线路测量中点位的确定

线路测量中点位的确定（共4篇）

线路测量中点位的确定 篇1

GPS作为一种依靠卫星定位的测量工具, 具有测量速度快、精度高的特点, 目前, GPS技术在导航、工程测量、军事、天气观测等方面都有应用, 为人们的生产和生活带来了巨大的便利。特别是在工程测量中, GPS能够适应不同的环境, 测量效果好。超高压输电线路是一项重要工程, 考虑到工程的安全性, 高程测量是施工中的重要问题, 本文就如何运用GPS进行准确的高程测量进行分析。

1 GPS测量概述

通常, 运用GPS测量高程无非是确定三点内容, 一是运用GPS测量测点的椭球高;二是采用建立模型的方法测得高程异常点的正常值;三是将得到的正常值与高程基准面相拟合。可以说, 这三个环节任何一个环节的失误, 都会对整个测量结果产生重要影响。一般而言, 要得到较高的测量精度, 需要从不同的起算数据和不同的拟合方式出发。当起算高程点发生重合或是非常有限的前提下, 要保证测量的精度, 选择一个合适的GPS拟合方式十分重要。目前有研究认为, 直接采用GPS进行测量, 去掉地面平面控制测量, 增加测量的效率, 然而这样的方法不得不面临一个问题就是将大地高转化为正常高的过程, 这也是整个技术的难点所在。特别是对于一些长距离的超高压输电线路而言, 与国家的正常高系统保持一致性有着重要意义。在运用GPS测量之时, 既要表明一些重要数据的高程 (如重要的跨越点、可能出现洪水地带的洪水位等) , 并尽可能使所测量数据与基本数据库之中的数据具有一致性。

2 超高压送电线路中高程测量的影响因素

GPS测量得到的是椭球高, 为了获得正常高 (H) , 需知道高程异常值 (N) 。对长距离的测量, GPS测量也能非常有效地得到椭球高, 但会遇到大地水准面和高程基准面方面的问题。大地水准面是常量地球引力位势曲面, 约为海平面。如图1所示, 椭球高h、正常高H、高程异常值N之间存在以下关系:

在部分地区, 由于地形因素, 磁场存在一定异常, 只有全球重力场模型 (GGM) 才具有运用价值, 采用内插技术与大地高模型结合, 测量出相应的数据。一般来说, GPS测量高程精度与测量地点重力值的可靠程度直接相关, 在测量条件不好的地区, 其测量的精度也会相应的降低。我国幅员辽阔, 具有丰富多样的地形和地势, 在不同区域, 重力场短波也不一样, 因此测量环境变得十分复杂。因此在实际测量中, 可以使用采用多次测量和高精度的重力场模型作为参考, 增加测量的精度。

3 测量水准面模型的确定

大地水准面模型是参考椭球面与平均海平面之间的差别, 由大地水准面和椭球差距构成的一个数学曲面。美国NASA公布的EGM96似大地水准面模型是目前世界上位系数阶数最高的全球重力场模型, 它利用联合测量的方式对全球的重力场进行确定和模拟, 精度好, 分辨率高。该模型在100 km的分辨率精度达到了±26.0 cm, 在50 km则为±42.1 cm。这一数据与我国使用的水准面模型的精度相当, 大致为±0.4m。我国目前使用的的GPS水准网测量高程与EGM96模型估计的我国高程存在着一定差异。

我国最新的似大地水准面模型 (CQG2000模型) 实现了对我国境内领土 (包括陆地和海洋) 的全覆盖, 精度达到了分米级, 是目前我国精度最高分辨率最好的似大地水准面模型。作为我国正常高高程系统起算面的区域似大地水准面数值模型, 它可在中小比例尺图中应用于GPS测定正常高。然而, 这一模型在数据获取上较为困难, 即使能获取, 对于一般工程来说, 内插计算量大, 不易操作;EGM96似大地水准面模型则能够避免这些问题, 因而具有良好的适应性。

