阿尔及利亚配电网的无功规划与优化重构研究

工程科学与技术，国际期刊22（2019）78完整文章基于分形搜索算法的配电网优化重构与无功规划--以阿尔及利亚配电网为例贝尔卡塞姆·马塞洛阿尔及利亚Biskra大学电气工程系阿提奇莱因福奥文章历史记录：收到2018年2018年7月5日修订2018年8月27日接受在线发售2018年保留字：无功规划最优重构最优选址定容分形搜索算法负荷增长电能质量SVCA B S T R A C T配电系统无功规划是专家和工业界的一项重要任务，以确保在负荷增长和故障等关键情况下提供给用户的电能质量。灵活交流输电系统（FACTS）与各种可再生能源在电力市场中的大规模集成，成为改善实际配电系统运行的一种在这项研究中，一个简单的和交互式的分形搜索算法（FSA）适应和应用于多个静止无功补偿器（SVC）设备和重新配置安装在指定位置的多个开关与分接变压器的协调，以最小化总损耗和减少电压降，考虑负荷增长的无功优化分配。为了提高裕度储备的安全性，已经确定了基于现有开关的有效重构，以确保在关键情况下的可靠操作。所提出的规划策略已被验证为阿尔及利亚Biskra网络配电系统的关键部分和标准33总线。建议规划策略的主要目标是减少无功功率过量，特别是在夏季，以确保电力质量和服务的连续性。在这项研究中取得的主要贡献清楚地证实，灵活的重新配置的多个开关的各种出发点，协调与SVC装置的无功功率的最佳位置和动态控制，将提高能源的质量，特别是在关键的情况下。©2018 Karabuk University. Elsevier B.V.的出版服务。这是CCBY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍在阿尔及利亚南部，夏季温度高，迫使消费者集中使用低功率因数的空调系统。这种类型的设备消耗大量的无功功率，这导致电压幅度的高度退化和重要的功率损耗。根据Sonelgaz公司的统计数据，夏季期间，特别是特定地点的中断次数和持续时间达到较高水平。在过去的五年中，位于比斯克拉的Sonelgaz公司做出了重大努力，以减少以改善输送给消费者的电能质量。一个潜在的投资已经制定，以提高配电系统的效率。在确定的解决方案中：安装多台变压器（10/0.4KV），并在指定位置安装多条电缆，电子邮件地址：bemahdad@yahoo.fr由Karabuk大学负责进行同行审查配电系统由半自动SCADA系统加强，以减少中断的次数和持续时间必须控制电力配电网中的无功功率流，以将电压幅值维持在其技术允许值，从而减少输电线路中的功率损耗，特别是在诸如负荷增长和故障的关键情况下。最近，两种技术策略被认为是提高现代电力系统性能和可靠性的替代解决方案，这两种技术是分布式发电（风能和太阳能）和并联FACTS装置，如SVC和STATCOM装置[1]。在文献中，各种分析和全局优化方法已被应用于分布式发电的最佳选址和规模[2在这些方法中，卡尔曼滤波算法（KFA）[13]，粒子群优化（PSO）[14]，遗传算法和粒子群优化的组合[15]，目标规划（GP）[16]，灵敏度分析方法和PSO算法[17]，回溯搜索优化算法（BSOA）[18]，MINLP技术[19]，改进的https://doi.org/10.1016/j.jestch.2018.08.0132215-0986/©2018 Karabuk University.出版社：Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程科学与技术国际期刊杂志主页：www.elsevier.com/locate/jestchKKsvc;isvc;i我我IJ IJB. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78-10179命名法体重指数m 母线m和母线m + 1Qmin，QmaxSVC最小和最大无功功率Qloss<$m;m<$1母线m与母线m + 1之间的有功功率损耗Rm、Xm输电线路m的电阻和电抗线路m处的有功和无功功率流Vm母线m处的电压幅值总功率损失。nline行数Nbus总线数Nl负载总线Re s Depi 后备离港安全指数iISVC补偿器的SVC电流MaxIB线路i中的最大电流BSVC补偿器的SVC电抗Iib线路iSVC我母线交换的SVC无功功率位于k线的Pij，Qij线路 有功和无功潮流Nsw候选开关点母线“i”和“j”之间输电线路的电阻和电抗Rij、XijUi母线iDUij分流前母线i和母线j之间的压降瑞士HRSI瑞士LRSI具有高储备安全指数的转换出发点低备用安全指数切换出发点补偿补偿前母线i和母线j之间的无功潮流。