电力系统无功优化调度研究综述 陆梦龙

电力系统中的无功功率优化技术研究随着工业化和城市化的快速发展，电力系统的负载需求不断增加。

为满足这些需求，电网运营商需要保证电力的可靠供应，并提高整个电力系统的效率。

在电力系统中，无功功率是一个不可忽视的问题。

本文将论述电力系统中的无功功率优化技术研究，包括无功功率的概念、产生原因、影响因素，以及常用的无功功率优化技术。

一、无功功率的概念和产生原因无功功率是指电力系统中消耗的功率成分，它与有功功率共同构成了总功率。

有功功率用于提供实际的功率需求，而无功功率则用于维持电力系统的稳定运行。

无功功率的产生主要源于电力设备的特性和电力传输过程中的线损。

在电力设备方面，电动机是最主要的无功功率负荷。

由于电动机的感应电动变流特性，它们会产生无功功率的损耗。

此外，变压器、电容器和电感器等设备也会产生无功功率。

在电力传输过程中，线路电阻和电抗会产生电压降和功率损耗。

这些损耗也被称为线损，包括有功损耗和无功损耗。

特别是在长距离传输时，无功损耗会导致发电厂和负载端的电压不稳定。

二、无功功率的影响因素无功功率不仅会耗费电力系统的能量，还会影响电力系统的稳定性和可靠性。

以下是一些常见的无功功率影响因素：1. 线路电阻和电抗：电力传输过程中的线路阻抗和电抗会影响功率传输效率和稳定性。

2. 电动机：电动机的感应电动特性会引起无功功率的消耗。

3. 长距离输电：长距离输电会增加无功损耗，进而影响电力系统的稳定性。

4. 电力负载不平衡：电力系统中的不平衡负载会导致无功功率的产生和累积。

以上因素可能导致无功功率的综合影响，进而降低电力系统的效率和可靠性。

三、无功功率优化技术为了降低无功功率损耗并提高电力系统的效率，人们开发了各种无功功率优化技术。

以下是几种常见的技术：1. 电容补偿和电感补偿：通过使用电容器和电感器来补偿电力系统的无功功率，达到功率因数修正的目的。

这种方法可以降低传输过程中的电压降和线损。

2. 静态无功功率补偿装置（SVC）：SVC是一种可控无功电源设备，它能够根据电力系统的无功功率需求自动调节无功功率的产生，从而提高电力系统的功率因数。

电力系统无功优化算法综述随着电力系统的不断发展和完善，无功优化问题逐渐成为了电力系统中的重要问题。

无功优化是指在满足电力系统稳定运行的前提下，通过调整无功补偿设备的参数，使得无功功率的流动达到最优状态，从而提高电力系统的效率和稳定性。

本文将对电力系统无功优化算法进行综述，包括传统的手动调节方法和现代的基于计算机的优化算法。

一、传统的手动调节方法在电力系统早期，无功优化一般采用手动调节的方法，主要通过改变电容器的容量和电抗器的感抗来控制无功功率的流动。

这种方法虽然简单易行，但是存在以下几个问题：1. 人工干预：手动调节需要人工干预，效率低下，容易出现误操作。

2. 调节周期长：手动调节需要进行多次试验和调整，调节周期长，影响电力系统的稳定性和安全性。

3. 无法适应复杂系统：随着电力系统的不断发展和扩大，系统的复杂性也随之增加，手动调节方法无法适应这种复杂性。

二、现代的基于计算机的优化算法随着计算机技术的不断发展和普及，现代的基于计算机的优化算法逐渐成为了电力系统无功优化的主流方法。

这种方法主要通过建立数学模型，并通过计算机程序自动寻找最优解来实现无功优化。

常见的无功优化算法有以下几种：1. 线性规划法：线性规划法是最简单的优化算法之一，它通过建立线性规划模型，寻找使得目标函数最小的最优解。

线性规划法的优点是计算速度快，适用于处理小型电力系统。

但是它的缺点是只能处理线性问题，无法处理非线性问题。

2. 非线性规划法：非线性规划法是一种比线性规划法更为复杂的优化算法，它可以处理非线性问题。

非线性规划法的优点是可以处理更为复杂的问题，但是它的缺点是计算速度较慢。

3. 遗传算法：遗传算法是一种模仿自然界进化过程的优化算法。

它通过对种群进行选择、交叉和变异等操作，逐步寻找最优解。

遗传算法的优点是可以处理非线性问题，并且具有较好的全局搜索能力。

但是它的缺点是计算速度较慢，需要进行多次迭代才能得到最优解。

4. 神经网络算法：神经网络算法是一种基于人工神经网络的优化算法。