4 实际应用

本工程以某条跨3个省区的342km的500k V送电线路为例, 该线路位于我国西南地区, 经过石灰岩地貌区, 地形复杂, 从高山峻岭到丘陵到平地地形全覆盖, 因而在大地水准面模型的选择上, 考虑到其精确度和易操作性, 采用的是EGM96似大地水准面模型, 全程一共分为176个GPS测量点, 采用Leica 530GPS、Leica 1230 GPS进行高程测量, 对数据进行基线解算和平差计算。

平差计算:本工程采用EGM96 (Global) 全球大地水准面模型作为GPS测量点的基准高程, 通过将一个点的高程固定对其他点形成约束, 最终得到一组高程数据。在运用此种方法测量时, EGM96 (Global) 全球大地水准面模型会增加测量的精度, 使得GPS拟合时的变化减小, 在高程差异上, 偏差0.4m左右, 精度较高。此外, 为了进一步比较采用不同大地水准面模型的测量结果差异, 本工程还采用了椭球面高度作为测量基准, 结果发现, 这种方式造成的偏差较大, 最大达到了3.5m左右, 不符合工程的要求。

结语

随着GPS定位技术的发展, GPS运用于工程测量也越来越多, 发挥着越来越重要的作用, 鉴于其在高程测量中的技术难题, 文章认为, 首先是要选择合适的大地水准面模型, 其次是注意测量之中的高程异常, 最后是运用不同的拟合方式, 从这三个方面来提高测量的精度。

摘要：GPS是一种基于卫星定位的系统, 在众多领域有着广泛的应用, 特别是在现代工程建设中, GPS已成为一个重要的测量工具, 能够为工程建设提供较高精度的数据。然而测量高度问题上还有一定的不足之处, 有待进一步探索。文章主要对GPS的测量技术作了简要概述, 就超高压送电线路GPS外控测量中高程的确定作了一些探讨。

关键词：超高压送电线路,GPS外控测量,高程

电学计量中测量不确定度评定研究 篇2

摘 要：本文通过对静态不确定度评定与动态不确定度评定的比较，得到未来测量不确定度的发展方向为动态不确定度评定与静态测量不确定度评定相结合，使得电学计量中应用测量不确定度进行评定时更加精确、科学。

关键词：电学计量；不确定度评定；误差

电学计量就是按照国家有关计量的法律法规，应用电测量器具，依据相应的检定规程对被测电参量进行定量分析的一门科学；是人们掌握电学知识，发展电学理论和电学技术的重要手段。电学计量技术具有测量灵敏度高、准确度高，易于实现直接、连续和远距离测量等特点。然而在电学测量的过程中对其的影响因素也很多，而且不易被察觉。在对电学仪器计量的实验中，测量的结果并不是被测产品的真实值，最早引用“误差”的概念引起了不小的争论，直到1927年，德国物理学家海森泊基于量子力学理论提出了不确定度关系。随后，不确定度评定理论被广泛地引用在对电学的计量中。

一、测量不确定度评定方法

不确定度是一个合理表征测量结果的分散性参数，它是一个容易定量、便于操作的质量指标。目前国内常用的不确定度评定主要分为基于统计理论的静态不确定度评定和基于新模型、新理论的动态测量不确定度两种评定方法。静态不确定度评定采用最大方差法来对测量结果的标准不确定度进行评定，此测量结果服从正态分布且相互独立，并在实际应用中得以验证，弥补了GUM在该问题表述上的不足。用埃奇沃思级数展开形式来表示测量数据的分布函数，然后由蒙特卡罗模拟法产生大量符合此分布函数的测量数据的模拟值，把计算出的模拟值的标准差作为不确定度评定的验证值，从而能实现对各种不确定度评定模型的验证。动态测量不确定度的理论是现代误差理论的精髓，也代表了当代误差理论的研究方向及进展。在理论上告别了以统计理论为基础的传统方法，弥补了基于统计理论的传统评定方法的不足。但由于动态不确定度评定起步较晚，它不能适用所有统计理论中的不确定度问题，如果把动态静态不确定度结合使用，会受到显著的效果。

