Telecom Power Technology ·　９４　·Ｍａｒ．　１０，　２０２３，　Ｖｏｌ．４０　Ｎｏ．５　
 2023年3月10日第40卷第5期
电力技术应用ＤＯＩ：１０．１９３９９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｔｐｔ．２０２３．０５．０２９
基于负荷多无功用电场景的城市配电网无功优化配置方案
朱钊1，冯晗1，付守赛2，唐华2
（1.国网郑州供电公司，河南郑州450000；
2.国网河南能源互联网电力设计院有限公司，河南郑州450000）
摘要：为了保证城市配电网无功优化配置的合理性，基于负荷多无功用电场景，研究城市配电网无功优化配置方案。根据电压的惩罚函数确定目标函数，利用潮流方程与不等式设置模型约束条件完成用电场景期望值模型建立；
利用配电网不同运行模式与设备均衡状态完成无功补偿容量优化并最终确定无功配置率。测试结果表明，
使用无功优化配置方法后，负荷波动变化值为3.579 kW，且平均无功倒送量与优化前相比最大相差28.97 kW，能够提高无功优化配置的有效性。
关键词：负荷多无功用电场景；城市配电网；无功优化配置；目标函数
Reactive Power Optimal Configuration Scheme of Urban Distribution Network Based on Multi-Load Reactive Power Consumption Scenario
ZHU Zhao1, FENG Han1, FU Shousai2, TANG Hua2
(1.Zhengzhou Power Supply Company of State Grid, Zhengzhou 450000, China;
2.State Grid Henan Energy Internet Electric Power Design Institute Co., Ltd., Zhengzhou 450000, China)
Abstract: In order to ensure the superiority and rationality of reactive power consumption configuration of urban distribution network, based on the scenario of multi-load reactive power, this paper studies the optimal reactive power configuration scheme of urban distribution network. The objective function was determined according to the penalty function of voltage, and the power flow equation and inequality were used to set up the model constraints. Based on different operation modes and equipme
nt equilibrium state of distribution network, reactive power compensation capacity optimization is completed and reactive power configuration rate is finally determined. The test results show that the load fluctuation value is 3.579kW after the reactive power optimal configuration method is used in the scenario with multiple loads and no functional electricity, and the average reactive power backfeed is 28.97less than the maximum value before optimization, which improves the effectiveness and superiority of the reactive power optimal configuration.
Keywords: multi-load reactive power consumption scenario; urban distribution network; reactive power consumption configuration; objective function
0 引 言
近年来，在科技发展和新能源转型相互结合的背景下，网络架构在电力系统中的应用越来越广泛。在大容量电网中，电子装置不但会引起负载结构的变化，还会改变原有的无功特性，在不同的时间内目标的功率因子会出现显著波动，从而大大提高了电网的容量[1]。此外，随着电力市场的发展，电力系统的线缆使用率将会越来越高，无功负荷将会进一步加剧。为了满足大容量电子设备和高线缆化城市配电网的使用与发展需求，要在充分考虑无功功率与负载的情况下对配电网络进行优化。城市配电网络优化的主要目标是减少线路损失和稳定节点电压，而在采用常规的配电网络优化方法中只考虑了负载的波动性，导致优化结果不理想[2]。因此，研究基于负荷多无功用电场景的城市配电网无功优化配置方案。
1 建立负荷多无功用电场景模型
1.1 确定目标函数
用电场景模型是基于负载多无功情况构建的，采用情景分析法对电力系统中的不确定度进行关联，并将其应用于目标函数，而非直接用于控制变量[3]。以最小的期望为目标，在节点上增加惩罚函数，确保在不同负载情况下最大限度降低电压的波动幅度。所得到的目标函数G为
d d
1
min D
d
G q g
reactive materials studies
=
=∑（1）
式中：q
d
为场景出现的概率；g
d
为场景优化后的结果；
收稿日期：2023-01-08
作者简介：朱钊（1989—），男，河南商丘人，硕士研究生，工程师，主要研究方向为输电网规划技术；
冯晗（1982—），女，河南商丘人，硕士研究生，高级工程师，主要研究方向为输电网规划技术；
付守赛（1992—），男，河南郑州人，硕士研究生，助理工程师，主要研究方向为电力系统规划与设计；
唐华（1988—），男，河南郑州人，硕士研究生，高级工程师，主要研究方向为电力系统规划与设计。
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朱 钊，等：基于负荷多无功用电场景的 
城市配电网无功优化配置方案
D 为场景的总数量。g d 的表达式为
()()v
a
over
