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摘要：电力系统无功优化与电压控制对于实现整个电网的安全稳定经济运行、降低电网损耗以及保证电压质量都具有十分重要的意义。其中，无功优化控制的核心是实现无功优化的方式方法，它对无功优化的质量和速度起着决定性的作用。本论文主要结合无功电压优化问题的分类，来讨论和分析电力系统无功优化与电压控制的方法，希望能够给广大相关工作者有所帮助。
关键词：电力系统；无功优化；电压控制
在生产过程中，如何实现电力系统的无功优化与电压控制，是本论文主要的研究课题。首先，要明确无功优化与电压控制的关系。衡量电能质量的指标中，频率和电压是最基本，同时也是最重要的。电压与无功功率平衡密切相关，而频率则和系统中的有功功率平衡相关。只有满足额定电压和额定频率下的功率平衡，才能更好地保障电能的稳定和质量。此外，还需要有适当的电源配置，根据实际情况对设备进行设置和调整，才能保证电能的高效性。
1电力系统无功优化与电压控制的方法
电压和无功之间的关系由电压无功曲线能够得到很好的体现。当系统无功功率电源供应不充足时，则系统中的电压运行水平呈现成比较偏低的状态；反之，当电源供应适当并且持续时，系统中就反应出较高的运行电压水平。所以，要因地制宜，根据实际情况，配置无功功率补偿装置，来维持恰当的电源供应，实现在额定电压下的系统无功功率平衡。其次，电压的调整和电压无功控制的协调问题。通过调整电压，能够使得每一个用户的电压质量符合要求。通常调整电压的主要手段有：调节发电机的端电压、利用变压器分接头档位调压、利用无功补偿设备调整电压、切去部分负荷以及改善线路参数。而通过无功优化对电压进行控制也是受端网络中非常常用的方法，通过调整有载调压变压器的分接头和投切无功补偿装置，进行综合协调，实现整个系统的无功功率平衡。下面，以地区的电力系统为例，来具体分析无功电压控制的几种方法。
1.1基于EMS优化潮流功能下的电压无功控制
在EMS自动化系统的平台下，基于无功最优算法（如遗传算法）进行全网网损最优的基础之上进行控制。由于计算速度比较慢，无法快速响应，在电压越限校正等实时性要求高的场合下不适用，因此这种方法的实际应用面很窄。
1.2基于变电站的电压无功控制
这种方法采用硬件装置“电力无功自动化控制装置”（简称VQC）来实现调控，我国目前有一部分的变电站就是由VQC装置进行无功电压调控的。VQC的工作原理十分简单，主要是根据九区图，对电压无功限值区进行划分，再根据系统反应和计算的数据，将数据图统计在九区图内，以该图在各区内的条件作为判断依据，使得最优的电压无功设备组合和最优的控制顺序的运行点进入电压、无功都满足要求的第九区。VQC装置控制虽然可靠方便，但在实际操作中，也存在着许多的缺陷。其一，调节控制并没有前瞻性，被动地根据数据调节，有时候不能及时检测出系统的问题，而导致盲目调节，影响电能的质量；其二，缺少必要的分析辅助软件，不能很好的适应不同情况而采取相应的有效策略；其三，当系统发生故障时，不能够有效地采取其他的方式进行控制，从而可能引发更加严重的后果。综上所述，VQC最主要是问题是，它控制的目标仅仅是电压的质量，它采集运行参数的准确性和效率很高，但是它并不能很好的应对各种可能发生的不同情况，局部控制上有优势，但是并不能做好宏观上的全面调控。因此，采取地区电网的电压无功综合优化控制，才能更好的解决全网最优的电压无功控制问题。
1.3基于VQC装置的分层分散控制
