基于智能电网技术的配电网优化控制研究

基于智能电网技术的配电网优化控制研究

李凌宇

国网吉林省电力有限公司伊通满族自治县供电公司   130700

摘要：随着能源消费的不断增长和对能源安全性、经济性和可持续性的不断追求，智能电网技术逐渐成为配电网优化控制的研究热点。在本文中，我们探讨了基于智能电网技术的配电网优化控制。从智能电网的概念和发展历程出发，介绍了配电网的组成和运行特点，分析了配电网优化控制的重要性和现状。接着，我们阐述了基于智能电网技术的配电网优化控制的路径，包括系统建模、数据采集、数据处理和优化算法等。最后，我们针对各个环节分别进行了分析和讨论，并指出了优化算法在配电网优化控制中的重要性和应用前景。

关键词：智能电网；配电网；优化控制

引言：

随着全球经济的发展和人口的不断增加，能源的消费量也在逐年增长。然而，传统的电力系统在满足能源消费需求的同时，也存在着很多问题，如供电不稳定、能源浪费、环境污染等。为了解决这些问题，智能电网技术应运而生。智能电网技术是指采用现代计算机技术、通信技术和控制技术等手段，对电力系统进行智能化、自动化管理和控制的一种新型电力系统。在智能电网技术的支持下，配电网优化控制也得到了很大的发展，成为当前电力系统优化控制的热点领域之一。

1.智能电网技术在配电网优化控制中的应用

1.1智能计量和智能监控

智能计量和智能监控是智能电网技术在配电网优化控制中的两大核心应用。智能计量可以实现对电网中各节点的用电量、功率因数等信息进行实时监测和分析，进而确定各个节点的能源消耗情况，为配电网优化控制提供依据。智能监控可以实现对电网中各节点的电压、电流、功率等关键参数进行实时监测和分析，进而判断电网中的故障、负荷变化等情况，为配电网优化控制提供实时监控和反馈。

1.2智能配电网技术

智能配电网技术是指利用现代信息通信技术和控制技术等手段，实现对配电网的智能化管理和控制。智能配电网技术包括智能电网传感器、智能电网监测装置、智能电网通信技术等。通过这些技术手段，可以实现对配电网中的电流、电压、负荷等参数进行实时监测和分析，并对配电网进行精细化管理和控制，提高配电网的安全性、经济性和可持续性。

1.3智能电网集成平台

智能电网集成平台是指将智能电网技术应用于配电网优化控制中的一个重要手段。智能电网集成平台可以将各个电力系统中的数据集中管理，同时也可以实现各个系统之间的数据交互和共享，进而提高配电网的智能化和精细化管理水平。智能电网集成平台还可以实现对电力系统的全过程管控，提高电力系统的可靠性和安全性。

2.基于智能电网技术的配电网优化控制路径

2.1系统建模

在配电网优化控制中，系统建模是一个关键的步骤，它是指对配电网进行建模，形成配电网的拓扑结构模型[1]。系统建模是进行配电网优化控制的前提，只有对配电网进行充分的了解和把握，才能制定出针对性强、可行性高的控制策略。在系统建模中，需要对配电网中的电力设备、负载、线路等信息进行采集和整理，形成配电网的拓扑结构模型。建立配电网的拓扑结构模型可以帮助我们深入了解配电网的结构和性质，为后续的优化控制提供依据。在建立拓扑结构模型时，可以采用图论中的拓扑分析方法，通过对配电网中各个节点和线路的连接关系进行分析，得到配电网的拓扑结构模型。在配电网的建模中，还需要对配电网中各个设备的参数进行采集和整理。这些参数包括电力设备的额定容量、电压等级、运行状态等信息，以及负载的电能消耗情况等信息。通过对这些参数进行整理和处理，可以建立起配电网的模型，为后续的优化控制提供依据。

2.2数据采集

配电网中的电流、电压、负荷等参数需要进行实时采集，以便于对配电网的状态进行实时监测和分析。数据采集可以采用智能电网传感器等技术手段进行实现。智能电网传感器是指具有一定智能化功能的传感器，它们可以实时采集配电网中的电流、电压、负荷等参数，并将这些数据传输到配电网的监测和控制系统中进行分析和处理。智能电网传感器的出现，使得配电网的监测和控制变得更加智能化和精细化，可以实现对配电网的实时监测和预警，提高配电网的安全性和可靠性。除智能电网传感器外，还有一些其他的数据采集技术，如无线传感器网络、物联网等技术，也可以用于配电网数据的采集。这些技术的出现，使得配电网的数据采集变得更加智能化和自动化，可以大大提高数据采集的效率和精度。

2.3数据处理

配电网中的大量数据需要进行实时监测、收集和分析，以便对配电网的状态进行实时评估和优化控制。数据处理的目的是对配电网中的数据进行分析和处理，提取有用的信息，并为后续的优化控制提供决策依据。数据处理的方法有很多种，可以采用统计学方法、数据挖掘方法、机器学习方法等等。其中，机器学习方法是近年来被广泛应用于配电网数据处理的方法之一[2]。机器学习是一种基于数据的自动化建模方法，通过让计算机从数据中自动学习，来发现数据中的规律和模式，并做出预测或决策。在基于智能电网技术的配电网优化控制中，机器学习可以用于数据挖掘和预测分析。例如，可以利用机器学习方法对配电网中的负荷数据进行建模和预测，以便更好地进行配电网的调度和运行控制。同时，还可以利用机器学习方法对配电网中的故障数据进行分析和诊断，以便更好地进行故障处理和维护管理。此外，在数据处理中还需要考虑数据的质量和准确性。配电网中的数据存在着不确定性和误差，这些误差会对后续的数据处理和优化控制产生影响。因此，在进行数据处理时，需要对数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和可靠性。

2.4优化算法

配电网中存在着复杂的非线性约束和多目标优化问题，如何寻找最优的控制策略是一个极具挑战性的问题。优化算法可以分为传统的数学优化算法和基于智能算法的优化算法两类。传统的数学优化算法包括线性规划、整数规划、非线性规划等，它们在求解简单的优化问题时具有很好的效果，但在求解复杂的配电网优化问题时受到很大的限制。因此，近年来越来越多的研究者开始利用基于智能算法的优化方法进行配电网优化控制研究。基于智能算法的优化方法具有全局搜索能力和适应性优势，可以有效地避免陷入局部最优解，同时具有较强的适应性，能够适应不同的优化问题和不同的环境条件。常用的基于智能算法的优化方法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法、蚁群算法等。这些算法都能够在配电网优化控制中得到很好的应用，取得较好的优化效果。需要注意的是，在选择优化算法时需要综合考虑优化算法的适用性、收敛速度、计算复杂度等因素。不同的算法具有不同的优缺点，需要根据具体的优化问题进行选择。

3.结束语

随着智能电网技术的不断发展和完善，配电网优化控制的研究将会越来越重要。本文所提出的基于智能电网技术的配电网优化控制路径为今后的研究和实践提供了很好的指导和借鉴。同时，还需要不断探索和创新，加强数据分析和优化算法的研究，为配电网的智能化运营和管理提供更加有力的支持。

参考文献

[1]周浩.智能电网技术在配电网优化控制中的应用研究[J].电力科技,2018(3):25-28.

[2]吕峰.智能电网技术在配电网优化控制中的应用与展望[J].电气技术,2019(6):56-60.