CN103595061A - 基于综合效益分析的企业电网无功优化方法及*** - Google Patents
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Abstract
一种基于综合效益分析的企业电网无功优化方法及***,属于企业电网无功优化调度领域。企业电网调度中心通过综合效益最大为目标的无功优化调度策略,全局协调发电机励磁、电压调节和无功补偿设备,利用自适应遗传算法求出发电机无功出力大小、有载变压器分接头位置、无功补偿设备的最优投切状态和投切容量,确定无功补偿设备投入时间和地点的选择、无功补偿设备投入容量等。优点在于:综合考虑发电机无功出力、补偿设备补偿量、变压器分接头位置,以及每种调节方法的成本和有功网损的费用;通过对用电设备历史数据和运行方式的分析,建模负荷模型,利用负荷模型对要优化时段的负荷进行预测。
Description
技术领域
本发明属于企业电网无功优化调度领域,特别是提供一种基于综合效益分析的企业电网无功优化方法及***。
背景技术
企业电网按其供电功能来分,属于配电网的一种,近年来随着企业二次能源(高炉煤气等)和余热余能发电技术的推广,各种余热余压自发电设备不断投入使用,企业内部电网逐渐形成由发电、变电、输电、配电和用电等多个环节组成的一个完整的区域微电网。
不同于一般大电网,企业内部的无功特点如下:
企业内部含有大量的感性用电设备,需要消耗大量的无功功率,而且大部分企业电网内部的无功补偿地点和容量设置不合理,造成内部电网无功严重不足,需要从地区高压电网吸收大量无功功率。同时,企业用户电压等级多(220kV、110kV、35kV、10kV、6kV、380V等),无功功率会出现在不同电压等级间的流动,流动过程造成线路损耗的增加、功率因数的变化、电压的波动,从而影响到企业总的电能消耗,企业电能支出增加,效益下降。另一方面,企业负荷降低时,补偿的大量无功若不及时退出会反送到大电网,对大电网运行的可靠性带来非常大的负面影响。
因此,有必要对企业进行无功优化。企业电力***无功电压优化是指在满足***各种运行方式的约束前提下,确定最佳的发电机无功出力、有载变压器的分接头位置、最佳无功补偿地点和最佳无功补偿设备容量,从而保证以尽量少的无功补偿设备投资,最大限度地提高***电压稳定性,改善电能质量和降低网损。
中国专利“200810030561.0”《一种企业配电网综合节能方法》,没有考虑发电无功出力,优化目标是网损最小;中国专利“201110148425.3”《基于克隆-粒子群混杂算法的电力***无功优化方法》,优化目标是网损最小。以上专利都没有从综合效益的角度考虑无功优化方案给企业的带来的好处。本发明考虑发电机无功出力、无功补偿设备投切、有载变压器调节等无功优化方法,以及无功出力成本、无功补偿投切成本、变压器调节成本等综合效益最大的调节策略,实现企业效益的最大化和安全稳定、高质、经济运行。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于企业电网综合效益的无功电压优化方法及***。企业电网调度中心通过以综合效益最大为目标的无功优化调度策略,全局协调发电机励磁、电压调节和无功补偿设备,利用自适应遗传算法求出发电机端电压、有载变压器分接头位置、无功补偿设备的最优投切状态和投切容量,确定无功补偿设备投入时间和地点的选择、无功补偿设备投入容量等,从而减少线路损耗和电压波动,实现无功优化的综合效益最大。
为实现本发明目的,采用如下技术方案:一种基于综合效益的企业电网无功优化***和方法,企业电网调度中心通过综合效益最大为目标的无功优化调度策略,全局协调发电机励磁、电压调节和无功补偿设备,利用自适应遗传算法求出发电机无功出力大小、有载变压器分接头位置、无功补偿设备的最优投切状态和投切容量,确定无功补偿设备投入时间和地点的选择、无功补偿设备投入容量等,方法包括以下步骤:
