智能变电站的无功控制需要实现实时就地平衡。传统变电站通常配置电容器组进行无功补偿,而随柔性交流输电技术的发展,动态无功补偿装置逐步应用于智能变电站无功补偿中,但很少有考虑两者的协调配置。针对以上情况,提出电容器组与静止无...智能变电站的无功控制需要实现实时就地平衡。传统变电站通常配置电容器组进行无功补偿,而随柔性交流输电技术的发展,动态无功补偿装置逐步应用于智能变电站无功补偿中,但很少有考虑两者的协调配置。针对以上情况,提出电容器组与静止无功补偿器(static var compensator,SVC)协调配合进行智能变电站的无功优化配置。在原最优覆盖思想仅考虑电容器的等容分组配置的基础上,增加SVC进行组合配置,在分析等容分组与几种典型不等容分组情况后,建立统一的无功失配面积最小及投资成本最优的多目标优化数学模型,并转换为年损耗最小的单一目标函数作为变电站无功配置的评价函数,用遗传算法进行寻优,获得SVC与等容及不等容分组的电容器组优化配置方案,进行对比,得到最优方案。最后采用某智能变电站无功负荷数据验证了该配置方法的有效性及实用性。展开更多
文摘智能变电站的无功控制需要实现实时就地平衡。传统变电站通常配置电容器组进行无功补偿,而随柔性交流输电技术的发展,动态无功补偿装置逐步应用于智能变电站无功补偿中,但很少有考虑两者的协调配置。针对以上情况,提出电容器组与静止无功补偿器(static var compensator,SVC)协调配合进行智能变电站的无功优化配置。在原最优覆盖思想仅考虑电容器的等容分组配置的基础上,增加SVC进行组合配置,在分析等容分组与几种典型不等容分组情况后,建立统一的无功失配面积最小及投资成本最优的多目标优化数学模型,并转换为年损耗最小的单一目标函数作为变电站无功配置的评价函数,用遗传算法进行寻优,获得SVC与等容及不等容分组的电容器组优化配置方案,进行对比,得到最优方案。最后采用某智能变电站无功负荷数据验证了该配置方法的有效性及实用性。
