供配电系统的无功补偿与节能分析

黔南民族职业技术学院 舒 华 王 黔

电网中的电力负荷以感性负荷为主，在运行期间此类设备会消耗无功功率。为降低线路在运输无功功率时产生的电能损耗可对其进行无功补偿，将并联电容器安装到供配电网系统中，为配电网提供感性负载所消耗的无功功率，由此降低无功功率在配电网中的流动速率。在无功补偿实施后可在源头上变为无功能量，由此降低大量线损能量，促进配变利用率提升，降低视在功率。在设备运行中无功补偿装置同步运行，在设备运行结束后补偿设备也停止运行，由此减少视在功率，达到节能省电的效果。

1 供配电无功补偿原理与方式

1.1 装置配置

为确保电力系统稳定运行，获得更多电网经济效益，要求各级电网企业与用户严格遵循无功补偿技术规则，合理配置补偿装置。通常情况下配电网无功补偿主要为容性补偿，在变/配电站中安装集中补偿电容器，并辅以6～20kV的高压补偿。针对变压器中的无功补偿容量，可将变压器负载率提高75%、功率因数设置为0.85，在无功补偿满足变压器负荷最大值后，要求高压侧功率因数超过0.95。此外还可依照变压器额定容量，在15～40%比例内配置无功补偿。

上述配置主要依照电网系统应用经验制定，但在变压器容量范围方面没有明确规定，应针对电容器组设立约束条件，要求依据无功/有功电流将其分组，对控制装置进行自动切换。用户应结合配电网内接载负荷的特征对电力系统内无功补偿装置进行配置，使其满足以下要求：针对超过100kVA的高压电力电网用户，当达到用电高峰期时要求高压侧功率因数应超过0.95；剩余用电负荷的用户系统功率因数应超过0.90，还要对无功补偿装置分组投切，使其在不同状态下避免无功功率进入系统[1]。

1.2 补偿原理

在交流电路运行中，以纯电阻电路为例，可将电能全部转变为热能，经过纯容性负载时并不做工、无需消耗电能，即无功功率。通常情况下实际负载为混合性负载，在电能经过负载时便有部分电能不做功，即无功功率，此时功率因数不超过1。为提高电能利用率，需对其实施无功补偿。当前工业负荷大部分为感性，全部电感负载均需补偿众多无功功率。如若由输电系统供应，则设计输电系统期间应对有功/无功两种功率综合分析。通过输电系统传递无功功率可导致线路与变压器损耗提升，影响经济效益。同时还可由并联补偿电容器提供无功功率，可有效避免输电系统传输的无功功率，使无功损耗降低，促进系统传输效率提升。

1.3 补偿方式

无功补偿是电网运行的基础与前提，合理布局有助于实现无偿补偿，还与降低补偿投资息息相关。通过无功补偿的应用可使无功功率能够就地平衡，促进电压质量提升，降低线损，维护配电网稳定运行。对于无功补偿应坚持分层平衡、就地平衡等原则，基本方式包括集中型、分散型与集中、分散相结合三种模式。从整体来看，应用较为频繁的补偿方式有四种，即变电站集中补偿（A模式）、杆上无功补偿（B模式）、低压集中补偿（C模式）、用户端分散补偿（D模式），四种方式性能分别如下。

A模式下以满足变电站无功需求为补偿目标，降损有效范围为主变与输电网，可有效改善电压状态，投资量较大，设备利用率较高，后期维护检修较为便利；B模式下以满足配变无功需求为补偿目标，降损有效范围为配变与输电网，可有效改善电压状态，投资量较大，设备利用率较高，后期维护检修较为便利；C模式下以满足中压线路无功负荷为补偿目标，降损有效范围为中压线路与输电网，可有效改善电压状态，投资量较小，设备利用率较高，后期维护检修较为便利；D模式下以满足用户端无功需求为补偿目标，降损有效范围为整个电网，可有效改善电压状态，投资量较大，设备利用率较低，后期维护检修不够便利[2]。

2 供配电生产中常用的节能技术

在企业生产期间，供配电系统可分为两项内容，即用电设备与供配电网。结合系统构成特点可从两个角度着手进行验证：一是普及先进节能设备，提高设备能源利用效率，以电机类节能应用为代表；二是将节能技术引入企业生产中使能源损耗降低。从整体来看，供配电生产中应用较为普遍的节能技术如下。

2.1 电力变压器节能

在电力系统结构中，变压器作为关键电力设备之一，要想实现节能目标应合理选择配电变压器容量。对于单台配电变压器来说，先要对负荷大小进行选择，使其超过多台备选变压器，再对变压器对应负荷率进行计算，得到不同配电变压器的运行效率，对比不同待选变压器运行效率，选出效率最佳的变压器。例如，某企业计算负荷有功功率设定为240kW，功率因数为0.75。根据经济运行原则合理选择变压器容量对负荷进行计算，公式为：S＝240/cosφ=240/0.75＝320kW。

