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摘要：本文分析了变电站电压无功综合自动控制的局限性，并介绍了全网电压无功优化控制系统的功能结构，提出了以现有变电站VQC装置结合光纤通信技术构成的全网电压无功优化控制系统的模式，并对其控制策略进行了探讨。
关键词：电压无功；控制系统；控制策略
电压是衡量电能质量的一个重要指标，保证用户电压接近额定值是电力系统运行调度的基本任务。电压过高、过低或偏离一定范围，都会影响用户设备的寿命和效率。变电站的主要任务是保证安全、经济、优质地向用户提供合格的电能。
一、变电站电压无功优化控制系统的局限性
电能的发、输、变、用是同一时间完成的，在电力网络中任一节点状态的变化都不是孤立的。无功和电压的调控从本质上说是个全网的问题，而不是某一个变电站的问题。单个变电站达到无功电压优化的目标态，是建立在破坏网中其他部分无功基础上的本站平衡。在电网无功电源不足或潮流分布不合理时，各自为政的 VQC 调节，很可能引起其他变电站 U-Q 运行状态的恶化，进而引发相关变电站一连串的调节动作。无功电压控制追求的应该是全网的最优解，而不是某个站的最优解。因此，全网的电压无功优化控制必然是电压无功控制问题的发展趋势。
二、全网电压无功优化控制系统的功能和结构分析
全网的电压无功优化控制系统，在功能结构上与变电站 VQC装置是类似的，即采样环节、逻辑环节和执行环节。但不同的是，全网电压无功管理系统面对的是整个电网，其采样的对象是各个电厂发电机组的运行状态以及系统的有无功潮流分布，采样的数量很大，而且对于各点采样的同时度要求很高，尤其是电网潮流、电压变化较频繁的情况下。逻辑环节则要在整个系统的运行空间内求出最优解，即要给出各个元件趋向最优解的行为指令。而执行环节所发出的指令更为丰富，除了变压器分接开关档位的调整、电容器组、电抗器组的投切外，还可以包括静止补偿器导通角、发电机、调相机的励磁调节等。
从全网电压无功优化系统的功能上，是利用调度监控和数据采集系统（SACDA）模块来的模式来实现。但传统远动 SCADA 系统依靠 MODEM 和载波通道传输数据，其遥测是 RTU 根据预先定义的板、槽、点号对相应的模拟量逐一扫描上送数据或对有数据有变化时上送（其死区一般设置为 5%），而且相对于事件顺序记录（SOE）和开关量，模拟量的采集是没有时标的。因此，传统远动 SCADA 系统的遥测机制存在较大的延时，实时性和同步性无法满足全网电压无功管理系统的要求。而且，当系统局部发生故障时，大量的相关信息拥挤在 SCADA 主站，全网 VQC 所需的遥测量很难及时采集，往往这时又是需要其发挥作用的时候。
目前，电力公司已经依靠光纤通信技术实现了大范围多子站的电网安全稳定切负荷功能，光纤无延时同步传送数据已经不成问题，为全网电压无功优化控制系统提供了可借鉴的模式。变电站独立组屏或嵌入综合自动化系统的 VQC 装置的采样功能，基本达到了继电保护装置的水平，做到无延时采样。可以考虑利用现有变电站 VQC 装置的采样功能和执行功能，配合光纤通信系统，再独立设置系统主站，自成体系来实现全网的电压无功优化运行。
三、全网电压无功优化控制系统的控制策略
全网电压无功的优化控制的基本原理是采集各节点的电压、有功功率、无功功率等数据，以电网电能损耗最小和各节点电压总体水平最优为控制目标，以各个节点电压合格为约束条件，经过优化计算后，形成各变压器分接开关升降、补偿装置投切以及发电机 AGC 调节指令。其数学运算公式：
1、目标函数为：
以上模型是一个多变量、不连续、多约束的非线性规划问题。传统的线性规划、非线性规划等优化算法步骤复杂，且容易收敛于局部最优解。近年来一些基于人工智能的高效启发式算法如人工神经网络、专家系统、BOX 算法、模拟退火算法以及遗传算法（GA）等在电力系统优化问题的研究中得到应用。
