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变电站电压无功的控制研究

作者: 时间:2012-06-10 来源:网络 收藏
的投切控制策略。在图 A2 中,U 上限和 U 下限根据电压合格范围确定, 有时为了实 现电压逆调整,需要根据各个负荷时段确定电压的 上、 下限;Q 上限和 Q 下限是根据每组电容器容量、 电容偏差及无功基本平衡和保持投切基本稳定原 则确定。Q 下限表示无功过剩,Q 上限表示无功不 足。各个区的控制规则如下[7,8]:

  0 区——均合格,不调节,此区为稳 定工作区。

  1 区——电压越上限,降压。

  2 区——电压越上限,无功越上限,先降压, 如无功仍越上限,投电容。

  3 区——电压合格,无功越上限,投电容。 4 区——电压越下限, 无功越上限, 先投电容, 若电压仍越下限则升压。

  5 区——电压越下限,升压。

  6 区——电压越下限,无功越下限,先升压, 如无功仍越下限,切电容。

  7 区——电压合格,无功越下限,切电容。

  8 区——电压越上限, 无功越下限, 先切电容, 如电压仍越上限则降压。

变电站电压无功的控制研究

  3.3 基于人工智能的控制策略

  3.3.1 基于模糊控制理论的控制原理

  模糊控制适用于不确定的、有不同量纲的、相 互冲突的多目标优化问题。通过模糊隶属度函数, 把电压和无功偏差量、分接头档位、可调电容器组 数等模糊化处理,转化为模糊集论域的词变量,作 为模糊控制器的输入。控制器的输出对应于控制规 则表内电压和无功偏差的一种组合,最后把控制器 的输出模糊化,得到作用于分接头调节和电容器组 投切控制的精确值。

  模糊算法所需信息量少、计算量小,且能很好 的反映电压的变化情况,容易在线实现,在模糊控 制下,系统的电压性能及稳定性均有令人满意的控 制效果[9]。

  3.3.2 基于人工神经网络负荷预测的电压无功控制

  原理 人工神经网络有集体运算和自适应学习的能 力,有预测性、指导性和灵活性的特点,将无功预 测与优化决策相结合,该控制策略首先将相关的历 史数据输入无功预测神经网络训练样本集,再将负荷预测结果及电压、无功、功率因数等系统实时数 据模糊化,输入控制决策神经网络,输出控制信号 [10]。

  利用神经网络技术,分析电压发生变化的原因 和趋势,确定综合控制策略,能大大减少变压器分 接头调节次数。

  3.3.3 基于专家系统的电压无功控制原理

  专家系统是在一个特定领域内用人类专家水 平去解决该领域中难以用精确数值模型表示的困 难问题的计算机程序。专家系统的基本思想是让计 算机能够存储某一领域的专门知识,并能够像专家 那样有效地利用这些知识去解决该领域的复杂问 题。

  专家系统具有启发性、 透明性、 灵活性等特点。 在实际应用中,运行调试人员预先根据经验和具体 要求,根据可能出现的各种情况制定一套基于规则 的专家系统。运行时,专家系统针对具体的配置情况、电压等级、系统运行时段,模拟专家决 策的过程,根据规则综合、智能地调节无功电压, 从而达到预期的控制目标。目前许多学者利用专家 系统这些优点和特点研究开发无功电压专 家系统的控制策略。它的典型应用是将己有无功电 压控制经验或知识用规则表示出来,形成专家系统 的知识库,进而根据上述的规则由无功电压实时变 化值求取电压的调节控制手段[11]。


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