梁 晖

（国电南瑞南京控制系统有限公司，江苏 南京 210000）

1 研究的意义

因为特高压输配线路的电压具有较高等级，其线路单位距离充电的功率较大，其电压额定值为1 000 kV，特高压输配线路所承载的无功功率大约是输电500 kV线路的5倍，所以极易产生较高的过电压。另外，输电特高压线路无功功率也将伴随其输送功率的改变而产生变化，但是特高压输配电网在不同发展时期，输送线路的有功功率存在比较大的差别。例如，特高压输配电网在开始建设时，传输电能的方式主要为点对点，该办法受系统阻抗性影响，其稳定性受限，线路运行有功功率低于其自然功率，这时线路上则会产生无功过剩功率。再比如，特高压输配电网进入中、后期建设时，可实现所有区域的电网相联，这时线路运行有功的功率则会较大提升。为进一步实现资源优化配置，最大限度地用好所有区域的发电电网资源，在特高压线路输电有功功率会随时发生改变，由此引起无功功率也相应发生改变，造成无功平衡与控制电压较为困难。为确保特高压交流电网能够经济、安全运行，就要将特高压交流电网的过电压与无功的补偿关系进行有效的处理。在此基础上实现顺利完工并投入运行，实现其强大的输送能力，提高经济效益。为此，必须要根据特高压输配系统运行的状况，对其线路无功功率控制方法进行分析研究，以为电网的互联运行做好技术保障。

2 电网特高压无功电压的控制分区

2.1 特高压电网相关无功电压的控制分区法

首先，该办法对特高压交流输配线路所属主网架互联的电网加以分层。单独把特高压电网线路分作一层，再把其他的节点分作一层，然后依据特高压电网运行的方式及其结构进行建立，特高压的近区可以设为控制二级分区。因为现在特高压交流电网系统AVC关键控制办法是50 kV电厂，所以将特高压变电站的500 kV母线侧作为中枢母线P51。再依据灵敏度分析确定无功控制电压产生关键作用的发电机，并对其加以保留。把近区500 kV其他电网部分等值成负荷或注入功率，由此构成了近区特高压电网[1]。图1为特高压的等值图。

2.2 基于灵敏度分析的近区发电机选取

图1 特高压的等值图

因为近区特高压电网具有较多的节点及变量，若要把这些都考虑在内，就会形成数目庞大的变量控制问题。要想将这些问题有效解决，就要进行变量的优选，从中选取关键控制性变量。故此，本文采取分析灵敏度法选用具有较高灵敏度的电机在近区使用。文中使用的灵敏度标准是电压灵敏度控制及有功灵敏度网损。这两项指标可用来判断控制量对系统损坏程度及对母线的电压影响。因为在选取发电机近区的同时要对系统网损灵敏度及母线控制电压灵敏度进行充分考虑。故此在文中把控制变量对有功灵敏度网损及对母线中枢控制电压的灵敏度进行加权叠加，构建灵敏度综合评价运算函数，具体如下：

式中，|ΔfPlots|代表的是有功灵敏度网损绝对值；fPlots代表有功初始网损值；|Δfv|代表电压灵敏度控制绝对值；fv代表中枢母线的电压初值。根据式（1）计算求得所有控制综合变量灵敏度，然后再把综合变量灵敏度按次序由高至低排序，择优挑选若干变量，也就是要择优挑选若干电机当作近区发电机。本文的优选变量控制办法为控制变量的最大综合灵敏度标准，省略低于1/10的最大综合灵敏度变量[2]。

2.3 特高压电网近区无功控制电压分区法的流程及计算

（1）对特高压电网输配线路的基本数据进行输入，一般包括数据节点、发电机总量、电网线路的相关数据等内容。

（2）根据电网的等级对电网分层，其中特高压的节点可分成一层，另外节点可分成另一层。

（3）选用特高压交流变电站的中压侧，将500 kV母线当作中枢电网母线，划分成特高压的近区。

（4）用分析灵敏度法对近区的电机进行选择，完成近区其他各电网等值。

（5）将分区的结果进行输出。图2为特高压分区流程图。

图2 特高压分区流程图

3 特高压电网输配线路无功控制电压潮流计算

在特高压交流近区输配电网的电压无功控制下，需通过最佳潮流的计算，再把最佳优化潮流计算的结果传递给控制中心，最终实现电压的全局控制。完成潮流最优计算的基础是创建特高压电路的无功优化电压模型，同时对优化无功遗传的算法加以改进[3]。

