低网损，但它的效果不如在低压侧补偿。这个结论是假定无功潮流是均匀分布的，如果线路上的无功潮流为非均匀分布的，得出的结论将不同；同时在线路上安装电容器组时，其维护、操作比较不便，且也没有考虑补偿设备的投资问题。因此，建议采用下述方式。
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