(1)建立无功优化的数学模型
变量X的上下限分别用Xmax和Xmin表示。选取发电机无功出力、无功补偿设备的投切和有载变压器分接头的调节作为调控手段,考虑发电机端电压、负荷节点电压、功率因数、有功网损等约束,兼顾发电机无功出力费用、补偿设备费用、有功网损费用等费用,以综合调节成本最小(即综合效益最大)为目标,建立无功优化模型为:
目标函数:minC(Qg,Q,T,PL)
约束条件:Qgmin≤Qg≤Qgmax,发电机无功出力
Vgmin≤Vg≤Vgmax,发电机机端电压(1)
Qmin≤Q≤Qmax,无功补偿量
Tmin≤T≤Tmax,T=kD,k∈整数,变压器分接头
Vmin≤V≤Vmax,负荷节点电压
Cosφ≥Cosφmin,功率因数
f(Qg,Q,T)=0,潮流方程
PL≤PLmin,有功网损
无功优化是一个全局优化问题,从数学问题上看存在多个最优解和次优解,对实际调度来说,要综合考虑电网安全稳定、电能质量、经济运行等因素,就是保证节点电压、功率因数在合格范围内,尽量减小网络损耗,同时避免控制设备过于频繁的调节。这就需要对约束条件进行排序,在优化过程中优先考虑发电机无功出力,其次考虑补偿装置的投切,最后调节变压器分接头,在前一种调节方式能达到目标的情况下,不进行后续的操作,进而减少变量个数和搜索范围,降低模型的复杂度。
为了制定更加精确和及时的调节策略,需要未来要调节时间段内的负荷和发电的预测数据。
为了减少***中的无功流动,有效降低线路的损耗,按“分层控制与分区就地平衡”的原则对无功进行合理补偿,避免了无功功率远距离输送或在不同区域间的穿越,减少输送无功功率而引起的网络损耗。
无功补偿装置的投切原则是按照电压等级从低到高依次补偿,每次补偿都进行一次全网潮流计算,直到所有电压等级的约束满足要求,这样做有效的防止了无功穿越的问题。由于生产负荷的不稳定,在生产节奏变缓的情况下,负荷降低,而补偿设备容量不变,就会出现无功倒送的问题,会引起损耗增加、母线电压升高甚至会造成部分设备烧毁等,此时就需要配合调节变压器分接头使得电压在合理范围内。
通过调节发电机的无功输出、补偿设备的投切以及变压器分接头的调节,实现了无功分布的优化,减少了***中无功穿越,有效的控制了功率因数和***有功损失,改善了电压水平,使其维持在较稳定的水平。
(2)负荷预测增加优化方***性
为了使优化方案更加准确和具有针对性,增加了负荷预测,通过对用电设备历史数据和运行方式的分析,建模负荷模型,利用负荷模型对要优化时段的负荷进行预测,预测结果给潮流计算等使用。负荷预测流程见图3,生产计划、检修计划、历史数据作为预测的基础,利用实时数据修正预测结果。
(3)用自适应遗传算法对模型求解
如图4所示,针对(1)中所建无功优化模型,为了得到全局最优的解,采用自适应遗传算法求解模型。求解步骤如下:
1)变量选择。选取发电机无功出力、无功补偿设备状态及容量、变压器分接头位置等参数作为输入变量,计算过程中相应参数需要满足公式(1)的约束,
2)编码规则。发电机无功出力是连续变化的,无功补偿容量包含连续变化的和不是连续变化的,变压器分接头位置一般不是连续变化的,因此采取混合编码方式对参数进行编码,发电机无功出力用实数编码,无功补偿容量有实数编码和二进制编码两种可选类型,变压器分接头用二进制编码,然后按一定顺序连接起来组成表示全部参数的个体编码;
3)生成群体K。根据编码规则选择编码,并生成群体K;
4)自适应遗传运算。对群体K进行复制、交叉、变压等遗传运算,生成新的群体K+1;在交叉、变异中采用如下自适应方法,增大搜索空间,提高得到最优结果的概率。交叉:在进化初期,种群多样性高,用单点交叉就可获得较广的搜索空间,在进化后期,个体差异不大,采用多点交叉;变异:好的个体应施以较小的变异率,对劣等个体应施以较大的变异率,当群体的适应度降低时应增大变异率。