C补偿后母线i和母线j之间的无功功率流。c并联补偿后母线i和母线j之间的压降电力损耗松弛，松弛备用发电机PD;i，QD;i母 线 有功和无功负荷需求Kl加载因子P变电站输送的有功功率Q变电站输送的无功功率Iadm线路中的允许电流缩写灵活交流输电系统SVC静止无功补偿器HRSI高储备安全指数LRSI低储备安全指数Vmin，Vmax母线iRDN放射状分布网络。[21]，IPSO-Monte Carlo[22]，一种多目标的准对立式教学学习[23]。另一方面，一些论文已经解决了并联FACTS设备的集成，以减少在正常和临界情况下的总功率损耗和电压偏差的静止无功补偿器（SVC）是FACTS家族中第一个被广泛应用于各种实际电力系统的装置实际上，与STATCOM和UPFC等其他设备相比在[24]采用自适应差分搜索算法求解分布式电源和SVC在配电网中的最优降损位置。在[25]中，应用粒子群优化算法来解决分布式发电和DSTATCOM的最优位置和尺寸。在[26]中，MOPSO方法适用于同时考虑负载不确定性来解决多个DG和常规并联电容器组的多目标布置和尺寸。在[27]中，已经使用花授粉优化算法解决了径向配电系统中电容器的最佳尺寸和位置，在[28]中，提出了一种基于共生生物搜索的方法来解决配电系统中分布式发电机的最佳数量，位置和尺寸。文献[29]采用引力搜索算法（GSA）求解辐射状配电网（RDN）的电容器优化配置问题，为了减小搜索空间，采用灵敏度分析并与GSA相配合。在[30]中，还应用了一种新的元启发式方法，称为鲸鱼优化算法，以解决RDN中电容器的最佳选址和尺寸。在[31]中，提出了一种粒子群优化（PSO）算法来优化固态Transformer安装的位置和大小，以减少总功率损耗。在文献[32]中，研究了一种名为JAYA算法的新算法，用于解决常规补偿器的尺寸，以提高低压配电网的功率因数。在[33]中，提出了一种称为蚁狮优化器（ALO）的新开发技术，用于找到最佳电容器位置，以改善RDN中的年度成本和总功率损耗。在[34]中，成功地采用了一种矿山爆破算法（MBA）来求解最佳尺寸以及实际EDN中常规补偿器的位置在[35-36]中提出了关于实际电力系统中DG和FACTS设备的影响评估的最新评论最近，Hamidi在[37]中提出了一种新的元启发式方法--分形搜索算法来解决复杂的优化问题。在几个不同复杂度的标准基准函数上验证了该方法的有效性在这项研究中，提出了一种优化规划策略，以提高Sonelgaz公司的阿尔及利亚配电系统的可靠性。本文的主要贡献概括如下：1. 采用一种基于新的元启发式算法FSA的交互式电力系统规划策略，并将其应用于考虑SVC装置的配电网的电能质量改善。2. FSA还适于通过在关键情况下协调开关的最佳位置来找到最佳重新配置，以在减少总功率损耗和电压偏差方面改善功率质量。3. 所提出的规划解决方案可以被认为是一种替代的解决方案，以缓解当地的问题，在异常条件下，为了给出一个真实可行的解决方案，在不增加额外投资的情况下，基于现有道岔和地下线路提出了技术方案。在阿尔及利亚Sonelgaz公司的辐射状配电网的关键部分上验证了所提出的基于FSA的优化规划策略的性能2. 辐射状配电网2.1. 配电系统分析在传统的配电系统中，馈线只有一个电源供电，我QQDU2X.P 阿Q！80B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78仅从电源到负载，在这种情况下，电压朝着馈电线的末端减小。因此，根据负载需求量[24]，高电压降发生在馈线末端。图1显示了一个简单的RDN的基本结构与一个印刷UNR馈线.2.2. 基本方程2.2.1. 线路功率损耗本文给出了母线m和m之间线路段有功损耗和无功损耗的通用公式，m + 1通过使用以下等式[24]计算：以控制电力系统的特定总线处的电压。图2示出了SVC设备稳态电路表示。SVC装置是优选的，因为它们的成本相对较低，并且主要是因为它们与传统补偿器相比具有有效的技术性能，传统补偿器必须基于负载条件来交替地调整和更新。SVC补偿器可以动态地与网络交换容性或感性无功功率。本研究中使用的SVC模型基于将并联补偿器表示为可变电抗，以下等式描述了SVC模型。ISVC¼jBSVC：V无功功率QSVC 与公交车交换 可以Ploss=m;m=10002 2M mjVm j·Rm 1我表示为：QSVC¼BSVC：V2ð5Þ.P2-Q2！