傳統(tǒng)配電臺區(qū)治理三相不平衡時(shí)，忽視了換相對負(fù)荷的影響，換相開關(guān)壽命以及配電臺區(qū)的經(jīng)濟(jì)性等問題。針對上述問題，本文提出了一種基于負(fù)荷預(yù)測的配電臺區(qū)三相不平衡治理方法。采用K-means算法對歷史日負(fù)荷進(jìn)行聚類，利用支持向量機(jī)對已經(jīng)做過統(tǒng)計(jì)歸類處理的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測，并計(jì)算對應(yīng)配電變壓器運(yùn)行時(shí)三相負(fù)荷電流的不平衡度。建立了以配電臺區(qū)三相電流不平衡度最小，換相開關(guān)切換次數(shù)最少為目標(biāo)的最優(yōu)換相數(shù)學(xué)模型，通過遺傳算法獲得最優(yōu)換相方案。
該方法有效減少了線損、降低了三相負(fù)荷不平衡度以及緩解了配電臺區(qū)三相負(fù)荷不平衡問題。
我國配電網(wǎng)自動化程度低，單相負(fù)荷多，尤其農(nóng)村地區(qū)，電力用戶繁雜且疏于規(guī)劃，單相負(fù)荷分配不均衡，配電臺區(qū)存在嚴(yán)重的三相負(fù)荷不平衡問題。
當(dāng)前，國內(nèi)外治理三相負(fù)荷不平衡問題的方法主要有：①無功補(bǔ)償裝置投切電容器組；②相間電容轉(zhuǎn)移有功功率；③換相開關(guān)裝置調(diào)整負(fù)荷等。其中，靜止無功發(fā)生器和相間跨接電力電容器等無功補(bǔ)償裝置，沒有從根本上解決三相負(fù)荷不平衡問題；負(fù)荷自動調(diào)相裝置價(jià)錢昂貴且控制終端與換相開關(guān)之間通信復(fù)雜，難以在配電臺區(qū)中推廣應(yīng)用；人工調(diào)相操作具有一定的延時(shí)和滯后性。配電臺區(qū)三相不平衡治理存在運(yùn)維成本高，時(shí)間滯后等問題。
隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，智能算法發(fā)展逐漸成熟，支持向量機(jī)（support vector machine, SVM）算法廣泛應(yīng)用在小樣本、系統(tǒng)非線性等復(fù)雜的情況下，同時(shí)克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化的局限。K- means算法的聚類效果與同類內(nèi)氣象數(shù)據(jù)的相似度成正比，與類間的相似度成反比關(guān)系，同時(shí)收斂速度快，實(shí)現(xiàn)容易。
遺傳算法具有強(qiáng)魯棒性和自適應(yīng)性，高搜索能力和對目標(biāo)函數(shù)依賴程度低的優(yōu)點(diǎn)，適合解決換相最優(yōu)解的問題?；诰垲惙治龊椭С窒蛄繖C(jī)算法的負(fù)荷預(yù)測可以精確預(yù)測出未來一段時(shí)間內(nèi)負(fù)荷的用電數(shù)據(jù)；遺傳算法在電力系統(tǒng)最優(yōu)方案篩選方面的應(yīng)用更為廣泛。然而這些技術(shù)在三相不平衡負(fù)荷調(diào)整方面卻鮮有應(yīng)用。
綜上所述，本文提出一種新的配電臺區(qū)三相負(fù)荷不平衡治理方法?；谪?fù)荷預(yù)測結(jié)果，對三相不平衡問題嚴(yán)重的配電臺區(qū)，利用目標(biāo)函數(shù)搭建最優(yōu)換相數(shù)學(xué)模型，然后采用改進(jìn)遺傳算法篩選得出配電臺區(qū)負(fù)荷最優(yōu)換相方案，最大限度降低配電臺區(qū)三相電流不平衡度的同時(shí)盡可能縮小開關(guān)調(diào)整次數(shù)，提高配電臺區(qū)供電經(jīng)濟(jì)性和安全性以及換相裝置的使用壽命，從根源上治理三相不平衡問題。
圖1 負(fù)荷預(yù)測流程圖
圖2 遺傳算法換相尋優(yōu)流程圖
總結(jié)
本文提出了基于負(fù)荷預(yù)測的三相負(fù)荷不平衡治理方法。通過負(fù)荷預(yù)測獲得各時(shí)刻的三相電流不平衡度，確定需提前進(jìn)行負(fù)荷調(diào)整的時(shí)刻，采用改進(jìn)遺傳算法獲得負(fù)荷最優(yōu)調(diào)整方案。案例分析結(jié)果表明該方法可以提前調(diào)整負(fù)荷所在相序，避免了由于未能及時(shí)調(diào)整負(fù)荷所帶來的加劇三相負(fù)荷不平衡程度的后果，同時(shí)減少了線路損耗，延長了換相開關(guān)的使用壽命，提高了配電臺區(qū)的經(jīng)濟(jì)性及供電可靠性。
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