电力系统中无功补偿的优化与控制研究无功补偿在电力系统中扮演着重要的角色，它对提高电力系统的稳定性、减小功率损耗和提高电能质量都具有重要意义。

因此，优化和控制无功补偿设备的运行对电力系统的稳定性和可靠性至关重要。

本文将重点探讨电力系统中无功补偿的优化与控制的研究。

首先，无功补偿的优化应该从无功功率的产生机理出发。

电力系统中，无功功率由负载的感性元件和容性元件引起。

感性元件生成负的无功功率，而容性元件生成正的无功功率。

通过合理地调整电力系统中的无功补偿设备，可以实现无功功率的优化分配，降低功率损耗，并提高系统的工作效率。

其次，在电力系统中，无功补偿设备的控制是十分关键的。

现代电力系统中常用的无功补偿设备有静态补偿器和动态补偿器。

静态补偿器通过电容器和电感器来实现对无功功率的补偿，而动态补偿器通过可控电容器和可控电抗器来实现对无功功率的调节。

通过合理的控制策略，无功补偿设备可以迅速响应电力系统的需求，提供所需的无功功率，并保证系统的稳定性。

对于无功补偿设备的控制策略，现有的研究主要包括传统的PID控制、神经网络控制、模糊控制和最优控制等方法。

PID控制是一种经典的控制方法，它通过对系统的反馈进行比例、积分和微分的调节，实现对无功补偿设备的控制。

神经网络控制是一种利用人工神经网络对系统进行建模和控制的方法，它可以自适应地调整参数以适应系统的变化。

模糊控制是一种模糊逻辑推理的控制方法，它可以处理模糊和不确定性的系统。

最优控制是在给定约束条件下，通过对系统的数学模型进行优化来实现最优控制目标。

除了控制策略，无功补偿设备的优化还需要考虑无功功率的分配问题。

无功功率的分配涉及到电力系统中各个节点的无功补偿设备的安装位置和功率大小的决策。

传统的方法是基于经验公式或经验判断来确定无功补偿设备的位置和功率。

然而，这种方法往往不能满足实际需求，因为电力系统的情况是复杂的，需要综合考虑诸多因素。

因此，现代的无功补偿优化方法采用数学优化模型来解决这个问题。

电力系统无功优化研究综述摘要：综述了近几年国内外对电力系统无功优化问题的研究现状。

通过介绍分层分区优化、阻抗模裕度指标、Pareto最优解、非线性内点理论、多线程遗传算法、二阶网损无功灵敏度矩阵等几种新型的无功优化数学模型，结合近年来电网提出的全球能源互联网、分布式电源大力发展及其网络安全问题的背景下相关研究，指出了电网当前面临的无功优化研究中存在的问题以及未来的研究趋势。

0 引言电力系统无功优化问题是由法国电气工程师Carpentier于20 世纪60年代初期提出的、建立在严格数学模型上的最优潮流模型［1 -2］。

无功优化，就是在系统结构参数、负荷有功和无功功率、有功电源出力给定的情况下，通过调节发电机无功出力、无功补偿设备出力及可调变压器的分接头，使目标函数达到最优，同时要满足各种物理和运行约束条件，如无功电源出力、节点电压幅值和可调变压器分接头位置等上、下限的限制［3］。

因此，无功优化本质上属于连续变量和离散变量共存的、大规模非线性混合整数规划问题［4-9］。

长期以来，国内外的许多专家、学者对此进行了大量的研究和探索，取得了很多成果。

传统的数学方法有：线性规划法[10]、非线性规划方法[11]、简化梯度法[12]、序列二次规划法[13]、牛顿法[14]、内点法[15]等，这些方法各自都有一定的适应性和优越性，但不能很好地处理离散变量。

随着计算机技术的发展和人们对于人工智能算法的不断探索，越来越多的智能优化算法应用于无功电压优化中，如遗传算法[16]、模拟退火算法[17]、粒子群算法[18]、免疫算法[19]、搜索禁忌[20]算法等。

这些优化算法各有各的优点和适应性，随着人们对于优化结果要求的提高，单一使用一种优化算法得到的结果已经不能满足人们的要求。

所以本文在总结了现有智能优化算法改进的基础上，把研究重点放在了智能优化算法的混合策略上，并且对于动态无功优化也进行了一定地研究和介绍[21]。

电力系统无功优化调度研究综述一、本文概述随着社会经济的快速发展和科技水平的不断提升，电力系统作为国民经济的重要基础设施，其安全稳定运行对于保障社会生产和人民生活具有至关重要的作用。