二、电学计量检定和校准误差分析

（一）人为因素分析

每个人的操作手法不同、对检定规程的理解不同、自身电学知识的掌握程度不同都可能会形成一定的系统误差。这些人为的误差可以通过对测量人员培训和勤练习的方式来使误差减少。测量过程中读数应从垂直于仪表表面的固定角度观察指针进行读数，如从不同角度读数或者个人习惯性的估读方式即会造成系统误差。在检定和校准的实际操作过程中，不同的操作方法也可以带来一定的误差，如转换机械式开关在转换过程中所用力度不同等方式。

（二）仪器因素分析

我们日常检定和校准过程中的标准量具如电阻表就有一定的级别，这就是它的系统误差，它是需要按电阻表生产设计的性能和相关的检定规程来规定的，并且具有有效期，但是如果标准量具已经超过有效期，系统误差就必须重新确定。在测量仪器生产中，使用的生产标准因应用而不同，规定的范围也不同，导致电子计量过程中的精准度和准确度也不同，测量出的这些数据也会产生系统误差。每种仪器的灵敏度、准确度不尽相同，显示的有效数字位数也不同，如仪器显示的有效位数不够也会造成误差。此外还有刻线不清晰、光点不够亮、刻度不均匀等也会造成误差。数字仪表是用间隔采样后通过A/D转换的方法把被测值变成数字量，这样的间隔采样就可能漏掉一些被测量的波动信息，从而产生误差。

（三）方法因素分析

测量仪器检定和校准规程是严谨的，需要严格按照该仪器的检定规程操作，测试人员如在检定和校准过程中脱离了检定规程，这样就会产生误差，这种误差是可以通过严谨的检测过程避免的。在校准实验室中都会严格按照检定规程进行仪器的检定和校准，但在一些企业中会用到一些非标方法，因此由于校准方法的不一致，结果就可能会有差异，误差也就会随即产生。测量环境属于检定和校准过程中影响不确定度的一大外部因素，很多外部环境的变化都会引起误差，其中包括空间外磁场和电路元件间产生的磁场、电场、静电、不符合检定规程的外部环境条件、湿度、压强和振动等条件都可以引起元件参数的变化而导致误差的产生。

（四）电路因素分析

电路元件随着时间的推移会发生老化，它的数值也会随时间产生变化，而且这种变化是不易察觉的，更需要我们谨慎对待，要严格按照电路元件的使用期进行更换，这样才能避免电路元件对检定结果造成误差。我们根据元件的线性与非线性选择不同的处理方法，电流和电压的不同也会导致非线性元件的测量结果差异很大，例如灯泡的电阻等。电学计量检定和校准过程中存在系统误差是不可避免的，本文就是通过分析测量不确定评定来了解影响测量过程产生系统误差的因素，从而尽可能的避免这些因素，使我们在日常检定和校准过程中测量仪器的测试值无限接近于它的“真实值”。这也是对我们校准实验室的考验，需要我们检定人员在准确度要求较高的电学测量和电学计量检定时万不可掉以轻心，要以认真的科学态度、严谨的工作方式对待电学计量工作。

三、结束语

在经济全球化的今天，测量精度甚至影响到国家的进出口经济效益。近年来，各国的计量学者在研究测量方法的科学性、准确性方面做了很多研究。随着科技的发展以及各种统计理论的成熟，在测量硬件和软件快速发展的同时，对计量的准确性提出了更高的要求。由此可见，发现和消除系统误差是很重要的工作，恒值不变的或按一定规律变化的误差称为系统误差或确定性误差，它的出现一般是有规律的，可以在测量结果中消除其影响。然而，已经存在的系统误差如果没有及时发现，那么对于计量检定或校准则是危险的，不能像偶然误差一样可以通过数据处理去发现和排除，而且有些系统误差并不容易被发现，这种误差对计量检定的危害更大。而且测量的不确定度是用系统误差表征的。根据测量的数据，对被测事物的优劣进行评定，测量的精度直接影响到一个产品的质量和企业的经济效益。

参考文献：

[1]马建龙.测量不确定度评定方法在电学计量中的应用研究[J].电子世界，2014.