3.1 遗传算法及其基本操作

3.1.1 遗传类算法的特点

（1）传统的算法是针对变量进行处理的，遗传的算法是针对个体基因进行处理。所以遗传的算法能够对对象结构加以操作。该算法也因为此特点而得以推广。

（2）遗传类算法于初期搜索时选取随机择取的方法，并没有确定性，在遗传类的算法中所用的操作基本为随机性操作[4]。

（3）遗传类的算法进行多点同时空间搜索，在传统算法中一般都是由空间中某一初始点开始展开搜索，如此便于全局的快速收敛，能够有效降低局部陷入最优状态。

（4）遗传类算法选择搜索概率规则，捜索的空间为不确定性。与其他方法比较，此方法并不是由一点开始，后沿其一条固定线寻找最优解，而是对整个的空间进行同时搜索，其全局收敛到最优的可能性较大。

3.1.2 遗传类算法基本操作

（a）选择的操作

选择的操作方式是指在群体内挑选具有较大适应度的个体及具有淘汰较小适应度的个体。挑选标准是尽可能的挑选较大适应度的个体进入繁殖库，也就是适应度值越大越有机会入选，由此个体内优良的基因才能得以遗传，从而体现出自然界“适者生存”的进化法则[5]。

（b）交叉的操作

生物基因遗传重组对生物的进化起着重要作用。但遗传基本算法交叉式操作是该算法内最核心、最主要的操作。所谓交叉指的是将两个及以上个体基因重组替换生成出新的个体操作。是在一定概率交叉下将种群内两个二进制个体位码替换重组生成出新基因，并且重新组合成新基因组。

（c）变异的操作

变异指的是将群体内二进制的个体位码发生改变，个体多样性增加。但依据不同遗传算法的编码方式，变异可分为二进制及实值两大类。

3.2 标准的遗传

标准的遗传计算方法属于群体型的一种操作，主要针对的是群体内所有的个体。该方法具体操作时选取H个遗传基本算子，分别为交叉、变异、选择3类算子，其遗传操作进化过程比较简单，易于理解，是其他遗传算法改进的基础。

4 关于改进无功优化的遗传算法

遗传类的算法指以生物进化论及遗传学为基础，随机并发式捜索优化的算法，由于具有捜索优先性、计算隐蔽性、问题开放性等诸多优势被普遍应用。可遗传类标准的算法在性能方面存在明显瓶颈。基于此，本文对其算法做了改进。

4.1 编码的改进

本文根据无功控制优化变量同时具备离散与连续的特点，选取混合式编码的办法，此时电机电压是连续的变量，采用的是实数式编码。

4.2 保留精英策略

本文在设计操作时引入保留精英策略，详细操作如下：

（1）首先要计算出每代的个体适应度实际函数值；

（2）若是父代的种群内最优适应度个体函数值超过子代，则会将父代的种群最优适应度个体换掉那个在子代的种群内最差的个体；相反，不做任何的操作。

4.3 策略选择的改进

该策略选择的操作情况如下：

（1）从父代的种群内随机抽选出个体两个，然后进行适应度情况比较，选取适应度较高的个体投入到繁殖库；

（2）重复操作M次，即可以获取繁殖库所需要的适应度高的M个最优个体。

5 交叉及变异的操作

因为电力运行系统的无功变量控制同时具备连续和离散两种变量，进行交叉式操作时，要想确保离散式变量免受破坏，就要采取类似于二进制的单点式或两点式以及多点式的交叉方式。其中多点式交叉经常破坏部分基因较好的组合，为有效减少破坏而采用了单点式交叉的方法。其中连续变量，在交叉方法中都能使用。

6 结 论

本文将特高压输配系统作为研究分析的目标，对特高压线路输电无功控制电压方法及其优化无功模型算法进行深入研究，并结合以往科研人员的研究成果，与特高压交流系统特点进行有效结合，提出完整可靠的特高压输配线路电压无功控制方法。