5)潮流计算。当前群体K进行全网的潮流计算,潮流计算不收敛时重新进行遗传运算生成新的群体,并用群体K+1进行潮流计算;
6)群体K+1赋值给群体K,并跳转到步骤4);
7)效益评价。潮流计算收敛时进行效益评价,效益评价计算本次调节的综合成本,包括:发电机无功出力成本、补偿设备无功补偿成本、变压器分接头调节成本、有功网损成本;
8)判断是否达到目标。评价结果与目标进行比较,其中包括:发电机机端电压、功率因数、有功网损、负荷节点电压满足公式(1)的要求;满足条件的结束求解过程,输出调节后的模型参数。不满足跳转到步骤6)。
在上述方法的基础上,建立了基于综合效益的企业电网无功优化***。***包括:数据采集与存储模块、电力***建模模块、潮流计算模块、网损计算模块、优化求解算法模块、负荷预测模块、优化方案保存查询与演示模块。
各个模块之间的关系是:数据采集与存储模块接收客户端和其他***的数据,并为其他功能模块提供初始的信息,为潮流计算提供网络参数、网络结构信息、断面运行数据,为网损计算提供断面运行数据,为负荷预测提供负荷历史信息、检修计划、实时数据;电力***建模模块,建立***网络模型,为潮流计算模块、网损计算模块提供网络结构和参数;参数设置模块,为电网模型、数据采集等所有参数设置对应的参数;潮流计算模块计算全网的潮流,为网损计算模块和优化求解模块的提供潮流数据;网损计算模块,计算当前运行方式下全网的有功网损,为优化求解模块提供网损数据;负荷预测模块预测某一时段的负荷,为模型求解提供准确的负荷数据;优化求解模块,建立无功优化模型,用自适应遗传算法求出综合效益最大的无功优化策略,为优化方案保存、查询与演示模块提供方案;优化方案保存、查询与演示模块,提供与优化求解模块交互操作。
数据采集与存储模块,从SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition,数据采集与监视控制***)采集实时数据、网络开关状态、历史数据等信息,从MES(Manufacturing Execution System,制造执行***)采集检修计划、设备生产状态信息等,从ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源计划***)采集生产计划等信息,并为其他模块提供数据。
电力***建模模块,用收集的企业电网设计数据和参数,建立企业电力***网络模型,网络模型是潮流计算的基础。
潮流计算模块,利用电力***运行中的负荷、发电、开关状态数据,计算全网的潮流,为网损计算的提供数据。
网损计算模块,在潮流计算的基础上计算当前运行方式下全网的有功网损,为优化求解模块提供网损数据。
负荷预测模块,利用生产计划、检修计划、历史数据、建立负荷模型,用实时数据和负荷模型预测某一时段的负荷,为优化求解模块提供准确的负荷数据。
优化求解模块,利用上述模块提供的数据,和本发明提到的方法,建立无功优化模型,用自适应遗传算法求出综合效益最大的无功优化策略。优化算法依据“分层控制与分区就地平衡”和电压等级从低到高的顺序依次进行无功优化计算,使得优化结果更加接近实际操作,方便操作人员理解。
优化方案保存、查询与演示模块,为专业技术人员和调度人员提供了制定、验证、积累与使用优化方案的交互界面。
本发明的优点在于:
(1)建立了一种基于综合效益分析的电网无功优化方法。此方法综合考虑发电机无功出力、补偿设备补偿量、变压器分接头位置,以及每种调节方法的成本和有功网损的费用;
(2)在(1)中建立的方法基础上开发了基于综合效益分析的电网无功优化***,此***建立电力***无功优化模型,通过自适应遗传算法求解,得出综合效益最大的无功调节策略,对企业电力***优化调度有很好的指导作用;
(3)为了使优化方案更加准确和具有针对性,增加了负荷预测模块,通过对用电设备历史数据和运行方式的分析,建模负荷模型,利用负荷模型对要优化时段的负荷进行预测。