线路测量中点位的确定 篇3

随着计算机技术的发展和普及, 测绘人员很容易利用计算机确定线路上任意点的桩号、坐标以及任意点至线路中线的距离。野外作业中, 作业人员不可能随时能用上计算机, 但有些数据现场要立刻知道, 如已经准备好的放样坐标, 由于现场条件限制一些桩点现场没法标定, 要根据现场条件重新确定放样的坐标;质量检查人员随机抽标定的桩号是否在中心线上等。虽然现在有很多重量轻、体积少便宜携带的笔记本电脑。但是作业人员背一台笔记本电脑在野外测绘也不是很方便。科技发展, 计算器的功能日益强大起来, 某些以前只有计算机才能胜任的工作, 在计算器中也能方便的完成。现场确定线路上任意点桩号及坐标一直是野外测量人员比较头痛的问题, 本文从线路坐标计算入手, 利用坐标转换公式计算出线路上某点与已知中桩的平面位置偏移, 并以已知点桩号加上纵向偏移为基础, 计算某点与其平面位置偏移, 如此反复直至纵向偏移符合要求的精度, 此时的桩号即为线路上某点的实际桩号, 此时横向偏移即为某点至线路中线的距离。

1 线路坐标的计算

线路坐标计算方法很多, 这里直接给出由“直线-缓和曲线-圆曲线-缓和曲线-直线”这一组曲线上任意点坐标计算公式。

如图1, 设交点坐标为JD (XJ, YJ) , 交点相邻直线方位角分别为A1, A2.

则ZH (或ZY) 点坐标:

HZ (或YZ) 点坐标:

式中T-交点JD至ZH (或HZ) 点的长度

设直线上P点的里程为L, ZH、HZ表示曲线起、终点里程, 则前直线上任意点P的坐标 (L≤ZH) :

后直线上任意点P的坐标 (L>HZ)

缓和曲线上任意点的切线横距:

式中l-缓和曲线上任意点至ZH (或HZ) 点的曲线长;

LS-缓和曲线长度。

(1) 第一段缓和曲线 (ZH～HY) 任意点坐标:

(2) 圆曲线内任意点坐标

(3) 第二段缓和曲线 (HZ～YH) 内任意点坐标

程序的编写也很简单, 本文以fx-4500PA为例, 直接列出了由“直线-缓和曲线-圆曲线-缓和曲线-直线”这一组曲线上任意点坐标计算程序, 有兴趣者可作为参考。

2 平面位置偏移的计算

如图2, P点 (XP, YP) 为线路上待求桩号的一点, A点为线路中线上点, 桩号为K;方位角为α;计算坐标为 (XA, YA) 。以过A点的切线方向为X'轴, 顺时针90°为Y'轴。设P点在X'A Y'中的坐标为:X'P、Y'P。根据坐标变换公式可得:

则有:

上式中, X'P即为纵向偏移;Y'P即为横向偏移。

3 点位桩号的确定

(1) 以上图为例, 首先根据待定点P的坐标大致判断一下其计算桩号和线路的那段曲线上, 设桩号为K。以K和曲线参数为基准计算出X'P;Y'P。

(2) X'P超出要求的精度 (如10-3m) 时, 以K+X'P为计算桩号重新运行程序计算出X'P;Y'P。

(3) 重复以上两步, 直至X'P达到要求精度, 此时的计算桩号即为P点在此线路上桩号, 其横向偏移值即为P点距线路中线的距离。

(4) 当处在直线上时, 可一次判断出待定点的准确桩号, 即为K+X'P, 当处在曲线上时, 若对桩号要求的精度不高时, 循环计算2～3次即可。

4 程序使用说明

本程序可根据设计图纸中“直线、曲线转角表”依次输入交点坐标;圆曲线半径;缓和曲线长度 (无缓和曲线时, 请输入10ˉ10即很小的正数) ;切线长度;曲线长度;第一缓和曲线起点桩号;前直线方位角;后直线方位角和计算桩号。本程序自动判断曲线左、右偏情况以及该点在曲线上的位置, 并按相应公式计算出该点的坐标 (边桩以及过该点直线上任意点的坐标) , 并提示你输入待定点的坐标, 即可得出待定点的纵向和横向偏移。按点位桩号确定的方法重新输入计算桩号, 运行该程序几个循环即可得出待定点的桩号。