备选变压器分别为400kVA、630kVA、800kVA、1250kVA。结合变压器中的技术参数、功率因数等，对不同变压器内负荷率、运行率进行计算，其负荷率（β）、运行效率（η）分别为0.8/0.9754、0.508/0.9842、0.40/0.9541、0.265/0.9541，由此发现630kVA变压器的运行效率最高，故选择该型号设备。在多台变压器运行容量选择中，可使负载损耗与空载损耗处于相同状态。待负载增加后可令n台变压器负载损耗处于（n+1）台空载损耗内，再投入一台变压器便可实现经济持续运行[3]。

2.2 降低线损程度

供电半径对线损具有较大影响，要求对配电网合理布局，尽可能将配电变压器安装在工厂负荷中心点，由此缩短电源与用电负荷间的距离。随着线路长度、电流的变化线损也会随之改变。针对负荷集中线路可利用分流方式、增加线路出线方式降低线路内的负荷电流，由此达到降低线损的目的。导线截面大小同样会影响线损，一般采用截面较大的导线降低线损。导线截面增加可使线损降低，但若增加到一定程度线损降低程度便不再明显。线损不但与电阻相关，还受线路长短、阻抗等因素影响，但阻抗与截面基本没有关联，因此不可过分增加截面达到降低线损的目标，而是要对发热、阻抗、电阻及电流密度等因素综合分析。

随着变频设备内镇流器的广泛应用，导致系统内高次谐波增加、三相电流失去平衡，此时中性线电流增加，应减少传统线路配置模式，增加中性线导线截面以降低线损。在车间运行中，以电动机为代表的感性负载得到普及应用，使功率因数降低，如若无功功率在车间内部无法得到有效补偿便会进入到线路中，导致线损增加，同时还会使供电质量下降。对此，应利用并联电容器等促进功率因数提升，使线损得到有效控制。此外还可通过更新导线连接方式，在导线联结期间应尽量采用线夹连接手段，禁止缠绕连接，不可将铜铝连接起来，尽量利用铝铜过度夹。在正式装配之前还应妥善处理导线或线夹，避免造成锈蚀，还要确保稳定安装。

2.3 合理选择电气设备

变压器作为主要节能设备可分为铜损与铁损两种类型。在空载期间有功损耗一般与铁损相似，固定不发生改变，在负载期间有功损耗与铜损相似，与负荷存在正相关关系。对此，先应根据企业负荷将变压器容量控制在经济运行期间，以免出现“大材小用”情况，降低电能损耗。部分企业始终延用线损较大的老式变压器，此类设备不但线损较高，还存在较大的安全隐患，与节能要求不相符合，此应选择合理高效的电气设备。

例如，将以往电热管加热变为电磁感应加热可有效提高热效率，节约电能；还可在企业内部普及应用变频控制技术等，提高节能效率。当前部分企业普遍应用变频、镇流设备等，很容易导致有功损耗产生，需对此加强重视；企业也可采用抑制高次谐波的联结组别变压器，使谐波得到有效控制[4]。

2.4 普及节能照明系统

据调查国内照明用量占比较大，企业应注重照明方面的节能控制，利用节能灯具替代传统白炽灯，达到节能目标。例如，可在车间厂房、企业内普及高光效的LED灯具，此类灯具不易受损且光效良好，节能型强。同时在照明线路方面还应采用单独布设的方式，利用三相四线供电，将灯具均匀布设为三相可增加零线的截面直径。当前智能技术飞速发展，企业应结合实际需求创建照明智能控制系统，与厂区工作时间、照度等因素结合，对照度进行实时监测与调节，由此实现节能目标。

3 遗传算法在配电无功补偿中的应用

3.1 算法原理

遗传操作的目标是结合个体适应度对生物基因进行模拟操作，由此实现优胜劣汰的优化过程。该算法的主要原理是先要确定染色体，采用轮盘赌的方式解决问题。结合遗传规则，优秀父代有更大几率产生优秀子代，因此应尽量选择优秀染色体为父代。为符合染色体基因多样性，在实际选择中一些较差的染色体也可能被选中。

以某染色体为例，选择比率可用公式表示为Pi式中Pi代表的是第i个染色体相应的概率值；Fi代表的是第i个染色体适应度；当Pi值越大时染色体中选概率便会更大。在染色体选择完毕后，应按照特定交叉概率随机选择部分个体，将其两两配对，且交叉点也应随机选择。在交叉操作时，群体虽然会继承父代基因但不会与父代完全相同，很可能成为更加优秀的个体，使其更加靠近最优解。在交叉期间可能出现0～1个随机数，如若该数字与交叉概率相比较小，此时交叉才会顺利实施。

