變電站電壓無功的控制研究

　　0 區(qū)——電壓無功均合格，不調(diào)節(jié)，此區(qū)為穩(wěn) 定工作區(qū)。

　　1 區(qū)——電壓越上限，降壓。

　　2 區(qū)——電壓越上限，無功越上限，先降壓， 如無功仍越上限，投電容。

　　3 區(qū)——電壓合格，無功越上限，投電容。 4 區(qū)——電壓越下限， 無功越上限， 先投電容， 若電壓仍越下限則升壓。

　　5 區(qū)——電壓越下限，升壓。

　　6 區(qū)——電壓越下限，無功越下限，先升壓， 如無功仍越下限，切電容。

　　7 區(qū)——電壓合格，無功越下限，切電容。

　　8 區(qū)——電壓越上限， 無功越下限， 先切電容， 如電壓仍越上限則降壓。

　　3.3 基于人工智能的電壓無功控制策略

　　3.3.1 基于模糊控制理論的電壓無功控制原理

　　模糊控制適用于不確定的、有不同量綱的、相 互沖突的多目標優(yōu)化問題。通過模糊隸屬度函數(shù)， 把電壓和無功偏差量、分接頭檔位、可調(diào)電容器組 數(shù)等模糊化處理，轉(zhuǎn)化為模糊集論域的詞變量，作 為模糊控制器的輸入?？刂破鞯妮敵鰧诳刂埔?guī) 則表內(nèi)電壓和無功偏差的一種組合，最后把控制器 的輸出模糊化，得到作用于分接頭調(diào)節(jié)和電容器組 投切控制的精確值。

　　模糊算法所需信息量少、計算量小，且能很好 的反映電壓的變化情況，容易在線實現(xiàn)，在模糊控 制下，系統(tǒng)的電壓性能及穩(wěn)定性均有令人滿意的控 制效果［9］。

　　3.3.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡負荷預測的電壓無功控制

　　原理 人工神經(jīng)網(wǎng)絡有集體運算和自適應學習的能 力，有預測性、指導性和靈活性的特點，將無功預 測與優(yōu)化決策相結(jié)合，該控制策略首先將相關(guān)的歷 史數(shù)據(jù)輸入無功預測神經(jīng)網(wǎng)絡訓練樣本集，再將負荷預測結(jié)果及電壓、無功、功率因數(shù)等系統(tǒng)實時數(shù) 據(jù)模糊化，輸入控制決策神經(jīng)網(wǎng)絡，輸出控制信號 ［10］。

　　利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，分析電壓發(fā)生變化的原因 和趨勢，確定綜合控制策略，能大大減少變壓器分 接頭調(diào)節(jié)次數(shù)。

　　3.3.3 基于專家系統(tǒng)的電壓無功控制原理

　　專家系統(tǒng)是在一個特定領域內(nèi)用人類專家水 平去解決該領域中難以用精確數(shù)值模型表示的困 難問題的計算機程序。專家系統(tǒng)的基本思想是讓計 算機能夠存儲某一領域的專門知識，并能夠像專家 那樣有效地利用這些知識去解決該領域的復雜問 題。

　　專家系統(tǒng)具有啟發(fā)性、 透明性、 靈活性等特點。 在實際應用中，運行調(diào)試人員預先根據(jù)經(jīng)驗和具體 要求，根據(jù)可能出現(xiàn)的各種情況制定一套基于規(guī)則 的專家系統(tǒng)。運行時，專家系統(tǒng)針對具體的變電站 配置情況、電壓等級、系統(tǒng)運行時段，模擬專家決 策的過程，根據(jù)規(guī)則綜合、智能地調(diào)節(jié)無功電壓， 從而達到預期的控制目標。目前許多學者利用專家 系統(tǒng)這些優(yōu)點和特點研究開發(fā)變電站無功電壓專 家系統(tǒng)的控制策略。它的典型應用是將己有無功電 壓控制經(jīng)驗或知識用規(guī)則表示出來，形成專家系統(tǒng) 的知識庫，進而根據(jù)上述的規(guī)則由無功電壓實時變 化值求取電壓的調(diào)節(jié)控制手段［11］。