适用于Casio fx-4500P的计算程序:

5 结束语

本文将线路坐标计算和坐标转换相结合, 推导出一种新型快捷、适用的坐标、桩号确定方法, 在线路测量中给作业人员提供了方便, 提高了工作效率。特别给公路、铁路施工测量人员及质量检查人员提供了很多帮助。对其他各类编程计算器可依据说明书, 适当修改一下坐标计算的程序即可。

参考文献

线路测量中点位的确定 篇4

无功优化规划是电力系统规划的基本组成部分之一,其目的是在系统电源和电网规划的基础上,确定无功补偿设备的安装位置和容量大小,实现系统的安全经济运行[1]。

目前,非线性规划法和线性规划法是求解无功规划优化最常用的算法。非线性规划能直接处理非线性的目标函数和约束函数,但非线性规划还没有一个成熟的算法,现有算法或多或少都存在计算量大、收敛性差、稳定性不好等问题。线性规划法的发展已比较成熟,它速度快、收敛性好,但线性规划法在处理无功规划优化时需要将目标函数和约束函数线性化,若迭代步长选取不合适,可能会引发振荡或收敛缓慢[2]。

非线性规划法和线性规划法在解决无功规划优化问题时各有优缺点,不过,它们共同的缺点是容易陷入局部最优而提早收敛。近年来,为了使无功规划优化的解能更加接近全局最优值,许多文献使用了人工智能的方法,如模拟退火和遗传算法等,取得了令人瞩目的成果。模拟退火能以较大的概率获得全局最优,但这要求退火过程不能太快,使得算法收敛缓慢[3]。基于遗传算法的无功规划优化方法有许多优良的特性,已被证明是一种求解非线性问题行之有效的方法。但是该算法的缺点是局部搜索能力差,计算时间长。因此,对于节点数众多的大型配电网络,如何通过遗传算法快速优化得到为数较少的几个补偿点及相应补偿容量,是目前研究的重点[4,5,6]。

针对上述问题,提出一种确定配电网最佳补偿点及容量的优化算法。该方法基于遗传算法,在待补偿点位置及个数的优化选取、初始可行解的筛选、遗传操作(配对、交叉、变异)等方面有一定改进。将此方法用于配网算例,证明其在改善寻优能力和提高计算速度方面的可行性。

1数学模型

在满足运行条件约束下,无功优化问题的目标可以从安全性、电能质量和经济性的角度考虑。以电网经无功补偿后的总费用最小为目标函数进行优化计算。

1.1目标函数

无功优化的目标函数为:

其中:

式中:C为系统无功补偿的年净节约现值(万元/年);Ce为电能损耗的边际值(万元/kWh);Δl为系统无功补偿后的最大有功功率损耗(kW);Ui、ΔUi为节点i的电压、电压越界值。Uimax Uimin是节点i电压的允许上、下限值,w为惩罚因子。α、β分别为折旧维修率和投资回收率;Ckv为节点k处补偿电容器的单位容量价格(万元/kvar);M为各补偿节点的集合;Qkc为节点k处总的补偿电容器容量(kvar);Ckf为节点k补偿电容器的固定投资费用(万元),若此节点为新增补偿点,a=1,否则a=0;τmax为最大负荷损耗小时数。

1.2约束条件

无功优化的约束条件为:

式中:Pi、Qi为节点i的注入有功功率、无功功率;Ui、Uj为节点i、j的电压幅值;Umax、Umin为允许电压的上、下限值;Gij、Bij为节点i、j之间的电导、电纳;δij为节点i、j之间的电压相角差;j∈i表示所有与节点i相连的节点。

