配电网有源滤波器的优化规划

摘 要：现代配电网中一般同时存在多个谐波源，一定程度上导致了电网电流和电压畸变，影响了电网的正常运行。为能够有效地抑制谐波，采用有源滤波器成为一重要选择。该文采用神经网络算法，在多谐波源运行的配电网中优化有源滤波器的安装地点、安装容量，在满足谐波潮流约束条件的前提下，控制滤波装置初期投资费用的同时有效抑制谐波。

关键词：有源滤波器 优化 神经网络

中图分类号：TM72 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）04（a）-0028-02

Abstract： Modern distribution network in the general existence of multiple harmonic sources， led to the grid current and voltage distortion， affecting the normal operation of the grid. In order to effectively suppress the harmonic， Using active filter become an important choice. In this paper， the neural network algorithm is used to optimize the installation location and installation capacity of the active filter in the distribution network running in the multi-harmonic source， and to control the initial investment cost of the filter device.

Key Words：Active power filter；Optimal planning；Neural network

配电网中谐波源导致了电网不同程度的产生了畸变，影响了电网的正常运行。有源电力滤波器作为一种用于动态抑制谐波的电力电子装置，其基本原理是产生与电网中谐波大小相等、方向相反的谐波电流注入谐波源，将谐波源抵消。

有源滤波器在多谐波源网络中的优化配置问题是一个非线性、多变量、多约束的优化问题。该文结合神经网络算法在求解优化问题中的优势和特点，求解这一复杂的非线性优化问题，通过实验得到数据验证了其方法的实用性和有效性。

1 神经网络算法

神经网络算法是一新型的算法，在理论上可以实现任意非线性映射，解决复杂的非线性问题[1]。优化规划问题做一般性描述如下：最小化，受限于其中i=1，2，…，m。记≤（其中i=1，2，…，m），神经网络求解该实现的第一步是构造一个能够惩罚每个违反不等式约束的能量函数，然后通过采用最速下降法或其他无约束最优化技术来解决这个问题。

考虑下列能量函数：式（1）其中右边第一项是待优化规划问题的目标函数。第二项是对于违反约束的惩罚。可取任意形式的分段可微函数。K通常取一个足够大的正数。

3 算例分析

该文采用了一个11节点配电网络[4]的算例，如图2所示，系统基本容量为10 MVA，电压为10 kV[3]。

若在配电网注入谐波源与节点分别为节点1注入1.2 MVA、节点4注入1.5 MVA、节点11注入1.5 MVA谐波。经计算，系统中出现多次谐波，其总谐波电压畸变率和最大畸变分别为THDAvg%=12.1、THDmax%=31.2、THDmax出现节点为11节点。

普通方案在节点1安装1.2 MVA容量滤波器、节点4安装1.5 MVA容量滤波器、节点11安装1.5 MVA容量滤波器，总安装滤波器容量4.2MVA，预计费用140.8万元。采用神经网络方法對该系统进行有源滤波器优化规划得到结果，在节点4安装0.9 MVA容量滤波器、节点11安装0.751 MVA容量滤波器，总安装滤波器容量1.651 MVA，预计费用79.81万元。

通过对比发现与一般的节点处安装有源滤波器相比，该优化方案采用有选择地安装，降低了安装个数和总容量，从而降低了成本。应用该优化方案其补偿效果THD/%分别是：节点1为1.83%、节点2为1.10%、节点3为0.72%、节点4为4.58%、节点5为2.02%、节点6为1.84%、节点7为1.98%、节点8为1.86%、节点9为1.90%、节点10为2.58%、节点11为4.25%。通过数据分析得到，其优化方案满足了电网畸变率要求，最大谐波畸变率出现在第11节点为4.25%，低于国标要求，平均谐波畸变率为2.24%，同样低于标准要求。

4 结语

谐波问题是现代电网比较关注的问题，如何在滤波器设置成本和谐波处理效果找到平衡点是一工程难题。该文采用神经网络算法这一在非线性计算领域有优势的算法，通过设置优化目标函数。最后，通过算理分析，并仿真计算得到相对合理的有源滤波器配置的方案。该方案与普通方案相比，降低了总投资费用的同时获得了符合要求的谐波综合抑制效果。

参考文献

[1] Martin T.Hagan，Howard B.Demuth， Mark H.Beale.Neural Network Design[M].北京：机械工业出版社，2002.

[2] GBT 14549，电能质量公用电网谐波标准[S].

[3] 祁汉逸.基于神经网络算法的配电网APF最优规划[J].科协论坛，2010（2）：82-84.

[4] 陆康，刁倩.有源滤波器在不同网络中的应用分析[J].电力系统保护与控制，2015（3）：143-149.