地區(qū)無功電壓控制策略的研究

地區(qū)無功電壓控制策略的研究答辯人：程煜

指導老師：陳紅坤老師武漢大學珞珈學院問題陳述概述隨著我國的電力事業(yè)不斷地發(fā)展，電網規(guī)模的不斷擴大，地區(qū)電網互聯(lián)緊密度不斷加強，系統(tǒng)復雜程度的不斷提高，使得電壓無功優(yōu)化控制問題的規(guī)模越來越大。從降低網損和提高變電站自動化水平著眼，對地區(qū)電網電壓無功控制應用方面的問題進行深入研究原來僅在變電站側裝設電壓無功自動控制裝置(簡稱YQC)進行無功補償己不能滿足需要，因為這種補償只是局部控制，無法達到地區(qū)電網的全局最優(yōu)。

項目概述從降低網損和提高變電站自動化水平著眼，對地區(qū)電網電壓無功控制應用方面的問題進行研究，本項目將在充分討論變電站電壓、無功控制原理的基礎上，探討電壓無功控制裝置的實際運用和電壓無功控制優(yōu)化策略。研究無功控制的基本概念：

第一點無功功率補償與電壓調整無功功率與電壓變動的關系無功功率與電力網電能損耗的關系負荷無功和電壓平衡過程研究第二點變電站電壓無功控制的主要設備

并聯(lián)電容器

并聯(lián)電抗器

靜止補償器和靜止調相機研究基于ANN策略的地區(qū)電網無功電壓優(yōu)化什么人工神經元？

人工神經網絡是一種應用類似于大腦神經突觸聯(lián)接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網絡或類神經網絡。神經網絡是一種運算模型，由大量的節(jié)點（或稱神經元）之間相互聯(lián)接構成。研究模型的建立研究建模模塊ANN無功負荷預測模塊；A/D采樣和I/O模塊；模糊化模塊；控制決策ANN模型模塊；計算模塊；具體算例巴彥淖爾電網簡介巴彥淖爾地區(qū)電網是內蒙古電網重要組成部分，位于內蒙古西部與內蒙古包頭市、鄂爾多斯市、阿拉善盟和蒙古國接壤。近幾年隨著內蒙古電力建設的快速發(fā)展，巴彥淖爾電網有長足的發(fā)展，網架結構得到了較大的加強，供電能力和供電可靠性也得到了很大提高，現共有500kV變電站1座220kV變電站7座，110kV變電站2l座，35kV變電站45座，變電總容量為1230MVA，發(fā)電廠2座，發(fā)電總容量為1400MW。供電負荷最高達610MW，年供電量為13.7億千瓦時。具體算例優(yōu)化前:具體算例經過ANN優(yōu)化后：具體算例巴彥淖爾地區(qū)電網無功電壓管理中存在的問題無功補償容量不足且分布不均；無功電壓綜合控制裝置運行不盡人意；無功電壓調節(jié)設備的遙控、遙調性能欠佳；調度員調節(jié)電壓憑經驗進行，不同調度員采取的調壓方式不一致；無功電壓管理著重于將電壓盡量控制在合格范圍內，尚未做到充分利用無功電壓調節(jié)設備來降低電網損耗；負荷峰谷差大，電壓波動幅度較大，電壓調整困難。結論

人工智能和神經網絡理論由于其本身所具有的科學前沿的性質,它們還處在不斷發(fā)展的階段。神經網絡在電力系統(tǒng)中的應用尤其是在電壓無功綜合控制技術中的應用,需要不斷地研究和提高,并在實踐中進一步地完善。

隨著大數據時代的到來，數據服務與數據整理技術為基于ANN模塊提供了更多的資源，實際數據參照將會給人工神經落網的模型優(yōu)化取得更好的預期效果。

致謝在論文的研究過程中從選題到研究以及論文的最后完成，其中任何一點成績的取得都離不開導師的悉心關懷和點撥。在此向導師致以衷心的感謝和崇高的敬意。同時還要感謝電力工程系的領導和有關老師，他們對我的課題研究提供了便利條件和多方面的幫助。