在电力系统的运行管理中，无功功率的优化调度是提高系统运行效率、降低运行成本、保障系统稳定性的关键环节。

本综述旨在对电力系统无功优化调度的相关研究进行系统的梳理和总结，以期为该领域的研究者和工程技术人员提供参考和借鉴。

本文将介绍无功功率在电力系统中的作用及其对系统稳定性和经济性的影响。

将对无功优化调度的基本理论、方法和技术进行综述，包括传统的优化方法如线性规划、非线性规划、动态规划等，以及近年来兴起的智能优化算法如遗传算法、粒子群优化、人工神经网络等。

本文还将探讨无功优化调度在实际电力系统中的应用情况和存在的问题，分析当前研究的热点和难点，并对未来发展的趋势和方向进行展望。

通过对国内外相关研究成果的梳理，本文力图为电力系统无功优化调度的研究提供全面的理论支持和实践指导，促进该领域的进一步发展和创新。

二、无功补偿无功补偿是电力系统无功优化的重要手段之一，通过在电力系统中安装无功补偿装置，可以吸收和补偿系统中的无功功率，从而改善电力系统的运行状态。

常见的无功补偿装置包括静止无功补偿器（SVC）和静止无功发生器（SVG）。

SVC可以根据系统的需要自动调节其无功功率，从而维持系统电压稳定。

它是一种较为传统的无功补偿装置，通过控制电容器和电抗器的组合来提供或吸收无功功率。

SVC的响应速度较慢，但成本相对较低，适用于对动态性能要求不高的场合。

SVG是一种更为先进的无功补偿装置，采用GTO（门极可关断晶闸管）、IGCT（集成门极换流晶闸管）等电力电子器件，可以快速地吸收或发出无功功率。

相比于SVC，SVG具有更快的响应速度和更好的动态性能，能够更好地满足电力系统对无功功率的快速调节需求。

在无功补偿中，需要合理选择补偿点和确定补偿容量。

电力系统中的无功功率优化策略研究简介：电力系统中，无功功率优化策略是提高系统效率、降低系统损耗的重要手段。

本研究旨在探讨电力系统中的无功功率优化策略，通过分析现有的无功功率优化方法，提出相应的改进措施，从而提高电力系统的运行效率和可靠性。

一、无功功率的概念和意义1.1 无功功率的定义在电力系统中，无功功率是电流在交流电路中消耗的功率，是电力系统中的一种无效功率。

与有功功率相比，无功功率不直接完成功效，但却对系统效率和稳定性产生重要影响。

1.2 无功功率的意义无功功率的合理优化可以实现以下目标：- 降低能源消耗：通过减少无效功率的消耗，减少电力系统的损耗，从而降低能源消耗。

- 提高系统稳定性：通过合理调节无功功率的分配，可以降低电力系统的传输损耗，提高系统的稳定性和可靠性。

- 增强电力系统的调度能力：通过优化无功功率的分配，可以提高电力系统的调度能力，降低负载损耗，并为电力系统的可持续发展提供保障。

二、现有的无功功率优化方法2.1 无功功率的补偿方法- 静态无功功率补偿：使用无功功率补偿装置，如电容补偿装置或电感补偿装置，通过对电压和电流的实时监测和调整，实现对无功功率的补偿。

- 动态无功功率补偿：通过改变电力系统中的电器元件的工作状态，实现对无功功率的调整和补偿。

常用的动态无功功率补偿装置包括STATCOM和SVC等。

2.2 无功功率的优化策略- 无功功率的优化调度：通过合理调度发电机组、变压器等设备的无功功率输出，使其满足电力系统的需求，在保证系统稳定性的前提下，尽量减少系统的无功功率损耗。