附图说明
图1为无功优化***模块关系图。
图2为无功优化方法流程图。
图3为负荷预测流程图。
图4为自适应遗传算法流程图。
具体实施方式
如图1所示为本发明的***模块关系图,硬件上包括应用服务器、数据库服务器、客户端PC机及连接计算机的网络设备。应用服务器上部署数据采集模块、潮流计算模块、网损计算模块、优化求解算法模块,数据库服务器上安装数据库,客户端PC机安装桌面客户端软件或B/S浏览器客户端。数据库存储从SCADA(Supervisory ControlAnd Data Acquisition,数据采集与监视控制***)MES(Manufacturing ExecutionSystem,制造执行***)、ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源计划***)采集的实时数据、历史数据、生产计划、检修计划等信息。潮流计算模块计算全网的潮流,网损计算模块计算当前运行方式下全网的有功网损,负荷预测模块预测某一时段的负荷,这三个模块为模型求解提供数据。优化求解模块利用自适应遗传算法求出最大综合效益的无功优化策略。电力***建模和参数配置模块需要专业技术人员和调度人员参与模型建立过程,优化方案保存、查询与演示模块为专业技术人员和调度人员提供了制定、验证、积累与使用优化方案的交互。
本发明所述***的实施,提供了无功优化方案制定、验证与使用的交互工具,可提高专业技术人员和调度人员对无功分布、无功优化的认识,提升方案制定的合理性、调度的准确率,为企业电网安全稳定、高质、经济运行提供了方便、易用、高效的***。
如图2所示为本发明方法流程图。首先,建立电力***网络模型;其次,进行初始潮流计算;然后,加入负荷预测信息,利用自适应遗传算法求解发电机出力、无功补偿设备状态及容量调节的综合效益;接着,判断是否满足优化目标,满足目标,结束运行输出优化方案,不满足再调节变压器抽头,再次利用自适应遗传算法求解,直到满足优化目标。
如图3所示为负荷预测流程图,根据建立的负荷模型,以生产计划、检修计划、历史数据为基础,利用实时数据修正预测结果。
如图4所示为本发明自适应遗传算法流程图,包括:参数设置,编码,生成群体、遗传运算、潮流计算、效益评价、优化目标判断等步骤。优化算法得到的结果反映到模型界面上,提高***的直观性、可用性和交互性。
Claims (2)
1.一种基于综合效益分析的企业电网无功优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)建立无功优化的数学模型
变量X的上下限分别用Xmax和Xmin表示。选取发电机无功出力、无功补偿设备的投切和有载变压器分接头的调节作为调控手段,考虑发电机端电压、负荷节点电压、功率因数、有功网损等约束,兼顾发电机无功出力费用、补偿设备费用、有功网损费用等费用,以综合调节成本最小(即综合效益最大)为目标,建立无功优化模型为:
目标函数:minC(Qg,Q,T,PL)
约束条件:Qgmin≤Qg≤Qgmax,发电机无功出力
Vgmin≤Vg≤Vgmax,发电机机端电压 (1)
Qmin≤Q≤Qmax,无功补偿量
Tmin≤T≤Tmax,T=kD,k∈整数,变压器分接头
Vmin≤V≤Vmax,负荷节点电压
Cosφ≥Cosφmin,功率因数
f(Qg,Q,T)=0,潮流方程
PL≤PLmin,有功网损;
(2)负荷预测增加优化方***性
通过对用电设备历史数据和运行方式的分析,建模负荷模型,利用负荷模型对要优化时段的负荷进行预测,预测结果给潮流计算使用;负荷预测流程包括,生产计划、检修计划、历史数据作为预测的基础,利用实时数据修正预测结果;
(3)用自适应遗传算法对模型求解
针对(1)中所建无功优化模型,采用自适应遗传算法求解模型;求解步骤如下:
