10kV供配电系统智能化设计与优化方法.pdf

Telecom Power Technology 245 Oct.10,2023,Vol.40 No.19 2023 年 10 月 10 日第 40 卷第 19 期运营维护技术DOI：10.19399/ki.tpt.2023.19.08010 kV 供配电系统智能化设计与优化方法陈志婷（佛山电力设计院有限公司，广东 佛山 528200）摘要：探索并提出一种综合的智能化设计与优化方法，以提高 10 kV 供配电系统的效率和可靠性。研究涵盖了供配电系统的智能化设计，包括系统架构、数据采集、智能传感器应用、数据处理以及实时监测控制策略。研究了配电网电压控制优化方法和配电网损耗降低优化方法，探索了智能算法在电网优化中的应用。通过实验和案例分析，验证了所提方法的有效性，并总结了电力系统未来发展的方向。关键词：智能化设计；10 kV 供配电系统；电力系统优化；智能算法；实时监测Intelligent Design and Optimization Method of 10 kV Power Supply and Distribution SystemCHEN Zhiting(Foshan Electric Power Design Institute Co.,Ltd.,Foshan 528200,China)Abstract:This study aims to explore and propose a comprehensive intelligent design and optimization method to improve the efficiency and reliability of 10 kV power supply and distribution systems.The research covers the intelligent design of power supply and distribution systems,including system architecture,data acquisition,intelligent sensor applications,data processing,and real-time monitoring and control strategies.Studied optimization methods for voltage control and loss reduction in distribution networks,and explored the application of intelligent algorithms in power grid optimization.Through experiments and case analysis,we validated the effectiveness of the proposed method,and summarized the future development direction of the power system.Keywords:intelligent design;10 kV power supply and distribution system;power system optimization;intelligent algorithms;real time monitoring;0 引 言当今，电力系统在维持日常生活和工业生产中的关键作用变得愈发明显。10 kV 供配电系统作为电力传输和分配的重要组成部分，不仅需要满足日益增长的电力需求，还需要应对电力负荷的不断变化和电网的复杂性1。为了提高电力系统的效率、可靠性和可持续性，智能化设计和优化方法逐渐成为了不可或缺的工具2。供配电系统智能化设计的本质是利用现代信息技术，包括传感器、数据分析和控制系统，将传统电力系统转化为具有自我感知和自我调整能力的系统。这种转变使得电力系统能够更快速地适应电力需求的变化，并有效地应对各种挑战，如电压稳定性、能源效率和设备故障。同时，电力系统的智能化设计还为电力网络运营商提供了更精确的数据，以支持优化决策和资源分配3。文章主要探讨 10 kV 供配电系统的智能化设计与优化方法4。详细介绍系统架构、数据采集、智能传感器应用、数据处理以及实时监测控制策略的关键要点，研究电压控制优化方法和损耗降低优化方法，以提高电力系统的性能5。此外，还将研究智能算法在电力系统优化中的应用，以实现更智能、高效的电力系统运营。最后，通过实验和案例分析来验证提出方法的有效性，并总结研究的主要发现和对电力系统未来发展的展望。本研究将为电力领域的研究和实践提供有价值的见解，并为构建更可靠、高效的 10 kV 供配电系统提供有力支持。1 10kV 供配电系统的智能化设计1.1 系统架构与数据采集10 kV 供配电系统的架构如图 1 所示。一是数据采集子系统。数据采集是智能化系统的核心，数据采集子系统由传感器、智能电表、保护装置等部件组成，用于实时监测电力系统的状态6。传感器可以测量电压、电流、功率因数以及频率等参数；智能电表能够提供电能消耗信息；而保护装置则用于检测故障并采取措施以确保系统的安全性7。二是通信网络。数据采集子系统通过高速通信网络将数据传输到中央控制系统，包括光纤、以太网、无线传感器网络等8。通信网络必须具备高带宽、低延迟和高可靠性，以确收稿日期：2023-08-05作者简介：陈志婷（1995），女，广东佛山人，硕士研究生，工程师，电力设计师，主要研究方向为电力工程设计。2023 年 10 月 10 日第 40 卷第 19 期Oct.10,2023,Vol.40 No.19Telecom Power Technology 246 保及时传递数据。三是中央控制系统。中央控制系统是智能化设计的大脑，由计算机服务器、存储设备和软件组成，用于处理和分析从数据采集子系统收集的数据9。中央控制系统可以实施高级控制策略，如负荷管理、电力质量改善、故障检测以及自动切换等。四是智能算法，智能算法是系统的智能化核心，用于优化电力系统的运行，包括电力流分析、负荷预测、能源管理以及优化调度等。