2我我我质量损失率m;mMmjVm j·Xm 23.1. 使用SVC装置的实际配电网装设SVC装置的主要任务2.2.2. 总功率损耗配电系统的总有功功率损耗可以很容易地通过将所有分支功率损耗相加而得到，并且其表示为：n行Pt;loss;Ploss;m;mm¼13. SVC装置的建模静止无功补偿器（SVC）[24]是一个并联的系统的核心是通过与电网动态交换无功功率来控制关键节点的电压。图3示出了使用SVC装置的简单辐射状配电系统中的电压控制的原理。在这种改进的结构中，SVC补偿器的无功功率安装在指定的节点将创建新的无功潮流在所有线路，提高了所有节点的电压幅值。 以下步骤描述了使用一个SVC补偿器来改善电压幅值：● 补偿前Pij：RijQij：Xij无功补偿器SVC装置具有与电网实时交换（吸收或产生）无功功率的能力DUij<$Uið6ÞFig. 1. RDN的基本结构IJUi¼B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78-10181图二、静止无功补偿器（SVC）的基本原理图三.考虑SVC补偿器集成的辐射状配电网电压控制。● 补偿后Pij：RijQc：XijD ¼Pij：Rij.Qij-QSVC补偿：Xij4. 问题公式化提出的最优规划策略的主要目标是找到最佳的无功补偿位置UCijUi Uið7Þ抽头变压器的位置和最佳分段位置，在关键条件下为用户提供最高的电能质量负载增长和故障等情况。D Uc ¼Pij：RijQij：Xij-QSVC：Xij ¼DU— DUð8Þ● 目标函数ijUi其中：Uiij c在这项研究中，考虑的主要目标函数是与线路中的最大电流相协调的总功率损耗是SVC设备生成的校正电压。并联补偿对于电压控制非常有效，4.1. 最小化总功率损耗因此，减少的功率损耗量取决于最佳位置和要与网络交换的无功功率的最佳值。fploss¼Min.Pt;损失线m¼1我的天啊！ð9ÞXMax第82页硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78能源损失的相关成本和每年的能源成本Qmin≤Qsvc i≤Qmaxð14Þ损失表示如下[20]：svc;i;svc;i● 能量损失年能量损失成本由下式给出：Cploss¼Pt;loss：Ec：T10Ec：能源价格（$/kWh）T：持续时间（h）式中，Ec¼0： 06=KWh，T¼8760h。4.2. 约束4.2.1. 等式约束基本有功和无功功率平衡约束由以下两个表达式表示：● 分支流程：所有线路电流应保持在其热极限I ib≤Iibib ¼ 1：nline155. 随机分形搜索最近，Hamid Salimi在[37]中提出了一种新的受自然增长现象启发的元启发式算法，称为随机分形搜索（SFS）。该算法在求解质量和执行时间方面的性能在许多约束和无约束标准基准函数（包括单峰和多峰函数）以及一些现代硬函数上得到了验证。正如在NL NlinePg松弛度¼XPDiXP损失m11[37]，新算法表现出鲁棒性和灵活性的情况。1/1Nl;m¼1n行与最近在文献中引用的许多最近的元启发式相比，更有效地探索搜索空间。分形搜索的概念基于以下规则：Qg;松弛度¼XQD;iXQ损失;m12-菲格图 4显示了 粒 子 扩 散 的演化，1/1m¼1能量与每个粒子相关联- 每个粒子都有扩散的能力，从而产生新的5.1.1. 不等式约束不等式约束表示与配电系统的元件电压约束：以下表达式表示所有总线Vmin≤V i≤Vmax;第一节第二节. ; NbusB13随机粒子在搜索空间中，并且种子粒子的能量被传输到其他生成的粒子。- 在新生成的粒子中，只有少数基于其适应度函数排名的最佳粒子仍然存在，其余粒子从搜索过程中被丢弃。i i为了提高标准版算法的性能，作者在[37]中提出了随机分形SVC限制：SVC装置的参数必须限制在其限值内，表示如下搜索对随机搜索的机制搜索进行了改进，减少了需要调整的参数，并引入了见图4。 粒子扩散。●1/4ið ÞB. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78-10183在搜索过程中粒子之间的灵活交互和通信名为SFS的新变体允许在搜索过程中创建探索和开发之间的平衡。SFS算法的主要阶段总结如下：5.2. 第一次统计程序在该阶段期间，根据以下等式基于适应度函数对所有点进行5.1. 初始化过程ParankPiNPð17Þ像许多元启发式方法一样，根据控制变量的上界和下界生成初始随机解。