电力输配变系统最优配置与规划研究

2023-12-21 07:50国网河北省电力有限公司元氏县供电分公司王靖楠
电力设备管理 2023年21期
关键词:约束条件遗传算法可靠性

国网河北省电力有限公司元氏县供电分公司 王靖楠 刘 胜

1 引言

随着社会经济的快速发展和电力需求的不断增长,电力输配变系统的优化配置与规划越来越重要。电力输配变系统涵盖了电力设备的输配电过程,负责将电力从发电站传输到用户端。为了提高电力输配变系统的运行效率、安全性和经济性,科学、合理的系统配置与规划是必不可少的。

2 电力输配变系统的定义和组成

电力输配变系统主要指的是从发电站发出电力后,通过输电线路、配电装置、变压器等设备,将电能传输到用户端的整个过程。其中,电力的输送主要通过输电线路进行,电力的转换主要通过变压器进行,电力的配送主要通过配电装置进行。此过程需要考虑电力的传输损失、电压等级的变换、电力的质量和稳定性等问题[1]。电力输配变系统的组成见表1。

表1 电力输配变系统的组成

3 电力输配变系统最优配置方法

3.1 最优配置的基本理论

最优配置的基本理论涉及电力系统规划与运营优化的相关问题,其中重要的一部分是基于经济性和可靠性的评价方法。

3.1.1 经济性评价方法

电力系统的经济性是衡量电力系统最优配置的重要指标。最基本的经济性评价方法是通过计算单位时间内的总成本来实现。总成本一般包括电力系统的建设成本、运维成本和损失成本等。优化目标是使总成本最小:

其中,Cmin是总成本,C建设是电力系统的建设成本,C运营是电力系统的运营成本,C损失是电力系统的损失成本。

3.1.2 可靠性评价方法

除了经济性,电力系统的可靠性也是衡量电力系统最优配置的重要指标。可靠性评价方法主要包括系统平均中断频率指标(SAIFI)、系统平均中断持续时间指标(SAIDI)、系统平均中断时长指标(MAIFI)等。

3.2 最优配置的方法和技术

在电力输配变系统最优配置问题中,本文应用的是混合粒子群-遗传算法,结合了粒子群优化(PSO)和遗传算法(GA)的优点。

在混合粒子群-遗传算法中,通常先使用遗传算法对解空间进行粗糙搜索,以获取较好的初始解群体,然后再使用粒子群优化对这些初始解进行精细搜索,以获得更优的解。这种混合算法可以有效地结合全局搜索和局部搜索的优势,以实现更快的收敛速度和更好的解质量。

在电力输配变系统的最优配置问题中,混合粒子群-遗传算法可被用于优化各种系统参数,如电源配置、负载分布、配电线路的布局等。例如,对于配电线路的最优布局问题,可以把各个线路的长度、电阻、电压等级等作为解的编码,然后使用混合粒子群-遗传算法寻找最优的线路布局,以达到降低系统损耗、提高电能质量等目标[2]。

3.3 电力输配变系统最优配置的具体步骤

在电力输配变系统的最优配置过程中,首先需要明确最优配置问题的具体内容和目标函数,如最小化总成本、最大化效率或可靠性等,并建立问题的数学模型。然后,初始化决策变量并计算每个解的适应度值。接着,采用混合粒子群-遗传算法进行迭代搜索,不断优化决策变量以改进适应度值,并同时检验新产生的解是否满足所有约束,若不满足则通过修复策略修复为可行解。在满足终止条件后,如达到最大迭代次数或目标函数值改进幅度小于预设阈值等,结束搜索并输出最优配置方案及其目标函数值。如有需要还可以进行后续的结果分析和评估,以评价最优配置方案的经济性、可靠性和环境友好性等性能,从而进一步提高系统的运行效率和可靠性,降低运行成本,提升电力供应的质量和满意度。电力输配变系统最优配置流程如图1所示。