- 无功功率的协调控制：通过协调不同节点的无功功率输出，实现系统整体的无功功率优化。

常用的协调控制方法包括功率流追踪控制方法和优化算法等。

三、改进措施与研究方向3.1 基于模型预测控制的无功功率优化通过建立电力系统的数学模型，利用模型预测控制算法，对无功功率进行实时优化调整。

这种方法可以更精确地预测电力系统的无功功率需求，从而提高优化效果。

电力系统无功优化算法综述电力系统中的无功电力是指波形不同于正弦波的电能，因其不能被直接转换为机械能或其他形式的能量而被称为无功电力。

无功电力不会对电力设备产生功率损耗，但却可以降低电网的稳定性和质量。

因此，无功优化算法成为了实现电力系统优化的必不可少的工具之一。

本文将对电力系统无功优化算法进行综述，首先介绍无功电力的基本概念和作用，接着详细介绍现有的无功优化算法及其优缺点，最后总结电力系统无功优化算法的发展趋势。

无功电力的基本概念与作用在电力系统中，无功电力是指在交流电路中流动的一种波形不同于正弦波的电能。

这种电能将电流和电压波形分离，从而可以维持电路的电位平衡。

无功电力的单位是乏，则在计算无功功率时使用乏的单位。

无功电力不会产生功率损耗，但它可以影响电力系统的稳定性和质量。

无功电流是无功电力的物理表现之一，它与有功电流一道影响电路的电位。

在电路中，有功电流负责输送电能，而无功电流则通过电感、电容和变压器使电网保持稳定。

在交流电路中，无功功率的值与电抗矩阵是相关的，因此通过优化电抗矩阵可以实现无功优化。

无功功率通过无功优化算法进行控制，将无功功率控制在合理范围内，避免电压波动和电网振荡，实现电网稳定运行。

现有的无功优化算法1.功率因数控制算法功率因数控制算法是一种基本的无功电力优化算法，其目标是通过调节无功功率因数来实现无功优化。

该算法通过控制无功功率因数，调节电抗矩阵和无功功率的值，以实现电路电压的控制和稳定。

然而，功率因数控制算法主要适用于小型电网，无法满足大型电网的无功优化要求。

2.静止无功补偿算法（SVC）静止无功补偿算法（SVC）是一种常见的无功优化算法，通过使用静止型无功补偿器对电路的无功功率进行补偿。

SVC可以将电路的无功电能补偿到负载端，以实现电压的稳定和优化。

SVC是一种成本高昂的方法，不适用于大型电网中的所有节点。

3.电容器补偿算法电容器补偿算法是一种低成本的无功优化算法，其通过在电路中加入电容器，改变电路的复数阻抗，以实现无功电能的控制和优化。

电力系统有功无功分析与优化调度研究摘要：随着电力系统的不断发展和增长的需求，有功无功分析与优化调度成为了电力系统运行中重要的研究领域。

本文通过分析电力系统中有功无功的概念和特点，探讨了有功无功分析的方法与技术，并详细阐述了优化调度在电力系统中的应用与意义。

关键词：电力系统；有功无功；分析；优化调度一、引言电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，它为各个行业的生产和居民的生活提供了稳定可靠的电力供应。

随着电力系统的规模不断扩大和复杂性的增加，对电能质量和电能利用效率的要求也日益提高。

有功无功分析与优化调度作为提高电力系统运行效率和电能利用效率的重要手段之一，也受到了越来越多的关注和研究。

二、有功无功分析有功无功是电力系统中常用的两个概念，它们分别代表了电力系统输出的实际功率和无效功率。

有功代表了系统中真正用于做功的电能，是实际发挥功效的部分；而无功则指那些在电力系统中仅仅产生电磁场而无需进行实际功效转换的电能。

有功和无功之间的平衡对于电力系统的稳定运行至关重要。

有功无功分析的方法主要包括直接测量法、间接测量法和模型计算法。

直接测量法是通过直接测量电能仪表的读数来确定有功和无功的值；间接测量法则是通过测量电压、电流等参数，再结合相关的理论公式来计算有功和无功的值；模型计算法是基于电力系统的等效电路模型，通过计算模型参数和拓扑结构来推算有功和无功的值。