第j个点Pj的初始化详述如下：Pj<$LB研磨×研磨UB-LB研磨16微米其中LB和UB是要优化的控制变量的下限和上限，并且rnd是在区间[0，1]中生成的均匀分布的随机数。其中rank Pi是点Pi在全局搜索空间中的其他点中的排名，并且Np是所有点的数量。根据以下等式修改Pi的第j分量P0ijPrj-rnd×Ptj-Pij 18其中P0i是Pi的新修改位置。Pr和Pt在当前组中随机选择点。图五.所提出的SFS算法的流程图。K84B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）785.3. 第二统计程序第二个统计过程的主要特点是通过考虑其他可用点的位置来改变一个点的位置，从而在点之间创建灵活的通信在搜索空间。这第二个程序允许在搜索过程中在多样化和集约化之间建立平衡。与第一个统计程序类似，根据以下两个等式更新P0i提出了备用安全指数（RSI），以减小搜索空间，并找到最佳候选开关进行研究，以减少总功率损耗和减少线路中的最大电流。以下步骤描述了搜索过程：1. 在正常状态下运行功率流，2. 根据如下定义的储备安全指数对所有离港进行评估和排序：P0i0¼P0i-rd×。P0t-BPjrd≤0： 5<$19毫米. 我是XP0i0¼P0i10rd×.P0t-P0r0： 50- 20秒Res Depi¼maxIBIibi¼1：ND;ib¼1：nline21其中P0r和P0t是从第一统计过程获得的随机选择的点，rd是由高斯正态分布产生的随机数如果适应度值提高，则Pi为由P0i0代替。 标准随机分形搜索可以在图1所示的流程图中简要描述。 五、6. 建议的电力系统规划策略该规划旨在解决两个协调的问题。2.1. 高储备安全指数（HRSI）出港是与低储备安全指数（LRSI）出港衔接的最佳选择。3.确定两个候选离场的所有转换点（HRSI离场，LRSI离场）。开关点如下所示。瑞士HRSI;k¼1：新南威尔士州问题描述如下：第一：在第一阶段中，SVC控制器的最佳位置被确定为最小化总功率损耗和电压偏差。K瑞士LRSI;k¼1：新南威尔士州ð22Þ在考虑负荷增长的情况下，根据正常运行时的首先，为了确定开关的最佳候选位置，详细阐述了三种场景以收集初步数据库：1. 场景1：正常条件下的详细功率流2. 情景2：负荷增长第二阶段：在第二阶段中，提出了一种灵活的策略，以寻求开关的最佳位置，以协调平衡潮流，从而将电能质量提供给消费者4. 一个有效的元启发式方法被用来确定两个开关点使用的组合适应度函数的基础上，最小功率损耗和最小电流。4.1. 运行潮流计算以确定所有状态变量。4.2. 图7示出了所有出港的基于评估阶段的储备安全指数。在Eq.（23）包括所有可能连接的开关，以确保在正常和关键情况下所有偏离的可靠操作。ð23Þ在负载增长和严重故障期间。图6示出了所提出的规划策略的结构，以寻求考虑临界情况的现代配电系统3. 场景3：确定最佳切换点，以便重新配置出发点4.3. 评价过程基于两个指标，HRSI和LRSI选择与两个候选出发相关联的最佳候选开关。第三阶段：在第三阶段，多抽头变压器与其他控制变量（如并联补偿器的无功功率）协调，动态调整，以达到最佳效果B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78-10185见图6。 提出了现代配电网结构规划运行策略。在最小功率损耗和低电压偏差方面的网络性能7. 案例研究7.1. 测试系统1：Sonelgaz-Biskra配电系统根据Sonelgaz公司2016年配电网统计数据，比斯克拉市的电力网络为230 MVA[38]。这一权力分布在68个班次。这些线路为1250个变电站（10/0.4）KV供电。根据Sonelgaz公司配送中心最近提供的统计数据，已记录了几次电力故障，尤其是在夏季期间。受影响最大的出发地是位于Hamamme-Salhinne的60 KV/10 KV站提供的Boukhari。在本研究中，提出了一种灵活的规划策略，以改善受影响最大的Boukhari出港的技术性能，并与其他四个出港协调，如下所述：第86页硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78见图7。根据HRSI识别可能的连接的候选航班。● 第二个出发点叫● 3号航班名为● 第4集名为● 第5次出发名为所有馈线和变电站的技术特性见表1。Sonelgaz公司位于Biskra的基于Google Earth的配电网络的示意图如图8[38]所示，出发点1的单线示意图如图所示。9.