图1 电力输配变系统最优配置流程

4 电力输配变系统规划的方法

4.1 规划的基本理论

规划电力输配变系统的基本理论涉及系统设计、运行、维护等多个环节,目标是在满足系统可靠性、安全性、经济性等多方面要求的基础上,实现系统的最优运行和配置。

对于电力系统规划的基本问题,一般可以用数学的方式进行描述。在电力输配变系统规划中,最常见的是最优化问题。设x 为决策变量,如发电机容量、线路投资等,F(x)为目标函数,例如总成本、损失成本等,G(x)为约束条件,例如系统稳定、环保等。最优化问题形式:

其中,min F(x)表示目标是最小化目标函数F(x),s.t.表示满足条件,G(x)=0表示约束条件。解决这个问题的主要方法有线性规划、整数规划、非线性规划等,方法的选择主要取决于问题的具体性质。

4.2 电力输配变系统规划的方法和技术

在电力输配变系统的规划中,线性规划可被用于处理多种问题,如输电线路的选址规划、电源装置的配置规划等。具体应用到电力输配变系统规划中,可以把规划问题转化为一个线性规划模型。例如,要规划一个电力输配变系统,其中需要确定各个变电站的位置、容量以及各条输电线路的走向、规模等,可以设定一个目标函数,如系统总投资、系统运行成本等,约束条件可以包括电力供需平衡、电压水平要求、线路载流能力等[3]。

通过这种方法,可以在满足所有约束条件的前提下,求解出使目标函数取最优值的解,得到电力输配变系统的最优规划方案。

4.3 电力输配变系统规划流程

电力输配变系统的规划流程如图2所示,主要包括需求分析、系统模型构建、规划目标与约束条件设定、选择优化方法和技术、执行规划和优化、分析和评估规划结果以及结果反馈和调整。

图2 电力输配变系统规划流程

首先,进行电力系统需求分析,包括电力供应、设备运行和维护、环境和社区等需求,这将指导规划过程的所有环节。然后,构建系统模型,包括设备、网络结构、操作条件等,以反映系统的实际情况。接下来,设定规划的目标,如降低成本、提高可靠性等以及规划的约束条件,如设备运行条件、技术标准、法规要求等。根据规划任务的具体性质选择适合的优化方法和技术,例如线性规划、混合整数规划等。执行规划和优化算法,获取满足约束条件的最优解,然后进行规划结果的分析和评估,检查其是否满足预设的目标和约束。如若规划结果不满足预期,需要进行结果反馈和调整,根据反馈调整规划方法或条件,然后重新进行规划[4]。此一系列步骤需要多次迭代,并在实际操作中根据实际反馈进行调整和优化,最终形成满足需求、优化资源配置、高效运行的电力输配变系统规划方案。

5 电力输配变系统最优配置与规划的案例分析

5.1 案例概况

以某地区的电力输配变系统作为实证案例。该电力系统由多个发电厂、数个配电中心以及各个消费区域组成,系统中涵盖了电力生成、输送、分配以及使用的全过程。目前,由于该地区电力需求的增长以及电力系统的复杂性,在确保供电可靠性的同时实现系统最优配置与规划,成为重要的问题。

5.2 实施效果分析

优化后的电源配置满足了区域和时间变化的电力需求,使负荷分布更均衡,避免了供电短缺并提高了稳定性,如高负荷区域的供电能力增加15%,低负荷区域下降10%,以此提升电力资源利用效率。设备使用状态的改进降低了过载现象,如过载设备比例从30%降至5%,这有利于延长设备寿命。最优配置与规划显著降低了系统电力损耗,提高了运行效率,数据显示,电力损耗降低了约20%,运行效率提高了约10%。同时,系统对电力需求变化的适应性增强,能够通过调整电源配置快速满足需求。此外,电力系统的供电质量也得到提升,电压和频率的合格率都有显著提高。

6 结语

电力输配变系统的最优配置与规划是电力系统规划与运行管理中的重要任务。本研究通过深入探讨电力输配变系统的组成和特性,详细介绍了最优配置与规划的基本理论、方法和步骤。通过具体的案例分析,验证了这些方法的实用性和有效性。

实践证明,电力输配变系统的最优配置与规划能够有效地优化电力资源配置,提高电力系统运行效率,降低电力损耗,增强系统适应性,提高供电质量。这对于保证电力供应,满足社会经济发展的电力需求,具有重要的意义。

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