10 kV供配电系统智能化设计与优化方法

陈志婷

（佛山电力设计院有限公司，广东 佛山 528200）

0 引 言

当今，电力系统在维持日常生活和工业生产中的关键作用变得愈发明显。10 kV供配电系统作为电力传输和分配的重要组成部分，不仅需要满足日益增长的电力需求，还需要应对电力负荷的不断变化和电网的复杂性[1]。为了提高电力系统的效率、可靠性和可持续性，智能化设计和优化方法逐渐成为了不可或缺的工具[2]。供配电系统智能化设计的本质是利用现代信息技术，包括传感器、数据分析和控制系统，将传统电力系统转化为具有自我感知和自我调整能力的系统。这种转变使得电力系统能够更快速地适应电力需求的变化，并有效地应对各种挑战，如电压稳定性、能源效率和设备故障。同时，电力系统的智能化设计还为电力网络运营商提供了更精确的数据，以支持优化决策和资源分配[3]。

文章主要探讨10 kV供配电系统的智能化设计与优化方法[4]。详细介绍系统架构、数据采集、智能传感器应用、数据处理以及实时监测控制策略的关键要点，研究电压控制优化方法和损耗降低优化方法，以提高电力系统的性能[5]。此外，还将研究智能算法在电力系统优化中的应用，以实现更智能、高效的电力系统运营。

最后，通过实验和案例分析来验证提出方法的有效性，并总结研究的主要发现和对电力系统未来发展的展望。本研究将为电力领域的研究和实践提供有价值的见解，并为构建更可靠、高效的10 kV供配电系统提供有力支持。

1 10 kV供配电系统的智能化设计

1.1 系统架构与数据采集

10 kV供配电系统的架构如图1所示。一是数据采集子系统。数据采集是智能化系统的核心，数据采集子系统由传感器、智能电表、保护装置等部件组成，用于实时监测电力系统的状态[6]。传感器可以测量电压、电流、功率因数以及频率等参数；智能电表能够提供电能消耗信息；而保护装置则用于检测故障并采取措施以确保系统的安全性[7]。二是通信网络。数据采集子系统通过高速通信网络将数据传输到中央控制系统，包括光纤、以太网、无线传感器网络等[8]。通信网络必须具备高带宽、低延迟和高可靠性，以确保及时传递数据。三是中央控制系统。中央控制系统是智能化设计的大脑，由计算机服务器、存储设备和软件组成，用于处理和分析从数据采集子系统收集的数据[9]。中央控制系统可以实施高级控制策略，如负荷管理、电力质量改善、故障检测以及自动切换等。四是智能算法，智能算法是系统的智能化核心，用于优化电力系统的运行，包括电力流分析、负荷预测、能源管理以及优化调度等。这些算法可以提高系统效率，减少能源浪费，并支持可再生能源的集成。

图1 10 kV供配电系统的架构

1.2 智能传感器应用

在10 kV供配电系统的智能化设计中，智能传感器广泛应用于实现实时数据采集、监测和智能决策，以提升系统的稳定性、可靠性和效率。这些传感器用于监测电流、电压、温度、湿度、气体、振动等重要参数，以及电能质量和设备状态[10]。通过分析传感器数据与先进的数据，遥测系统集成，电力系统运营者能够实时获取系统的健康状况，预测潜在故障，及时采取措施，提高了电力系统的可维护性和故障响应性。此外，智能传感器还支持自动断电、遥控操作和设备诊断，最大限度地减少了停电时间，确保了电力供应的连续性和质量，为电力系统的智能化运营提供了坚实的基础。

1.3 数据处理与分析方法

首先，数据采集系统配备了高精度传感器，负责获取电流、电压、温度、湿度、振动、电能质量以及设备状态等多维度数据，并对采集到大数据进行预处理，包括去噪、滤波和数据清洗，以确保数据的准确性与完整性。其次，数据存储与管理采用分布式数据库和大数据存储解决方案，以应对大规模数据的高效存储和检索需求。最后，要充分考虑数据安全性和备份策略，以确保数据的保密性和可用性。实时数据分析和决策系统允许电力系统运营者及时响应，通过实时监测和数据分析，识别故障、异常和潜在问题，以实现自动化的远程操作、设备控制和告警通知。