第九条。7.2. 1-出发Boukhari出发Boukhari由位于Hamamme Salhinne的60/10 KV站源提供。该线路为21个变电站HTA/BTA（10/0，4KV）提供能量，并由20个分支组成。峰值电力负荷约为4.9752兆瓦，2016年夏季关键时期的MVAR为2.3769。所有主线路和副线路中的容许电流为360 A[38]。Boukhari出发配备了几个开关点与其他出发如下所述：变电站997和999中的开关点，用于可能与出发点“Elmanchi”连接372号变电站内的开关点，用于可能与“Salhiyate”出发站连接变电站152中的开关点，用于可能与出发“代理”连接变电站128中的开关点，用于可能与“Sidi Abderahmane”出发连接在这项研究中，三个方案进行了调查，以验证拟议的规划策略的效率：场景1：正常条件下的详细功率流表1所有离场的潮流解：正常状态。离港DP 1DP 2DP 3DP 4DP 5Pstation（MW）5.10541.71141.76102.53041.4880Qstation（MVAR）2.37951.27350.83981.20360.7057Pd（MW）4.97521.69751.75762.51861.4768Qd（MVAR）2.37691.27320.83971.20340.7055Vmin（p.u）0.97230.99390.99800.99470.9934Ploss（KW）130.195413.90943.447411.791111.1924Iijmax（A）325.2028123.1620112.6425161.777895.0818Iadm（A）360关键总线1875105粗体字表示使用建议的电力系统规划策略找到的最佳结果。●●●●B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78-10187图8.第八条。位于Biskra的Sonelgaz公司地下配电网（10 KV）结构情景2：考虑负荷增长的详细潮流情景3：与交换机重构7.3. 场景1：正常情况下的详细潮流第一种方案的主要目的是根据潮流分析确定正常条件下所有发车的技术状态。关键的偏离是明确的。表1显示了所有偏离处的功率流分析结果。计算结果表明，临界偏离点为Boukhari，低压为0.97 p.u，位于18母线，相应的总功率损耗为130.1954 KW，最大电流为325.2028A。图10清楚地显示了所有偏离处的电压幅值分布，图11显示了所有偏离处的主线中的最大电流分布。 十一岁重要的是要澄清，所有偏离处的电压幅度均在其允许的限值范围内，这主要是由于使用了允许电流为360 A。在技术方面，使用高截面导线允许在故障等关键情况下在不同偏离之间进行灵活连接。7.4. 情景2：考虑负荷增长的精细潮流在第二种情况下，根据负荷增长确定所有发车的技术状态此方案的主要作用是确定保证金储备安全性方面的最佳和关键偏离对于这种情况，考虑实际装载系数（K1 = 1.2）来确定与每个离场相关联表2中描述的统计结果证实，Boukhari出发具有低储备裕度安全性。最大电流增加到不允许值391.9898 A，该值高于固定为360 A的允许值。总功率损耗增加到189.2884 KW。最好的出发与高利润储备的安全性是出发5（西迪阿卜杜勒Errahmane）。应确认88B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78见图9。 出发1 ' Boukhari'的示意图与出发点Sidi Abd Errah- mane相关的可用开关将被视为与关键出发点Boukhari连接的最佳候选人，以提高所有功率质量方面的偏离，例如裕量储备安全性、功率损耗和电压偏差。所有偏离处的电压幅值分布如图所示。 12，而德-B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78-10189图10个。 所有偏离的电压幅值分布：场景1。见图11。 目前的离境流动情况：情况1。图1示出了干线各断面最大电流流量的分布。 13岁7.5. 设想3：拟议规划方法在第三种情况下，执行优化策略，通过动态调整多个SVC设备的无功功率来提高所有偏离的运行可靠性，并选择合适的SVC设备，在临界离场和其他离场之间进行最佳切换。7.6. 案例1：不考虑重构策略在这种情况下，多SVC控制器被注入在指定的位置，以改善所有偏离的性能，特别是在临界偏离布哈里。