变异是以较小的概率对群体中某个体的数值进行改变[5]。基本流程为：针对交叉中产生个体内的各个基因，在[0,1]区间伪随机数r，如若r值不超过Pm则实施变异操作。在二进制编码中变异算子可取随机值的相反值，如“0”变为“1”。从本质上看，变异自身为随机搜索，可与交叉算子相结合，避免在交叉计算中造成部分信息丢失，使算法更加有效，还可具备群体多样性，以免未成熟收敛情况发生。

3.2 模型创建

在无功优化问题处理中可结合配电网现实情况创建数学模型，并从多角度出发进行模型优化。在无功优化方面功率约束可创建潮流方程如下：式中，PGi代表的是节点i注入有功/无功功率；PDi代表的是第i负荷有功/无功功率；Gij代表的是节点矩阵中节点i与j元素；代表的是节点i与j之间的相角差，k取值为1时代表最大，k值为2时代表一般，k值为3时代表最小负荷运行方式。

在无功优化方面，可将变量划分为控制型与状态型两种，其中Qc代表的是补偿容量，T代表带负荷调压变压器变比，V代表的是节点电压。针对控制变量不等式约束为：Timin≤Tik≤Timax，i取值为1到nt；Qcimin≤Qcik≤Qcimax，i取值为1到nc；式中，nt代表的是有载调压变压器数量；Ti代表的是变压器变比；Timax代表的是变压器变比上限；Timin代表的是变压器变比下限；nc代表的是补偿节点数量；Qci代表的是补偿容量；Qcmin代表的是补偿容量最小值；Qcmax代表的是补偿容量最大值。在状态变量不等式方面，可约束条件可表示为：Vimin≤Vik≤Vimax，i取值为1到nt；式中，Vimin代表的是节点电压上限；Vimax代表的是节点电压下限。

3.3 无功优化

3.3.1 定制初始种群

在变压器应用中，如若将档位调整到17档，可每次生成0～16个随机数，将其当作变压器的译码，电容器也是同样的道理。每次生成一个染色体后可将各编码从范围内去掉，待全部删除后可重新生成，直到拥有最多档位设备被全部搜索过一遍，便可形成n个不同个体，重复上述操作共计可形成m×n个个体，要求m×n个不超过N的种群，最终利用标准遗传算法生成初始种群，随机生成N-m×n个个体。通过上述方式可使种群能够遍布整个空间，可为后续遗传操作提供更多便利，为全局最优解寻找提供更多可能。

3.3.2 适应度优化

在对电网模型进行分析时可利用配电无功优化函数，将其作为适应度函数进行配电无功计算，一般以遗传算法做到指导方向。本文利用轮盘赌的选择方式朝着适应度增加之处寻找，但无功优化的本质为最小值优化，需要进行目标函数转换，公式为：fitniss=1/F，式中F代表的是目标函数，其变量含义与目标函数相同。首先对适应值总数与各个体所占比重进行计算，当比重越大时可参与繁殖概率便越高，由此确定母体内繁殖个体的数量。

例如，假设适应值函数为fi，种群规模用N表示，则fi为0.5，N为20。在个体繁殖库内的数量计算公式为Ni＝INT（20×0.5/3）＝3个。式中INT代表的是取整函数，待繁殖库形成完毕后边可杂交、变异。

3.3.3 无功优化流程

在开始后将配电网原始数据录入其中，如总节点数、总支路数与节点负荷参数等，然后实施灵敏度分析，挑选几条支路灵敏度最高的点将其当作无功补偿控制点；对种群进行初始化操作，结合编码原则将其变为内含50余个体的初始种群，再将其生成多个控制变量，重新修正网络参数；结合不同负荷水平对配电网潮流进行计算、交叉与变异等，在繁殖库内完成个体杂交、变异等操作，最终生成新个体；针对不同新个体逐一解码，将网络参数调整完毕后实施潮流计算；获得不同个体适应值进行计算并评价个体、并排序；最后判断收敛条件，待其满足最优个体保留数量时停止迭代，将最优解输出，尽管未能达到最佳个体保留数量，但若达到最大遗传迭代次数时也会停止迭代，将次优解输出，否则将会继续迭代，直到输出最优结果，完成程序运行目标[6]。

综上，当前国内经济飞速发展，电力消耗不断增加，在能源需求上存在较大矛盾，不利于工业持续发展。对此，在供配电运行中可通过电力变压器节能、降低线损程度、合理选择电气设备以及普及节能照明系统等方式使系统得到无功补偿，达到节能降耗目标，减轻电力部门整体压力，改善电能资源的生产现状，推动当地工业建设的可持续发展。