變電站電壓無功的控制研究

　　0 區——電壓無功均合格，不調節，此區為穩 定工作區。

　　1 區——電壓越上限，降壓。

　　2 區——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——電壓合格，無功越上限，投電容。 4 區——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——電壓越下限，升壓。

　　6 區——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——電壓合格，無功越下限，切電容。

　　8 區——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 互沖突的多目標優化問題。通過模糊隸屬度函數， 把電壓和無功偏差量、分接頭檔位、可調電容器組 數等模糊化處理，轉化為模糊集論域的詞變量，作 為模糊控制器的輸入。控制器的輸出對應于控制規 則表內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節和電容器組 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，在模糊控 制下，系統的電壓性能及穩定性均有令人滿意的控 制效果［9］。

　　3.3.2 基于人工神經網絡負荷預測的電壓無功控制

　　原理 人工神經網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 測與優化決策相結合，該控制策略首先將相關的歷 史數據輸入無功預測神經網絡訓練樣本集，再將負荷預測結果及電壓、無功、功率因數等系統實時數 據模糊化，輸入控制決策神經網絡，輸出控制信號 ［10］。

　　利用神經網絡技術，分析電壓發生變化的原因 和趨勢，確定綜合控制策略，能大大減少變壓器分 接頭調節次數。

　　3.3.3 基于專家系統的電壓無功控制原理

　　專家系統是在一個特定領域內用人類專家水 平去解決該領域中難以用精確數值模型表示的困 難問題的計算機程序。專家系統的基本思想是讓計 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。

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