只有两辆巴士90B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78表2在指定的负荷增长下所有出发点的潮流解决方案。离港DP 1DP 2DP 3DP 4DP 5Pstation（MW）6.15952.05712.11413.03931.7883Qstation（MVAR）2.85611.52821.00771.44440.8469Pd（MW）5.97022.03702.10913.02231.7722Qd（MVAR）2.85231.52781.00761.44410.8466Vmin（P.u）0.96650.99270.99760.99360.9921Ploss（KW）189.288420.07284.967817.008716.1575Iijmax（A）391.9898147.9534135.2147194.2839114.2417Iadm（A）360关键总线1875105KL1.21.21.21.21.2粗体字表示使用建议的电力系统规划策略找到的最佳结果。图12. 所有偏离的电压幅值分布：场景2。选择安装SVC装置：10和18，SVC装置的无功功率优化的控制变量及其相应的状态变量，如支路中的电流、总功率损耗和最小电压幅值，已在表3中列出。在正常和异常情况下发现的结果清楚地证实，有效的无功规划与分接Transformer协调，提高了输送给用户的电能质量。与名为Boukhari的关键离场相关的备用安全性得到改善，与场景1（130.1954 KW）相比，总功率损耗也减少到112.5 KW研究了考虑负荷增长的无功功率规划问题。对于相同的负荷增长K1 =1.2，与场景2相比，裕度储备安全性为了提高电能质量指标，实现多种运行方式下电压的灵活控制，考虑单抽头Transformer，对SVC装置的无功功率进行了优化。对于相同的负载增长（K1 = 1.2），总功率损耗降低到158.50KW，并且位于母线18处的最小电压提高到0.9824p.u。表4总结了基于无功功率之间的优化协调的优化结果，一个SVC位于总线18处，一个抽头Transformer。图14中示出了基于情况1的场景3的与临界偏离Boukhari相关的电压幅值的分布。图图15 -18 示 出 了 在 正 常 条 件 下 和 在 负 载 增 长 下 考 虑 SVC 装 置 和 抽 头Tr a nsf o r me r 两者的功率损耗 最小化的收敛特性。7.7. 案例1：考虑SVC装置尺寸的无功功率优化为了保证配电系统的可靠运行，必须考虑SVC装置的成本。在这项研究中，SVC装置的大小被认为是在优化总功率损耗和最大电流，以实现更好的性能，在正常条件下，在负荷增长的所有部门。对于这种情况考虑在总线18和10处安装两个SVC在正常条件下（KI = 1），优化的总功率损耗为105.5 KW，实现的最大电流为296.5746 A，与情况1相比，所需的总无功功率降低至1.6218 MVAR。 在正常条件下，考虑两个SVC装置和一个抽头Transformer进行5次试验，功率损耗最小化的收敛特性如图所示。 十九岁通过考虑B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78-10191图十三. 目前的离境流动情况：情况2。表3关键离场“Boukhari”无功功率规划结果18路公交车上的紧急发车Dep 1/SVC公交车上的关键发车Dep 1/SVC10状态控制变量Kl = 1Kl = 1.2Kl = 1Kl = 1.2Pstation（MW）5.08776.13385.08396.1284Qstation（MVAR）1.07171.29270.5930.8561Pd（MW）4.97525.97024.97525.9702Qd（MVAR）2.37692.85232.37692.8523Vmin（P.u），总线180.97260.96690.97250.9669Ploss（KW）112.5163.6108.7158.2Iijmax（A）300.1838361.9137295.5094357.2592Iadm（A）360360360360Qsvc（MVAR）1.30741.56291.78591.9993SVC限值（MVAR）-2个Qsvc 2-2个Qsvc 2SVC总线位置18181010粗体字表示使用建议的电力系统规划策略找到的最佳结果。