这种控制方式主要分为两个层次，即各变电站内的执行层和调度中心的全网协调层。首先，将整个电网的信息和参数统计和收集在系统中，然后，先通过当地的变电站进行第一级控制，通过VQC装置按照参数进行运作；其次，当数据不在第一级控制的范围内时，便要通过调度中心进行第二级控制，确定当地控制的整定值，再返回到当地变电站进行第一级控制，最后反馈回电网。程序设计在这种固定的模式下正常运行，能够将无功优化和电压控制在网损最小的目标函数下进行工作，因此，在这种模式下，不仅能够最大程度降低网损，还可以提高电能输送的质量和提高电网电压的合格率。
2基于人工智能的控制策略
2.1模糊控制
根据模糊数学的概念建立数学模型，采用模糊控制条件语句来表达人们的经验以模仿人类的思维能力，主要依赖于模糊控制规则和模糊变量的隶属度函数，无须知道输入输出之间的数学依存关系，常用的模糊推理方法有Zadeh法、Mamdani法、Larson法和Sugeno法等。传统九区图基础上引入模糊理论，研究给出模糊边界的无功调节判据，该判据将电压状态引入无功调节特性，获得无功上下限是与电压状态有关的两条斜线。该判据在保持无功补偿效果与调节次数不变情况下，有效地减少分接头调节次数且延长了分接头使用寿命并提高了电压质量。结合现场变电站控制的实际要求，人们对模糊控制系统添加一些功能加以完善，学界考虑现场电容器投切操作时的瞬时冲击无功问题，在模糊控制器中融入了短期负荷预测和反时限延迟功能。然而，模糊控制最大的缺陷在于模糊规则的获取及调整不够灵活可靠，控制规则的获取和确定是模糊控制系统的核心，但缺乏系统化的设计方法，模糊规则一般由操作人员或专家的经验获得，没有充分利用样本数据的特征，具有较强的主观性，这在一定程度上影响和限制了模糊控制的效果与应用。
2.2专家系统控制
专家系统实质上是一种具有大量专门知识与经验的智能计算机系统，基本结构可分为知识库、数据库、推理机、咨询解释、知识获取和人机接口六部分，其中知识库和推理机是系统的核心部分。学界通过模拟人类专家解决实际问题的过程，综合了离线/在线数据及全系统变电运行专家知识和经验，设计了合理的VQC控制策略。学者以运行状态辩识及专家经验为知识库，将统计法用于推理策略，由于将知识库与数据处理的推理机两部分区分开来，对知识的修改或删减并不影响推理的过程，而且随VQC自动调节次数增加，知识库能够在运行过程中不断地学习而加以完善。但是专家系统严重依赖于专家知识的准确性，在知识集不足以覆盖电网的各种运行方式时，可能会做出错误的控制策略；此外，对于大型变电站来说，运行方式变化多和控制措施复杂，且需要考虑各种现场闭锁的要求，因此许多已有的专家系统用于在线或离线解决系统分析方面的问题，对于满足各种条件下的实时性控制要求仍存在较高的难度。
2.3神经网络控制
人工神经网络(ANN)模型是模仿大脑神经网络结构和功能而建立的信息处理系统，具有并行处理快速、联想记忆能力强和容错率高等特点。目前研究和应用最多的神经网络模型有误差反向传播(BP)模型、Hopfield离散和连续模型、径向基函数网络(RBF)模型等各具特色的模型与算法。学界提出一种基于人工神经网络的无功预测和优化决策相结合的电压和无功综合控制策略。该策略的有效性在于预测指导，将变压器分接头的调节次数降低到最少。学者将人工神经网络配合模糊动态规划，先离线设计一个人工神经网络以小时为间隔来得到电容器和分接头的预先控制方案，然后利用模糊动态规划进行加工改进从而得到最终的控制策略。
结束语
综上所述，本论文主要研究了无功优化问题的分类以及无功优化的方法，其中重点介绍了无功优化与电压控制的具体做法。电力系统的无功优化与电压控制是决定电力系统运行的经济性和安全性的重要课题，本文的研究只是其中很小的一部分。无功优化问题的复杂性同时也意味着对于此课题的研究必然是一个比较长远的过程，笔者也希望能与相关工作者共勉，促使无功优化与电压控制的研究向更高层的领域发展。
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