三、优化调度优化调度是指通过合理地调整电力系统中各个节点的运行参数，以提高系统的运行效率和经济性。

电力系统优化调度的目标包括降低损耗、提高输电效率、降低电能成本等。

优化调度方法主要包括潮流求解、经济调度和容灾调度等。

潮流求解是电力系统中常用的一种优化调度方法，主要用于计算电力系统中节点的电压和电流值，以验证系统的稳定性和优化运行参数。

经济调度则是通过合理地安排电力系统中各个发电机组的出力，以实现最大程度的经济效益。

容灾调度是在电力系统出现故障或变电站停运时，通过调整系统的运行方式和分布，以保证系统的稳定运行和安全供电。

电力系统无功优化研究综述党存禄;张宁;邵冲【摘要】介绍了考虑多目标函数时无功优化模型的建立与解决方法,在总结了传统优化算法的基础上着重介绍了已经改进的智能优化算法和混合的智能优化算法在无功优化上的应用,简单介绍了动态无功优化的几种优化算法,并对今后无功优化的研究方向做出了展望.【期刊名称】《电网与清洁能源》【年(卷),期】2014(030)001【总页数】8页(P8-14,26)【关键词】电力系统;无功优化;智能优化算法;动态无功优化【作者】党存禄;张宁;邵冲【作者单位】兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;甘肃省电力公司电力科学研究院,甘肃兰州730050【正文语种】中文【中图分类】TM711随着我国电力工业的迅速发展和电力系统规模的不断扩大，电网结构日趋复杂，用户对电网电能质量也提出了更高的要求。

无功优化作为电网经济安全运行的重要组成部分，日益受到人们的重视与关注。

电力系统无功优化是指在电力系统无功电源较为充裕的情况下，通过调节发电机机端电压、调整变压器抽头变比、改变无功补偿装置的出力等措施来调整无功潮流，使得系统电压值达到合格值，同时全网有功损耗最小。

电力系统的无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题，其操作变量既有连续变量（如节点电压、发电机的无功出力），又有离散变量（如变压器分接头位置、补偿电抗器和电容器的投切容量），使得优化过程十分复杂。

长期以来，国内外的许多专家、学者对此进行了大量的研究和探索，取得了很多成果。

传统的数学方法有：线性规划法[1]、非线性规划方法[2]、简化梯度法[3]、序列二次规划法[4]、牛顿法[5]、内点法[6]等，这些方法各自都有一定的适应性和优越性，但不能很好地处理离散变量。

随着计算机技术的发展和人们对于人工智能算法的不断探索，越来越多的智能优化算法应用于无功电压优化中，如遗传算法[7]、模拟退火算法[8]、粒子群算法[9]、免疫算法[10]、搜索禁忌[11]算法等。

电力系统无功优化算法综述
电力系统无功优化是电力系统运行中的重要问题之一，它的目的是通过调节电力系统中的无功电流，使得电力系统的无功功率因数达到最优状态，从而提高电力系统的稳定性和经济性。

为了实现电力系统无功优化，需要采用一系列的优化算法，本文将对电力系统无功优化算法进行综述。

1. 传统的无功优化算法
传统的无功优化算法主要包括牛顿-拉夫逊法、梯度法、遗传算法等。

这些算法的优点是简单易懂，容易实现，但是它们的缺点也很明显，例如收敛速度慢、易陷入局部最优等。

2. 基于模拟退火的无功优化算法
模拟退火算法是一种全局优化算法，它可以避免传统算法的局部最优问题。

基于模拟退火的无功优化算法主要包括模拟退火算法、蚁群算法等。

这些算法的优点是全局搜索能力强，但是它们的缺点是计算量大，需要较长的计算时间。

3. 基于人工智能的无功优化算法
近年来，随着人工智能技术的发展，基于人工智能的无功优化算法也得到了广泛的应用。

这些算法主要包括神经网络算法、粒子群算法、深度学习算法等。

这些算法的优点是计算速度快，精度高，但
是它们的缺点是需要大量的数据训练和调整参数。

电力系统无功优化算法有很多种，每种算法都有其优点和缺点。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的算法。

未来，随着人工智能技术的不断发展，基于人工智能的无功优化算法将会得到更广泛的应用。

电力系统的无功优化分析【摘要】随着国家经济与科技的发展，电网规模日益增长，系统结构日趋复杂，电力系统中对无功功率的优化控制，不仅为电网正常安全运行提供了保障，还优化了功率因数指标，特别是大幅度减少了设备故障发生几率，电网所受冲击也在不断降低，由此可见，配电网络无功优化的重要性。

因此，本文将从以下几方面对配电网络中的无功功率优化进行研究。

【关键词】配电网络；无功优化；动态调节前言：随着配电网络中应用了无功优化调节以后，不仅为设备安全运行提供了保障，还极大改善了功率因数指标，供电企业的经济效益也随之提升，对提高国民经济增长具有重要作用。

因此，有必要研究配电网络中的无功优化调节。

1．无功功率概述电力系统中的无功功率是指为电气设备构建且维护交变磁场与感应磁通的电功率，虽然其不对外做功，但保证电力系统的无功功率储备可以起到维持电压的作用，从而保证系统电压稳定与电力传输的效率。