表4考虑抽头Transformer控制的临界偏离“Boukhari”无功功率规划结果18路公交车上的紧急发车Dep 1/SVC公交车上的关键发车Dep 1/SVC10状态控制变量Kl = 1Kl = 1.2Kl = 1Kl = 1.2Pstation（MW）5.08486.12875.08116.1235Qstation（MVAR）1.07151.29220.59350.8560Pd（MW）4.97525.97024.97525.9702Qd（MVAR）2.37692.85232.37692.8523Vmin（P.u）总线180.98540.98240.98530.9823Ploss（KW）109.6158.50105.9153.3Iijmax（A）300.0186361.6214295.3527356.9790Iadm（A）360360360360Qsvc（MVAR）1.30751.56331.78551.9993SVC限值（MVAR）-2个Qsvc 2-2个Qsvc 2SVC总线位置18181010Tp：0.95 Tp 1.05（p.u）1.0121.0151.0121.015粗体字表示使用建议的电力系统规划策略找到的最佳结果。在负荷增长系数相同（K1 = 1.2）的情况下，总功率损耗降低到竞争值153.4KW，相应的最大电流为359.6122A，无功功率与具有一个SVC的情况（总线10处的1.9993MVAR SVC重要的是要确认92B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78图14. 在临界偏离“Boukhari”的电压幅值分布图15. 功率损耗最小化的收敛特性：正常条件：Kl = 1，母线10处的SVC，无抽头Transformer控制。考虑到SVC设备的尺寸，总功率损耗最小化，而不违反固定为360 A的最大电流（图20）（表5）。7.8. 案例2：考虑无功优化规划的本案例着重于基于与候选开关相关联的开关的最优重构以低储备安全指数（LRSI）为特征的临界偏离和以高储备安全指数（HRSI）为特征的偏离。提出的无功优化规划策略的结构设计，协调与重构操作的基础FSA的无功功率管理如图所示。 21岁在第一阶段中，确定优化的开关，而不考虑SVC装置和与主Transformer相关联的分接头Transformer的无功功率的影响。其次，在识别两个候选出发点之间的最佳切换之后，B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78-10193图十六岁功率损耗最小化的收敛特性：正常条件：Kl = 1，母线10处的SVC具有抽头Transformer控制。图17. 功率损耗最小化的收敛特性：负载增长条件：Kl= 1.2，母线10处的SVC没有抽头Transformer控制。考虑了位于母线18和10处的SVC，并优化了它们的无功功率，以使总功率损耗最小化，并降低所有出发点的最大电流。考虑到两个SVC设备和一个抽头Transformer，负载系数Kl = 1.4时功率损耗最小化的收敛特性如图21所示。为了显示拟议FSA的稳健性，执行了10项试验。正如我们所看到的，FSA需要有限的试验次数和减少的代数来定位最好的解决方案。基于重新配置和无功功率规划发现的优化结果的细节在表6中描述。7.9. 测试系统2：33总线辐射状配电网该第二辐射状配电网（RDN）的电压为12.66 kV，负载需求为3.715MW的有功功率，无功功率2.300 MVAR，由32条线路和33条母线组成。标准33节点RDN的线路图如图22所示，研究了三种情况以证明所提出的基于FSA的电力系统规划策略的有效性，第一种情况与在不考虑SVC设备的抽头Transformer控制和无功功率控制的情况下在第二种情况94B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78图18. 功率损耗最小化的收敛特性：负载增长条件：K1= 1.2，母线10处的SVC具有抽头Transformer控制。图十九岁功率损耗最小化的收敛特性：负载增长条件：KI = 1.0，母线10-18处的两个SVC研究了多台SVC装置无功控制对33台RDN性能的影响，总功率损耗和电压偏差减少。 在第三种情况下，对算法进行测试以验证其有效性考虑负荷裕度稳定性的拟议规划策略。7.10. 场景1：考虑SVC设备和无抽头Transformer控制的对于第一种情况，考虑到位于总线13、18和33处的三个SVC设备的集成，优化了总功率损耗在未优化的基本情况下B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78-10195图20. 