d 1vo g 2ao g 1
1
max 3loss M o
1
M M o o M o g vW v v W v Uy v Q I I π
====+++−
∆+−∑∑∑
（2）
式中：v 1和v 2分别为电容器与电阻器在单位情况下补偿量的价格；W vo 和W ao 分别为补偿装置中可以进行补偿的总容量；v g 为补偿节点处的投资费用；M v 和M a 分别为安装电容器与电阻器所需要的节点数量；v 3为用电价格；U 为投资回收的年限；y max 为每年最大负荷所消耗的时间；ΔQ loss 为所减少的有效用电网络损耗；π为目标函数中的目标因子；I M 和I o 分别为节点处的额定电压与非额定电压；M over 为电压超越极限范围的节点数量[4]。1.2 设置模型约束条件
（1）潮流方程约束。求解潮流问题的基本方程式就是节点功率在平衡状态下的方程，其相关约束条件设置为
()()N
N
o o k ok ok ok ok 1
o o k ok ok ok ok
1cos sin 0sin cos 0
M k M k Q I I H N W I I H N θθθθ==
−+=    −−=
∑∑ （3）
式中：Q o 为节点处所增加的有功功率；W o 为节点处所增加的无功功率；θok 为2个节点之间的角度差；N ok 为节点矩阵元素中实际存在的部分；H ok 为节点矩阵元素中虚拟存在的部分；M N 为电力系
统中主要线路的节点数量。
（2）不等式约束。在对潮流方程完成约束的基础上，需要对优化的模型设置约束条件，即
o o o o o o V ,y,min V ,y V ,y,max V V
A ,y,min A ,y A ,y,max A A
o,min o o,max N S,min S S,max ,,,,,cos cos cos W W W o M y Y W W W o M y Y I I I o M κκκ∈∈
∈∈  ∈
≤≤≤≤≤≤≤≤
（4）
式中：W V o ,y 、W V o ,y,max 、W V o ,y,min 分别为节点上电容器的容抗值及其上限值与下限值；W A o ,y 、W A o ,y,max 、W A o ,y,min 分别为节点上电阻器的感抗数值以及其上限值与下限值；Y V 、Y A 分别为全天范围内负荷最高与最低的时间段；I o,max 、I o,min 分别为节点处电压的最大值与最小 值；cos κS 、cos κS,max 、cos κS,min 分别为平衡状态下节点处的功率因数以及其上限值与下限值，并且设定cos κS 的值为0.94～0.99，系统在无功平衡状态下的
情况相对较好[5]。
2 优化无功补偿容量并确定无功配置率
确定配电网无功优化配置出现结果之前，就需要利用配电网不同的运行模式来构建不同的仿真模式来对其进行无功优化配置的计算。另外，将不同的计算结果进行有效汇总，其中主要包括节点处的电压数值变化、配电网用电和用电损耗费用的变化以及无功补偿设备的调整等。为了确保城市配电网中同一个变电站的每一台无功补偿设备始终处于均衡状态，需要将新增加设备的补偿容量尽可能平均地分配至每一台主变压器。根据上述原则优化配置结果，通常情况下得到的结果会比传统结果的优化程度有所增加，这样可以更好地适应城市配电网对无功补偿的发展需求。无功补偿机组数据的计算公式为
{}Y max min ,m z m V =×
（5）
式中：m Y 为配电网内部同一个变电站中的无功补偿机组数量；z 为配电网内部同一个变电站中存在的主变压器数量；m 为配电网内部同一个变电站中，变压器的母线处在低压状态下，安装无功补偿设备之间间隔的数量；V max 为在不同运行的方式下，变电站中每一台变压器在进行最优无功补偿时所需要投入机组设备的最大数值。
根据推荐的无功补偿状态下的容量来对无功配
置情况进行计算，具体计算过程为
{}Y V Y
Y M 100%W W m W D χ=
=×
（6）
式中：W Y 为配电网内部同一个变电站中的无功补偿机组容量；W V 为配电网内部同一个变电站中每一台
设备的容量；χ为无功配置优化的情况，通常是指无功配置率；D M 为配电网内部同一个变电站中所需要的变电容量[6]。
根据无功补偿状态下的容量结果，可以对城市配电网无功优化配置方案进行选择。
3 应用与分析
为了验证此次提出的基于负荷多无功用电场景的城市配电网无功优化配置方案的合理性，以某配电网直供区的主变压器为例，进行无功优化配置方案的对比分析。表1为该配电网内设备的基本参数情况。
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表1 配电网内设备基本参数数据表设备参数类型具体数据单体主变压器容量/MVA
75高压进线/km 10中压电缆（回/km ）15/10中压架空（回/km ）0/10配变台数/台10单台配变容量/kVA
750
假设在标准状态下该系统的功率为20 MVA ，电
压为20 kV 。在计算机上采用MATLAB 2020a 软件对配电网配置程序进行编写，中央处理器为Intel core i 9-12900K ，时钟频率为3.5 GHz ，计算机内存为16 GB 。为了证明本文中所介绍方案的优越性，针对下列3种情况展开模拟试验：基于梯度模糊模型进行无功优化配置；基于机会约束模型进行无功优化配置；基于负荷多无功用电场景进行无功优化配置。以10台配变为例，对以上3种情况进行对比，具体结果如表2所示。
表2 不同情况下的平均无功倒送量结果
情况负荷波 动/kW 平均倒送量/（kVA·h ）优化前优化后基于梯度模糊模型4.74757.8542.57基于机会约束模型4.33153.5525.84基于负荷多无功用电场景
3.579
45.22
16.25
由表2可以看出，基于梯度模糊模型进行无功优化配置时，其负荷波动变化的数值为4.747 kW ，优化前与优化后的平均无功倒送量相差15.25 kVA·h 。基于机会约束模型进行无功优化配置时，负荷波动变化的数值为4.331 kW ，优化前与优化后的平均无功倒送量相差21.71 kVA·h 。而基于负荷多无功用电场景
进行无功优化配置时，其负荷波动变化的数值只有3.579 kW ，且优化前与优化后的平均无功倒送量相差28.97 kVA·h 。由此可以看出，基于负荷多无功用电场景进行无功优化配置的结果要比2种传统方法都好，不仅负荷波动相对较小，而且优化前后的无功倒送量相差较多[7-10]。
4 结 论
此次城市配电网无功优化配置方案是在我国当前所拥有方法的基础上，结合负荷多无功用电场景研究出更加准确的优化配置方法，为后续其他设备及场景提供理论基础。但是此方法还有一些不足，今后还可以根据不同运行模式进行具体的分析，从而得到更加准确的优化配置方案，并且还可以在低成本的前提下研究配电网无功优化配置的可行性。参考文献：
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