1)变量选择:选取发电机无功出力、无功补偿设备状态及容量、变压器分接头位置等参数作为输入变量,计算过程中相应参数需要满足公式(1)的约束,
2)编码规则:发电机无功出力是连续变化的,无功补偿容量包含连续变化的和不是连续变化的,变压器分接头位置一般不是连续变化的,因此采取混合编码方式对参数进行编码,发电机无功出力用实数编码,无功补偿容量有实数编码和二进制编码两种可选类型,变压器分接头用二进制编码,然后按一定顺序连接起来组成表示全部参数的个体编码;
3)生成群体K:根据编码规则选择编码,并生成群体K;
4)自适应遗传运算:对群体K进行复制、交叉、变压等遗传运算,生成新的群体K+1;在交叉、变异中采用如下自适应方法,增大搜索空间,提高得到最优结果的概率;交叉:在进化初期,种群多样性高,用单点交叉就可获得较广的搜索空间,在进化后期,个体差异不大,采用多点交叉;变异:好的个体应施以较小的变异率,对劣等个体应施以较大的变异率,当群体的适应度降低时应增大变异率;
5)潮流计算:当前群体K进行全网的潮流计算,潮流计算不收敛时重新进行遗传运算生成新的群体,并用群体K+1进行潮流计算;
6)群体K+1赋值给群体K,并跳转到步骤4);
7)效益评价:潮流计算收敛时进行效益评价,效益评价计算本次调节的综合成本,包括:发电机无功出力成本、补偿设备无功补偿成本、变压器分接头调节成本、有功网损成本;
8)判断是否达到目标:评价结果与目标进行比较,其中包括:发电机机端电压、功率因数、有功网损、负荷节点电压满足公式(1)的要求;满足条件的结束求解过程,输出调节后的模型参数;不满足跳转到步骤6)。
2.一种实现权利要求1所述方法的企业电网无功优化***,其特征在于,包括:数据采集与存储模块、电力***建模模块、潮流计算模块、网损计算模块、优化求解算法模块、负荷预测模块、优化方案保存查询与演示模块;
数据采集与存储模块接收客户端和其他***的数据,并为其他功能模块提供初始的信息,为潮流计算提供网络参数、网络结构信息、断面运行数据,为网损计算提供断面运行数据,为负荷预测提供负荷历史信息、检修计划、实时数据;电力***建模模块,建立***网络模型,为潮流计算模块、网损计算模块提供网络结构和参数;参数设置模块,为电网模型、数据采集等所有参数设置对应的参数;潮流计算模块计算全网的潮流,为网损计算模块和优化求解模块的提供潮流数据;网损计算模块,计算当前运行方式下全网的有功网损,为优化求解模块提供网损数据;负荷预测模块预测某一时段的负荷,为模型求解提供准确的负荷数据;优化求解模块,建立无功优化模型,用自适应遗传算法求出综合效益最大的无功优化策略,为优化方案保存、查询与演示模块提供方案;优化方案保存、查询与演示模块,提供与优化求解模块交互操作;
数据采集与存储模块,从SCADA采集实时数据、网络开关状态、历史数据等信息,从MES采集检修计划、设备生产状态信息等,从ERP采集生产计划等信息,并为其他模块提供数据;
电力***建模模块,用收集的企业电网设计数据和参数,建立企业电力***网络模型,网络模型是潮流计算的基础;
潮流计算模块,利用电力***运行中的负荷、发电、开关状态数据,计算全网的潮流,为网损计算的提供数据;
网损计算模块,在潮流计算的基础上计算当前运行方式下全网的有功网损,为优化求解模块提供网损数据;
负荷预测模块,利用生产计划、检修计划、历史数据、建立负荷模型,用实时数据和负荷模型预测某一时段的负荷,为优化求解模块提供准确的负荷数据;
优化求解模块,利用上述模块提供的数据,和本发明提到的方法,建立无功优化模型,用自适应遗传算法求出综合效益最大的无功优化策略;优化算法依据“分层控制与分区就地平衡”和电压等级从低到高的顺序依次进行无功优化计算,使得优化结果更加接近实际操作,方便操作人员理解。
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