另一方面，无功功率也势必会带来降低有功功率输出的影响。

因此，对于电力系统的无功优化，保证了供电系统与负载系统始终处于正常高效的运行状态，由此可见，配电网络无功优化具有重要作用。

2．重视监控报警应用，做好系统电压调整为保证无功优化能够发挥应有作用，就要完善监控报警系统，设置好最大值与最小值，只要超出该范围就可以自动报警，同时，功率因数过低也会报警，相关工作人员也能够结合报警信号且利用综合调节法实时调节电压。

在利用配电网络无功优化调节的过程中，还要将用户配电变压器局部调节应用其中，以此确保电网电压质量可以达到预期目标。

在无功优化调节中，应坚持电压优先原则，最低调节时间设定为半小时。

如果存在闭锁条件，且发生电容器与分接头故障，或没有及时闭合隔离刀的时候就要停止调节，同样，若超出闭锁值也要停止调节，只有这样才能保证调节有效。

通常情况下，电压上限最大为6.7kV，下限最低为6kV，并根据系统状态与功率因数确定是否需要调节或进行其他操作。

如在电压较高，功率因数也高的时候，应利用切电容器减少系统功率因数，同时降低电压，也可以通过上调分接头降低电压，针对这种情况，最好先利用切电容器，如果达不到这种方法效果不好，再采用上调分接头的方法。

电力系统中的无功补偿与调度优化研究随着电力系统规模的不断扩大和负荷的快速增长，电力系统的无功功率问题日益显著。

无功功率是电力系统中潜在的问题，它可以导致电压稳定性恶化、功率因数低下和能源浪费等问题。

为了解决这些问题，并提高电力系统的稳定性和可靠性，无功补偿与调度优化成为了近年来电力系统研究中的热点话题。

无功补偿是指在电力系统中通过装置或设备来调整功率因数，以改善电压和功率质量的一种技术手段。

无功补偿的主要目的是维持电力系统中的电压稳定和功率因数的标准范围内。

通过无功补偿，可以减少无功功率的流动，提高电力系统的可调度性和运行效率。

在实际应用中，无功补偿通常使用静态无功补偿装置（SVC）或静态同步补偿装置（STATCOM）等来实现。

调度优化是指通过合理安排电力系统的发电机组启停、负荷开关和无功补偿装置的上下调节等措施，以实现电力系统的经济优化运行和资源利用最大化。

调度优化可以通过对电力系统的潮流、电压、功率因数等参数进行优化分析，来确定合理的发电机组出力和负荷分配，以实现系统的最佳运行状态。

调度优化的目标是提高电力系统的效率，降低运行成本，同时确保系统的可靠性和稳定性。

在电力系统中，无功补偿与调度优化相互关联、相互影响。

无功补偿可以通过优化调度来实现更好的效果，而调度优化需要考虑无功补偿的影响。

因此，研究无功补偿与调度优化的问题，对于电力系统的稳定性和可靠性是非常重要的。

目前，对于电力系统中无功补偿与调度优化的研究主要集中在以下几个方面：首先，研究无功补偿对电压稳定性的影响。

电力系统的电压稳定性是衡量系统运行稳定的重要指标之一。

无功补偿可以通过调节无功功率的流动来改善电压稳定性，提高系统的动态响应能力。

因此，研究无功补偿对电压稳定性的影响，对于改善电力系统的稳定性具有重要意义。

其次，研究无功补偿对功率因数的影响。

功率因数是衡量系统能效的重要指标之一。

功率因数低下会导致系统能源的浪费和线路损耗的增加。

电力系统无功优化文献综述摘要:在电力系统中，无功电源的合理规划运行是电力系统安全经济运行的保障。

衡量电能质量的一个重要指标是系统的电压水平，而系统的无功平衡是保证电压水平的基本条件。

对电力系统进行无功优化就是通过调节相关控制变量，从而达到改善电压质量和降低系统网损的目标，以保证电力系统安全、经济地运行。

电力系统无功优化问题是最优潮流(OPF)的一个组成部分，是一个连续变量和离散变量相结合、动态的、多目标和多约束的非线性混合规划问题。

综述了国内外相关研究者对无功优化模型与算法的研究状况,分析了各种方法的特点,提出了当前电力系统无功优化研究中仍需解决的问题及未来的研究方向。

关键字：电力系统; 无功优化; 数学模型; 优化算法;优化控制策略1.引言1962年法国学者提出电力系统最优潮流(OPF)概后，Raymond R.Shoults,D.T.Sun,在《OptimalPowerFlowBasedUpon P-QDecomposition》中对电力系统潮流优化问题进行了深入的研究，并在理论与实践上获得了较大的成就。