2 供配电系统优化方法

在完成10 kV供配电系统的智能化设计后，使用智能算法中的遗传算法，以供配电系统能耗最小化为优化目标对系统进行优化。由于电力系统中的优化问题通常涉及众多的变量和复杂的非线性关系，传统的数学方法难以有效解决，而遗传算法作为一种启发式搜索算法，能够通过模拟自然选择和遗传进化的过程，从大量可能的解空间中寻找到潜在的最优解，尤其适用于高维度、复杂的优化问题。因此，使用遗传算法可以帮助电力系统工程师有效地优化配电网配置，提高系统效率，降低运营成本，从而实现可持续性和经济效益。能耗最小化的目标函数为

式中：E为总能耗；Pi为第i个设备的功耗；ti为第i个设备的运行时间。

使用遗传算法求解10 kV供配电系统中配电网能耗最小化优化问题需要的具体步骤如下所述。

步骤1，初始化种群。随机生成一组初始个体，每个个体代表一个可能的解，即电力系统配置，每个个体包含负荷分布、电压控制策略和设备状态等信息。

步骤2，适应度评估。计算每个个体的适应度，即目标函数的值，以衡量其能耗。适应度函数评估了电力系统配置的性能，其目标是最小化能耗。

步骤3，选择操作。根据适应度值，选择一部分适应度较高的个体作为父代，以参与繁殖下一代，适应度较高的个体被选中的概率较大，以增加其遗传信息传递给下一代。

步骤4，交叉操作。对选中的父代个体进行交叉操作，以生成新的子代个体，模拟基因的组合和遗传信息的传递。

步骤5，变异操作。对一些子代个体进行变异操作，以引入新的随机性和多样性。

步骤6，新个体的适应度评估。对新生成的子代个体和未被选择的父代个体进行适应度评估。

步骤7，选择下一代种群。组合父代和子代，选择适应度较高的个体，作为下一代种群，并重复执行步骤2～6，直到达到停止条件，如达到最大迭代次数或适应度收敛。

步骤8，遗传算法将产生最佳的个体，表示电力系统的最佳配置，以最小化能耗。

通过分析最佳个体的变量值，可以得到实际的操作策略，包括负荷分布、电压控制参数和设备状态。

3 实验分析

实验设置了一个包含3个负荷节点（A、B、C）、2台变压器（T1、T2）和1条线路（L1）的10 kV供配电系统。通过优化负荷分布使系统的能耗最小化。负荷节点的初始负荷与优化后负荷情况如表1所示，变压器的功耗变化如表2所示，线路的功耗变化如表3所示。

表1 负荷节点的初始负荷与优化后的负荷 单位：MW

表2 变压器的功耗变化 单位：MW

表3 线路的功耗变化 单位：MW

结合表1、表2和表3的数据，通过累加系统内各个负荷节点的初始负荷、变压器的初始功耗和线路的初始功耗计算系统的初始能耗，可得系统的初始能耗为Ei=12.6 MW。在得出系统的初始能耗后，进一步通过累加系统内各个负荷节点优化后的负荷、变压器优化后的功耗和线路优化后的功耗计算智能算法优化后的系统能耗，可得系统优化后的能耗为Ep=11.55 MW。通过对比初始系统能耗和优化后的系统能耗，计算系统内能耗的变化程度，用以衡量文章所提智能算法对10 kV供配电系统的能耗优化，优化结果为

由式（2）可知，采用文章所提的优化方法使系统的能耗降低了1.05 MW。通过实验数据的支持，进一步证实了电力系统配置的改进程度，为相关领域的研究和实践提供了有力的支持和参考。

4 结 论

本研究的目标是提高10 kV供配电系统的效率和可靠性，通过智能化设计和优化方法实现这一目标。深入探讨了智能化设计的各个方面，包括系统架构、数据采集、智能传感器应用、数据处理以及实时监测控制策略。同时，研究并设计了电压控制和损耗降低的优化方法，以提高电力系统性能。通过实验和案例分析，验证了这些方法的有效性，为电力系统运营商提供了更好的决策支持。