2待补偿点的两步搜索策略

2.1补偿效益极限最优法

某一单电源辐射状配电网中,当在节点k单独补偿电容器容量Qkc时,所节约的网损带来的价值除去电容器设备投资后,获得的净收益Ak:

式中:Ce为电能损耗的边际值(万元/kWh);τmax为最大负荷损耗小时数;N为网络支路总数;Ri为第i条支路的电阻值;Pir、Qir、Uir分别为第i条支路受端的有功功率、无功功率、电压幅值;α、β分别为折旧维修率和投资回收率;Ckv为节点k处补偿电容器的单位容量(万元/kvar);Qkc为节点k处总的补偿容量(kvar);Ckf为节点k处补偿电容器的固定投资费用(万元);为第k个节点上游支路的判定系数,当支路i属于节点k的上游支路集合时,值为1;反之则为0。

当在节点k处单独补偿无功时,可近似认为只改变相应上游节点的无功功率,而对有功影响很微小,因此式(5)可简化为:

若使净收益值A k最大,则:

令,可得最佳经济补偿容量

式(8)中,

将代入式(6),得到节点k补偿无功后可获得的最大补偿效益值Akmax。

2.2待补偿点两步搜索策略

2.2.1候选节点集的确定

对于节点个数比较大的配电网络,如果在所有节点范围内进行待补偿点位置及数量的优化选取,势必导致搜索时间太长,影响算法寻优效率。针对该问题,提出一种压缩待补偿节点选取范围的有效方法,具体思路为:

(1)采用式(6)-(8)对网络中除源节点外的所有节点单独进行最大净收益计算,且在计算每一个节点净收益时都假定网络中仅有该节点一个补偿点(为使该节点无功补偿净收益最大)。

(2)将最大净收益大于零的节点构成候选节点集,作为下一步筛选待补偿点的搜索范围。对于最大净收益小于零的节点,表明在此节点进行无功补偿无法带来经济净收益。通过此计算,排除了部分无效节点,缩小了搜索范围(尤其对轻载线路有效),而且计算量很小。

2.2.2待补偿节点的确定

在初步确定候选节点集后,提出了进一步确定待补偿点位置及数量的动态算法,具体步骤如下:

(1)令补偿次数t=0;

(2)计算第t次无功补偿后的潮流分布情况;

(3)若t>0,则记录第t次无功补偿节点号,并将其作为待补偿点;否则转至(4);

(4)采用式(6)计算第t次补偿后候选节点集中各节点的最大补偿效益值,并按补偿效益值大小对节点排序。

(5)若各候选节点的最大补偿效益值都小于0,则转到第(7)步,否则转至(6);

(6)在补偿效益值最大的节点补偿相应的最佳无功容量,并令t=t+1,转第(2)步;

(7)输出所有待补偿节点号,停止。

通过上述两步选点策略,可快速有效地确定配电网中待补偿节点的位置及个数,进而为后续遗传算法的优化进程提供合理的寻优空间。

3配网无功优化改进遗传算法

3.1模拟退火生存机制应用

通常的个体适应度评估是根据适应度函数,对中间种群和种群N中的解一一进行适应度评估并排序,选择适应度值高的、个数为种群N人口数的解替换原种群N中的解。然而,这种评估淘汰机制可能出现种群“家族垄断”的现象,最终导致局部收敛。基于这种考虑,在个体生存策略中引入模拟退火思想[7];设某一个体的适应度值为f,生存阀值为,当f大于时,接受该个体;否则,以一定的概率P来接受该个体。

其中:Tk为第k代种群的控制参数,0≤β≤1。

通过在个体适应度评估中引入模拟退火思想,可使得在种群进化初期适应度低于生存阀值的个体能够以一定的机会存活下来,保证了进化样本的多样性。

3.2罚因子自适应调整策略

为了在兼顾网络电压质量的前提下同时尽可能地提高算法寻优的效率,在电压越限罚因子的取值问题上引入了罚因子自适应调整机制[2],其基本原则是罚因子能使本代中的绝大部分可行解个体适应值优于非可行解。即对于群体中所有不可行解个体i,为了使部分可行解个体的适应度值大于个体i,则根据式(1)应满足:

由于Hy=0且Hi>0,故式(11)可简化为:

式中:Ii和Hi分别为不可行解个体i的年费用值和罚函数值;Iy和Hy分别为可行解阀值个体的年费用值和罚函数值;Δ为很小的正数。

计算完所有的wi后,取w=max(wi),i∈S,S为不可行解个体集合。

通过阀值处理后,罚因子的值刚好能使目前一定数量的可行解个体的适应度值优于其他所有不可行解个体而存活下来,同时又保留了部分不可行解个体样本,增强了种群的多样化,有利于全局最优解的搜寻。

4算例结果及分析

将本文方法用于IEEE33节点算例,并将其优化结果与文献[8]的优化结果进行了比较分析。

参数选取如下:Ce=0.45元/kWh;Ckv=50元/kvar;Ckf=5 000元;电容器标准电容器容量为4 kvar;τmax=5 000 h。两种算法的计算结果见表1。

从表1中可知,本文算法的投资效益略高于文献[8]。本文算法找出的补偿点是节点29和12;文献[8]算法找出的补偿点有节点29、12、23。两者区别在于在节点23处补偿是否会带来经济收益。为证实这一点,本文按照文献[8]的补偿方案,使用交流潮流计算软件,在IEEE33算例原始潮流计算的基础上进行如下无功补偿:

首先只对节点29和12进行补偿,得到补偿后的有功网损为209.1 kW;而根据文献[8],对节点29、12和23三个节点进行补偿后的有功网损为201.899 kW,可知对节点23进行无功补偿后带来的净收益为:

A23=(209.1-201.899)×0.45×5 000-(436×50+5 000)<0

A23<0表明对节点23进行无功补偿是不经济的。

本算法网络最优适应度、网络平均适应度的变化趋势分别见图1。

5结论

本文提出了一种确定并联电容器最佳补偿点及容量的配网无功规划优化改进遗传算法,主要特点如下:

(1)基于无功补偿经济效益,提出一种筛选待补偿点的两阶段搜索算法,可逐次有效地排除部分补偿不可行节点,有效压缩搜索空间。

(2)在改进遗传算法中,引入模拟退火机制和罚因子自适应调整策略,可促使算法更快、更好的收敛。

摘要：针对配电网无功补偿特点,提出一种补偿效益极限最优两步搜索算法,可快速确定网络中待补偿点的位置及个数,有效压缩无效解空间。结合自适应遗传算法,引入了模拟退火机制和罚因子自适应调整策略,可促使算法趋向全局收敛。文中以配电网年电能损失、无功补偿设备投资和补偿点固定安装费用之和最小为目标,建立了无功优化的数学模型,并用IEEE 33节点算例证明了该方法的优越性与可行性。

关键词：无功规划优化,补偿效益,待补偿点,改进遗传算法

参考文献

[1]余健明,杜刚,姚李孝.结合灵敏度分析的遗传算法应用于配电网络无功补偿优化规划[J].电网技术,2002,26 (7):46-49.

[2]张粒子,舒隽,林宪枢,等.基于遗传算法的无功规划优化[J].中国电机工程学报,2000,20(6):5-8.

[3]刘科研,盛万兴,李运华.基于改进遗传模拟退火算法的无功优化[J].电网技术,2007,31(3):13-18.

[4]任震,钟红梅,张勇军,等.电网无功优化的改进遗传算法[J].电力自动化设备,2002,22(8):16-19.

[5]向铁元,周青山,李富鹏,等.小生境遗传算法在无功优化中的应用[J].中国电机工程学报,2005,15(17):48- 51.

[6]刘军华,江秀臣,方鸽飞.一种确定无功源最佳配置地点与数量的新方法[J].电网技术,2007,31(16):72-76.

[7]刘科研,盛万兴,李运华.基于改进遗传模拟退火算法的无功优化[J].电网技术,2007,31(3):13-18.