遗传算法（GA）和禁忌搜索（TS）是近年来逐渐兴起的两种算法。遗传算法利用“优胜劣汰”的思想，通过随机搜索产生新解，淘汰差的旧解，并通过变异的方式逃离局部最优解，以达到全局最优解或近似全局最优解。遗传算法（GA）在解决非线性、多变量、不连续、多约束问题方面具有独特的优势。禁忌搜索（TS）在临域搜索的基础上，通过设置禁忌表来避免循环搜索，利用藐视原则来奖励优良状态，以实现不同区域的搜索。这两种算法各有优缺点，遗传算法（GA）具有隐含并行性，能进行全局解空间的搜索，实现简单，但易于陷入早熟收敛；禁忌搜索（TS）具有较强“爬山”能力，能有效避免重复搜索，速度快，但对初始解比较敏感，且为串行搜索。将这二者的优点相结合构造出的 GATS 混合优化策略，是一种有效可行的提高优化性能的非法，在全网电压无功优化控制方面已经取得实际的成果。
四、结语
电网中，任何一个节点电压和无功的变化都不是孤立的，独立变电站的 VQC 在其原理上是不全面的，电压无功的优化控制应考虑全网的影响。 全网电压无功优化控制要面对大量的发电厂、变电站，要解决两个主要问题，即采样的同时性和快速有效的控制策略。
采样的同时性要靠各站点端技术和传输技术来共同保证。目前，许多变电站 VQC 采用了保护站长的技术，响应速度极快，采用实时性可以得到保证；利用现有变电站 VQC装置还可以节约投资。目前最好的传输介质当属光纤，而且在部分电网的安稳系统中已有应用。
电力网络是非常复杂的，即使是区域电网，用于潮流计算的节点也有上百个。而全网电压无功优化控制的数学模型是多变量、不连续、多约束的非线性规划问题，必须寻求高效的求解方法。
参考文献
[1] 许文超，郭伟.电力系统无功优化的模型及算法综述[J].电力系统及其自动化学报.2003.
[2] 朱春明，刘明波，裴爱华等.变电站电压无功控制范围的整定计算方法[J].电力系统自动化.2003.
[3] 孙亮.变电站电压无功自动控制策略与系统设计[D].天津：天津大学，2010.
[4] 高德文，变电站电压/无功控制模型与算法研究：[D]，重庆；重庆大学，2007.
作者简介：张建军，男，1970年6月出生，籍贯：山西省原平市，毕业院校：太原理工大学，学历：本科，工作单位：国网太原供电公司，职称：工程师，研究方向：电能质量
关键词：电压无功；控制系统；控制策略
电压是衡量电能质量的一个重要指标，保证用户电压接近额定值是电力系统运行调度的基本任务。电压过高、过低或偏离一定范围，都会影响用户设备的寿命和效率。变电站的主要任务是保证安全、经济、优质地向用户提供合格的电能。
一、变电站电压无功优化控制系统的局限性
电能的发、输、变、用是同一时间完成的，在电力网络中任一节点状态的变化都不是孤立的。无功和电压的调控从本质上说是个全网的问题，而不是某一个变电站的问题。单个变电站达到无功电压优化的目标态，是建立在破坏网中其他部分无功基础上的本站平衡。在电网无功电源不足或潮流分布不合理时，各自为政的 VQC 调节，很可能引起其他变电站 U-Q 运行状态的恶化，进而引发相关变电站一连串的调节动作。无功电压控制追求的应该是全网的最优解，而不是某个站的最优解。因此，全网的电压无功优化控制必然是电压无功控制问题的发展趋势。
二、全网电压无功优化控制系统的功能和结构分析
全网的电压无功优化控制系统，在功能结构上与变电站 VQC装置是类似的，即采样环节、逻辑环节和执行环节。但不同的是，全网电压无功管理系统面对的是整个电网，其采样的对象是各个电厂发电机组的运行状态以及系统的有无功潮流分布，采样的数量很大，而且对于各点采样的同时度要求很高，尤其是电网潮流、电压变化较频繁的情况下。逻辑环节则要在整个系统的运行空间内求出最优解，即要给出各个元件趋向最优解的行为指令。而执行环节所发出的指令更为丰富，除了变压器分接开关档位的调整、电容器组、电抗器组的投切外，还可以包括静止补偿器导通角、发电机、调相机的励磁调节等。