功率损耗最小化的收敛特性：负载增长条件：K1 = 1.2，总线10-18处的两个SVC，表5关键出发点“Boukhari”的无功功率规划结果18路和10路公交车的紧急发车Dep 1/SVC当U = 1.1p.u时，系统损耗为116.00KW，SVC补偿器的总无功功率为1302.3KVAr。表7显示了考虑抽头Transformer变化和三个SVC设备集成的功率损耗最小化的详细结果。为了验证所提出的算法在解的质量和收敛特性方面的性能，将所得到的结果与各种算法进行了比较。Iijmax（A）296.5746 359.6122Iadm（A）360 360Qsvc（MVAR）1.0188总Qsvc（MVAR）1.6218 1.7163SVC母线位置18TP：0.95 TP 1.05（p.u）1.012 1.015粗体字表示使用建议的电力系统规划策略获得的最佳结果。33母线RDN为：功率损耗202.67179 MW，最低电压0.9130p.u位于母线18处。优化后的总网损为142.9916 MW，3台SVC与电网交换的总无功功率为1.3089 MVAR。所有母线上的电压幅值分布如图23所示。功率损耗最小化的收敛特性如图所示。 24岁7.11. 场景2：考虑SVC设备和主抽头Transformer控制在这第二种情况下，总功率损耗是优化considering这三个SVC设备和主抽头变压器。分接Transformer的值以0.01的步长从1变为1.1。图25示出了考虑抽头变压器变化的功率损耗最小化的收敛特性。 图图26示出了电压曲线的分布。最好的与IP和SA相比，基于FSA的总功率损耗（142.9916 KW）达到了更好的结果，除了使用GSA的结果（134.4 MW）之外，然而，使用GSA获得的结果的验证清楚地表明，当考虑站处电压等于1 p.u.同样重要的是要注意的是，所研究的无功功率的总容量，以最大限度地减少总功率损耗是1308.9 KVAr，这是较低的相比，其他技术，这证明了所提出的手掌策略的有效性，找到各种SVC设备的最佳尺寸安装在一个实际的测试系统。7.12. 情景3：考虑SVC装置和分接Transformer在负载裕度稳定这种情况下进行调查，以确定系统补偿的技术限制考虑负荷裕度稳定的无功规划是确定实际系统中SVC装置最佳配置规模的重要技术经济问题在该第三种情况下，系统被推到其崩溃点，并且考虑抽头Transformer的变化和位于母线10、18和33处的三个SVC设备的无功功率，所提出的算法被适配并执行以最小对于该测试系统，Qd（MVAR）2.37692.8523处理同一问题的技术，如内点算法，Vmin（P.u）总线180.98520.9822算法（IP）、模拟退火（SA）和引力搜索Ploss（KW）105.5153.4算法（GSA）。从表8中可以清楚地看出，状态控制变量Kl = 1Kl = 1.2Pstation（MW）5.080706.1236Qstation（MVAR）0.75721.1390Pd（MW）4.97525.970296B. 硕士/工程科学与技术，国际期刊22（2019）78图21岁功率损耗最小化的收敛特性：负载增长条件：K1 = 1.4，具有Tp控制的总线10-18处的两个SVC表6采用最佳重新配置变体的无功功率规划结果：离开临界发车Dep 1/无SVC和Tp有SVC的公交车：18状态控制变量Kl = 1Kl = 1.2Kl = 1Kl = 1.2Kl = 1.4Pstation（MW）4.26225.14134.24175.11145.9895Qstation（MVAR）1.98812.38610.45860.69411.0755Pd（MW）4.15674.9884.15674.9885.8194Qd（MVAR）1.98582.38301.98582.38302.7801Vmin（p.u）总线180.97440.96910.9850.98230.9793Ploss（KW）105.5153.385.0334123.4170.1Iijmax（A）271.530327.2467246.3236297.8163351.3345Iadm（A）360360360360360Qsvc（MVAR）0,00,00.9803-0.54861.0354-0.65581.0385-0.6695总Qsvc（MVAR）001.52891.69131.7080SVC总线位置//18–1018–1018–10Tp：0.95 Tp 1.05（p.u）//1.011.0121.01