李旭炯，孙林花

（兰州资源环境职业技术大学，兰州 730021）

0 引言

电力系统很重要的一项任务就是保持电压在允许范围内波动，以满足电力用户对电能质量的要求。电力负荷总是在变化，电压也会随着负荷不同而变化，电力控制中心通过操作发电机、变压器、静态电容器、并联电抗器等各种设备，向电力系统注入无功功率，控制电压跟踪负荷变化[1-6]。无功功率和电压控制（reactive power and voltage control，RPVC）是考虑目标电力系统的负荷变化和无功功率均衡来保持目标电力系统的电压[7-13]。目前，RPVC 是通过运行点的潮流灵敏度分析，利用有限执行时间和来自实际目标系统的可用数据来实现。降低发电成本是电力企业关心的问题之一，因此，RPVC 需要一种最优控制以使传输损耗最小化，而不仅是简单的潮流灵敏度分析。

RPVC 可以建模成为混合整数非线性优化问题（mixed⁃integer nonlinear optimization problem，MIN⁃LP），其中包括连续变量如自动电压调制器（auto⁃matic voltage regulator，AVR）操作值，也包括离散变量如变压器的有载分接开关位置（tap positions of on⁃load tap changer，OLTC），及一定数量的无功功率补偿装置（the number of reactive power compensation equip⁃ment，RPCE），如静态电容器（static condenser，SC）和并联电抗器（shunt reactor，ShR）。以往对RPVC 的处理方法主要是采取模糊算法、专家系统、数学规划、敏感性分析方法等，本文将RPVC 建模成为一个具有连续和离散状态变量的MINLP，引入PSO，并确定了具有连续和离散控制变量的控制方法。

粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）是一种进化计算技术[14-15]，这种算法是改进型的，适用于处理各种问题。文献[15-18]提出利用PSO 处理连续状态变量，并建立基于Matlab 的仿真模型，但是，未明确指明对同时存在连续状态变量和离散状态变量的系统如何处理。……