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2024年3月30日发(作者：)

电力系统无功优化的意义和算法

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。

无功优化的主要方法有：非线性、线性、混合整数、动态规划法以及近几年兴起的一些方法，如：

神经网络方法、专家系统方法和遗传算法等。传统数学优化方法依赖于精确的数学模型，但精确的数

学模型较复杂，难以适应实时控制要求，而粗略的数学模型又存在较大误差。近年来，基于对延期界

和人类本身的有效类比而获得启示的智能方法受到了研究人员的注意，其中以专家系统、神经网络、

遗传算法、模拟退火方法、Tabu搜索方法、模糊集理论、粗糙集理论等为代表。

二、无功优化的意义

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一种有效手段，是提高电力系统电压质量的重要

措施之一。实现无功功率的优化可以改善电压的分布、提高用户端的电压质量、减少电力传输（主要

是线路和变压器）的电能损耗，从而降低电力成本，同时也能提高电力传输能力和稳定运行水平。

为了满足电网的调压要求和尽可能减少电网的有功功率损耗，希望电网的无功功率要尽量少流动，

特别要避免无功功率的远距离流动，这就出现了电压无功优化问题。随着经济建设的迅猛发展，电网

规模日益扩大，电力负荷与日俱增，庞大电力系统的运行不仅要重视有功功率的生产和平衡，而且要

十分重视无功功率的平衡和配置。如果电力系统无功功率不足和分布不合理，将会产生一系列诸如：

电压水平降低、损耗增大、系统稳定性下降、用户用电设备不能正常运转等问题，严重时还会造成系

统的崩溃。如何在满足负荷发展需要的前提下，充分利用系统现有的无功资源和调压手段，保证系统

的安全、经济运行，一直是国内外电力工作者潜心研究的，一个既有理论指导意义又有实际应用价值

的问题。

三、电力系统无功优化算法

现有的无功优化方法，大致可以分为运筹学方法和人工智能方法两类。

3.1 运筹学方法

电力系统无功优化运筹学方法是从某个初始点出发，按照一定的轨迹不断改进当前解，最终收敛

于最优解。这类优化方法主要有线性规划法、非线性规划法、二次规划方法、混合整数规划法及动态

规划法等。

3.1.1 线性规划法（LP）

线性规划法（Linear Programming）应用于电力系统无功优化，其原理就是把目标函数和约束条

件全部用泰勒公式展开， 略去高次项，使非线性规划问题在初值点附近处转化为线性规划问题，用逐

次线性逼近的方法来进行解空间的寻优。

线性规划法的数学模型简单直观、物理概念清晰、计算速度快，同时由于线性规划方法本身的完

善性，使它的计算规模受到较少的限制。但由于它把系统实际优化模型作了线性近似处理， 并对离散

变量作了连续化处理， 使计算结果往往与电力系统实际情况有差异。

3.1.2 非线性规划法（NP）

由于电力系统自身具有非线性，所以非线性规划法（Nonlinear Programming）最先被运用到电

力系统无功优化中，最具代表性的是简化梯度法、牛顿法。非线性规划法的数学模型比较精确地反映

了电力系统的实际，计算精度较高，但其方法本身需要大量的求导、求逆运算，占用计算机内存多，

使得解题规模受到限制，对不等式约束处理上也有困难，因此限制了实际系统的应用。

本文标签： 方法优化系统电力电压

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