而无功优化问题属于OPF的一个组成部分,是一个动态、多目标、多约束、不确定性的非线性混合规划问题。

电力系统无功优化，就是在系统的结构参数以及负荷情况给定的条件下，通过调节系统的某些控制变量，使得系统的某个或多个性能指标达到最优，并且满足所有指定的约束条件。

无功优化是从最优潮流的发展中逐渐分化出的一个分支问题。

随着当今社会的高速发展，电网规模日益扩大，各界的电力需求不断增长，电力市场化的程度也不断提高，电力系统的安全稳定运行越来越受重视。

通过有效的无功调节手段，可以保证系统的安全稳定和经济运行，相关方面的内容一直是国内外学者们致力研究的问题。

一般来说，对无功优化的研究主要体现在两个方面，一是优化模型的建立，由目标函数和约束条件组成，不同的目标函数构成了不同的优化模式; 二是优化算法的确定，不同的算法的优化性能不尽相同，根据实际情况选择合适的优化算法，对无功优化的结果有较大的影响。

电力技术应用71 限和上限。

节点电压约束为 U i,min ≤U i ≤U i,max （4）式中：U i,min 与U i,max 分别为第i 个节点的电压下限和上限。

静态无功优化数学模型可以在某一特定时刻，满足电力系统各项约束条件，从而达到电压水平最优和无功分配最合理的目标。

1.2　动态无功优化数学模型无功功率优化调度在动态环境下的考量尤为重要，涉及电力系统在实际运行过程中无功功率的调度和控制。

与静态模型不同，动态无功优化数学模型需要考虑时间因素，特别是系统在短时标和长时标下的动态响应[2]。

将目标函数定义为最小化系统的电压偏差积分，公式为 ()()f22i,t ref k k,t 11''d n m t t i k U U U R I t ===−+×∑∑∫ （5）式中：t 0和t f 分别为起始时间和结束时间；U i,t 为第i个节点在t 时刻的电压幅值；I k,t 表示第k 条线路在t 时刻的电流幅值。

动态模型约束条件为节点无功功率动态平衡，公式为()g,i,t l,i,t i,t j,t i,j i,j,t i,j i,j,t 11sin cos 0mnj i Q Q U U G B θθ==−−××−×=∑∑ （6）式中：Q g,i,t 与Q 1,i,t 分别为第i 个节点在t 时刻的无功出力和无功负荷，i ∈[1,n ]；θi,j,t 表示第i 个节点与第j 个节点在t 时刻的电压相角差。

动态节点无功出力约束条件为 Q g,min,i,t ≤Q g,i,t ≤Q g,max,i,t （7）动态电压幅值约束为 U min,i,t ≤U i,t ≤U max,i,t （8）动态无功优化数学模型可以在系统动态变化的情况下，满足电力系统各项约束条件，从而稳定电压水平和优化系统性能。

2　基于IIGA 的无功优化模型求解为可靠高效地完成无功优化模型的求解，文章提出了一种基于控制变量的十进制整数编码策略与罚因子自适应调整策略，以提高模型求解的有效性与健壮性。

电力系统无功优化的研究现状与算法综述学号:2０143１40308３姓名：郭宗书摘要:对我国电力系统无功优化问题的研究现状和无功优化的一般模型进行了简要介绍,并在一般模型的基础上总结了目前已有的传统算法和现代算法,进一步分析了电力系统无功优化领域存在的问题，较全面地反映了这一科研领域的发展现状。

关键词电力系统无功优化现状算法0 引言最近几年来，伴随着我们国家的电力工业不断发展壮大,达到无功优化也已经成为了电力系统控制与运行的重点研究对象。

在电力市场条件下，供电电压质量是电力系统电能质量的重要指标之一，而供电电压质量的好坏主要取决于电力系统无功潮流分布是否合理，所以，无功优化是合理分布电力系统无功潮流以及保证系统安全经济运行的有效手段.所谓的无功优化，就是指在给定的系统结构参数和负荷的情况下，通过对一些特定控制变量进行优化,并在一定的约束条件下，使得系统的一个或者是多个性能的指标都能够实现最佳时的一种无功调节方法.无功优化问题是从最优潮流的发展中逐渐分化出的一个分支问题。

建立在严格的数学模型上的最优潮流模型，首先由法国的电气工程师Ｃarpenｔier于2０世纪60年代初期提出［２,３］。

但随着电力市场化需求的不断增长，充分利用电力系统的无功优化手段，既满足客户各种用电需求又能保证系统安全经济运行,成为一直以来国内外电力工作者们致力研究解决的问题。