从全网电压无功优化系统的功能上，是利用调度监控和数据采集系统（SACDA）模块来的模式来实现。但传统远动 SCADA 系统依靠 MODEM 和载波通道传输数据，其遥测是 RTU 根据预先定义的板、槽、点号对相应的模拟量逐一扫描上送数据或对有数据有变化时上送（其死区一般设置为 5%），而且相对于事件顺序记录（SOE）和开关量，模拟量的采集是没有时标的。因此，传统远动 SCADA 系统的遥测机制存在较大的延时，实时性和同步性无法满足全网电压无功管理系统的要求。而且，当系统局部发生故障时，大量的相关信息拥挤在 SCADA 主站，全网 VQC 所需的遥测量很难及时采集，往往这时又是需要其发挥作用的时候。
目前，电力公司已经依靠光纤通信技术实现了大范围多子站的电网安全稳定切负荷功能，光纤无延时同步传送数据已经不成问题，为全网电压无功优化控制系统提供了可借鉴的模式。变电站独立组屏或嵌入综合自动化系统的 VQC 装置的采样功能，基本达到了继电保护装置的水平，做到无延时采样。可以考虑利用现有变电站 VQC 装置的采样功能和执行功能，配合光纤通信系统，再独立设置系统主站，自成体系来实现全网的电压无功优化运行。
三、全网电压无功优化控制系统的控制策略
全网电压无功的优化控制的基本原理是采集各节点的电压、有功功率、无功功率等数据，以电网电能损耗最小和各节点电压总体水平最优为控制目标，以各个节点电压合格为约束条件，经过优化计算后，形成各变压器分接开关升降、补偿装置投切以及发电机 AGC 调节指令。其数学运算公式：
1、目标函数为：
以上模型是一个多变量、不连续、多约束的非线性规划问题。传统的线性规划、非线性规划等优化算法步骤复杂，且容易收敛于局部最优解。近年来一些基于人工智能的高效启发式算法如人工神经网络、专家系统、BOX 算法、模拟退火算法以及遗传算法（GA）等在电力系统优化问题的研究中得到应用。
遗传算法（GA）和禁忌搜索（TS）是近年来逐渐兴起的两种算法。遗传算法利用“优胜劣汰”的思想，通过随机搜索产生新解，淘汰差的旧解，并通过变异的方式逃离局部最优解，以达到全局最优解或近似全局最优解。遗传算法（GA）在解决非线性、多变量、不连续、多约束问题方面具有独特的优势。禁忌搜索（TS）在临域搜索的基础上，通过设置禁忌表来避免循环搜索，利用藐视原则来奖励优良状态，以实现不同区域的搜索。这两种算法各有优缺点，遗传算法（GA）具有隐含并行性，能进行全局解空间的搜索，实现简单，但易于陷入早熟收敛；禁忌搜索（TS）具有较强“爬山”能力，能有效避免重复搜索，速度快，但对初始解比较敏感，且为串行搜索。将这二者的优点相结合构造出的 GATS 混合优化策略，是一种有效可行的提高优化性能的非法，在全网电压无功优化控制方面已经取得实际的成果。
四、结语
电网中，任何一个节点电压和无功的变化都不是孤立的，独立变电站的 VQC 在其原理上是不全面的，电压无功的优化控制应考虑全网的影响。 全网电压无功优化控制要面对大量的发电厂、变电站，要解决两个主要问题，即采样的同时性和快速有效的控制策略。
采样的同时性要靠各站点端技术和传输技术来共同保证。目前，许多变电站 VQC 采用了保护站长的技术，响应速度极快，采用实时性可以得到保证；利用现有变电站 VQC装置还可以节约投资。目前最好的传输介质当属光纤，而且在部分电网的安稳系统中已有应用。
电力网络是非常复杂的，即使是区域电网，用于潮流计算的节点也有上百个。而全网电压无功优化控制的数学模型是多变量、不连续、多约束的非线性规划问题，必须寻求高效的求解方法。
参考文献
[1] 许文超，郭伟.电力系统无功优化的模型及算法综述[J].电力系统及其自动化学报.2003.
[2] 朱春明，刘明波，裴爱华等.变电站电压无功控制范围的整定计算方法[J].电力系统自动化.2003.
[3] 孙亮.变电站电压无功自动控制策略与系统设计[D].天津：天津大学，2010.
[4] 高德文，变电站电压/无功控制模型与算法研究：[D]，重庆；重庆大学，2007.
作者简介：张建军，男，1970年6月出生，籍贯：山西省原平市，毕业院校：太原理工大学，学历：本科，工作单位：国网太原供电公司，职称：工程师，研究方向：电能质量