而无功优化问题是一个复杂的非线性规划问题，由于其目标函数与约束条件的非线性、控制变量的离散性同连续性混合等特点，目前尚无一种直接、可行、快速完善的无功优化方法。

因此,无功优化问题的核心就在于对非线性函数处理、算法收敛、处理优化问题中的离散变量三个方面。

当下，国内外学者根据不同的需求，建立了不同的无功模型，主要分为考虑网损及电压质量［4,5］、考虑负荷变化影响[６]、考虑分布式电源接入[７]和电力市场环境下［8]的几大类无功优化模型.针对这些模型的算法也分为常规优化算法和智能优化算法。

电力系统无功优化研究摘要：电力系统的无功优化和无功补偿是提高系统运行电压，减小网损，提高系统稳定水平的有效手段。

本文对当前国内外的无功优化和无功补偿进行了总结，对目前无功补偿和优化存在的问题进行了一定的探讨和研究。

关键词：电力系统无功优化一、前言电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的有效手段，是提高电力系统电压质量的重要措施之一。

所谓无功优化，就是当系统的结构参数及负荷情况给定时，通过对某些控制变量的优化，所能找到的在满足所有指定约束条件的前提下，使系统的某一个或多个性能指标达到最优时的无功调节手段。

无功优化问题是从最优潮流的发展中逐渐分化出的一个分支问题。

通过无功优化不仅使全网电压在额定值附近运行，而且能取得可观的经济效益，使电能质量、系统运行的安全性和经济性完美的结合在一起，因而无功优化的前景十分广阔。

二、无功优化的最优配置目前，用于求解电力系统无功优化的算法主要分为基于导数的数学规划常规方法和人工智能优化方法两大类求解方法。

常规方法包括非线性规划和线性规划两种；人工智能方法主要有遗传算法、模拟退火算法、Tabu搜索方法、神经网络、专家系统、粒子群算法、免疫算法等。

无功电源规划是一个非线性的混合整数规划问题，它的特点是既保持了原变量的整数性质，又完整地包括了对潮流的物理模拟，可以在对电网投资进行优化的同时优化运行方式。

广义Bender分解法改变了以往无功电源规划中采用的对每种预想方式分别求解，并选取最大值作为最终解的方法，而是将所考虑的各种预想方式同列于一个模型中，然后用分解法进行求解。

该方法对各种负荷方式、故障方式进行综合求解，所得出的无功电源配置能满足系统运行要求，并使系统拥有一个合理的电压水平。

先导节点的概念应用于电力系统无功配置，该方法可使无功源得到最有效地配置，通过对少量先导节点的监测和控制，无需建立复杂的系统监视全网所有节点的电压，即可实现对系统电压的控制。

使得从全网的角度看，各节点电压偏移最小。

电力系统无功优化算法研究综述(上)王晓文;赵彦辉【摘要】综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型,系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在的问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较.针对各种优化算法的不同特征,提出了一种综合各单一算法优点的混合算法求解无功优化问题.总结了近年来其它新型算法的无功优化的应用情况.最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面.实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向.【期刊名称】《沈阳工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(010)003【总页数】9页(P228-236)【关键词】电力系统;无功优化;数学模型;优化算法【作者】王晓文;赵彦辉【作者单位】沈阳工程学院新能源学院,辽宁沈阳110136;沈阳工程学院研究生部,辽宁沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】TM744电压是电力系统运行安全性和经济性的重要指标［1］，它直接反映了系统的无功平衡状况和系统无功分布的合理与否，若系统无功不足或分布不合理，将会导致系统电压降低、稳定性下降、用电设备不能正常运转等一系列问题，严重时还会造成电压崩溃。

线损率是衡量电力系统建设和完善以及运行管理水平高低的一项综合性技术经济指标［2］，当网络结构、系统电压以及输送的有功功率一定时，系统的有功网损完全取决于无功电源的布局、无功功率的传输和管理。

无功设备的合理配置和优化运行能有效地改善电压质量、保证系统电压稳定性和降低网损，从而提高电力系统运行的安全性和经济性。

为了改善和提高系统的电压质量，充分发挥电力设备的经济效益，减少系统的有功网损，人们提出了无功优化的概念。

无功优化问题是由法国电气工程师Carpentier于20世纪60年代初期提出的建立在严格数学模型上的最优潮流模型［3，4］。