这些算法可以提高系统效率，减少能源浪费，并支持可再生能源的集成。数据采集子系统传感器电表保护装置中央控制系统数据处理智能算法控制策略通信网络图 1 10 kV 供配电系统的架构1.2 智能传感器应用在 10 kV 供配电系统的智能化设计中，智能传感器广泛应用于实现实时数据采集、监测和智能决策，以提升系统的稳定性、可靠性和效率。这些传感器用于监测电流、电压、温度、湿度、气体、振动等重要参数，以及电能质量和设备状态10。通过分析传感器数据与先进的数据，遥测系统集成，电力系统运营者能够实时获取系统的健康状况，预测潜在故障，及时采取措施，提高了电力系统的可维护性和故障响应性。此外，智能传感器还支持自动断电、遥控操作和设备诊断，最大限度地减少了停电时间，确保了电力供应的连续性和质量，为电力系统的智能化运营提供了坚实的基础。1.3 数据处理与分析方法首先，数据采集系统配备了高精度传感器，负责获取电流、电压、温度、湿度、振动、电能质量以及设备状态等多维度数据，并对采集到大数据进行预处理，包括去噪、滤波和数据清洗，以确保数据的准确性与完整性。其次，数据存储与管理采用分布式数据库和大数据存储解决方案，以应对大规模数据的高效存储和检索需求。最后，要充分考虑数据安全性和备份策略，以确保数据的保密性和可用性。实时数据分析和决策系统允许电力系统运营者及时响应，通过实时监测和数据分析，识别故障、异常和潜在问题，以实现自动化的远程操作、设备控制和告警通知。2 供配电系统优化方法在完成 10 kV 供配电系统的智能化设计后，使用智能算法中的遗传算法，以供配电系统能耗最小化为优化目标对系统进行优化。由于电力系统中的优化问题通常涉及众多的变量和复杂的非线性关系，传统的数学方法难以有效解决，而遗传算法作为一种启发式搜索算法，能够通过模拟自然选择和遗传进化的过程，从大量可能的解空间中寻找到潜在的最优解，尤其适用于高维度、复杂的优化问题。因此，使用遗传算法可以帮助电力系统工程师有效地优化配电网配置，提高系统效率，降低运营成本，从而实现可持续性和经济效益。能耗最小化的目标函数为 i iip 12.6 MW11.55 MW=1.05 MWmini=1nEPt=（1）式中：E 为总能耗；Pi为第 i 个设备的功耗；ti为第 i个设备的运行时间。使用遗传算法求解 10 kV 供配电系统中配电网能耗最小化优化问题需要的具体步骤如下所述。步骤 1，初始化种群。随机生成一组初始个体，每个个体代表一个可能的解，即电力系统配置，每个个体包含负荷分布、电压控制策略和设备状态等信息。步骤 2，适应度评估。计算每个个体的适应度，即目标函数的值，以衡量其能耗。适应度函数评估了电力系统配置的性能，其目标是最小化能耗。步骤 3，选择操作。根据适应度值，选择一部分适应度较高的个体作为父代，以参与繁殖下一代，适应度较高的个体被选中的概率较大，以增加其遗传信息传递给下一代。步骤 4，交叉操作。对选中的父代个体进行交叉操作，以生成新的子代个体，模拟基因的组合和遗传信息的传递。步骤 5，变异操作。对一些子代个体进行变异操作，以引入新的随机性和多样性。步骤 6，新个体的适应度评估。对新生成的子代个体和未被选择的父代个体进行适应度评估。2023 年 10 月 10 日第 40 卷第 19 期 247 Telecom Power TechnologyOct.10,2023,Vol.40 No.19 陈志婷：10kV 供配电系统智能化设计 与优化方法步骤 7，选择下一代种群。组合父代和子代，选择适应度较高的个体，作为下一代种群，并重复执行步骤 2 6，直到达到停止条件，如达到最大迭代次数或适应度收敛。步骤 8，遗传算法将产生最佳的个体，表示电力系统的最佳配置，以最小化能耗。通过分析最佳个体的变量值，可以得到实际的操作策略，包括负荷分布、电压控制参数和设备状态。3 实验分析实验设置了一个包含 3 个负荷节点（A、B、C）、2 台变压器（T1、T2）和 1 条线路（L1）的 10 kV 供配电系统。通过优化负荷分布使系统的能耗最小化。负荷节点的初始负荷与优化后负荷情况如表 1 所示，变压器的功耗变化如表 2 所示，线路的功耗变化如表3 所示。表 1 负荷节点的初始负荷与优化后的负荷 单位：MW负荷节点初始负荷优化后的负荷A54.2B33.5C22.3 表 2 变压器的功耗变化 单位：MW变压器初始功耗优化后的功耗T10.80.6T20.60.7 表 3 线路的功耗变化 单位：MW线路初始功耗优化后的功耗L10.20.15结合表 1、表 2 和表 3 的数据，通过累加系统内各个负荷节点的初始负荷、变压器的初始功耗和线路的初始功耗计算系统的初始能耗，可得系统的初始能耗为 Ei=12.6 MW。在得出系统的初始能耗后，进一步通过累加系统内各个负荷节点优化后的负荷、变压器优化后的功耗和线路优化后的功耗计算智能算法优化后的系统能耗，可得系统优化后的能耗为 Ep=11.55 MW。通过对比初始系统能耗和优化后的系统能耗，计算系统内能耗的变化程度，用以衡量文章所提智能算法对 10 kV 供配电系统的能耗优化，优化结果为 I=Ei-Ep=1.05 MW（2）由式（2）可知，采用文章所提的优化方法使系统的能耗降低了 1.05 MW。通过实验数据的支持，进一步证实了电力系统配置的改进程度，为相关领域的研究和实践提供了有力的支持和参考。4 结 论本研究的目标是提高 10 kV 供配电系统的效率和可靠性，通过智能化设计和优化方法实现这一目标。深入探讨了智能化设计的各个方面，包括系统架构、数据采集、智能传感器应用、数据处理以及实时监测控制策略。同时，研究并设计了电压控制和损耗降低的优化方法，以提高电力系统性能。通过实验和案例分析，验证了这些方法的有效性，为电力系统运营商提供了更好的决策支持。参考文献：1 柯亚娟.10kV 智能供配电系统的设计与实施 J.电子技术，2023，52（7）：331-333.2 张铁聪，刘国锋，段志英，等.新型云配电系统在智能煤矿供配电系统的可行性应用研究 J.智能矿山，2023，4（7）：67-71.3 李国丽.电气自动化在供配电系统中的应用研究 J.光源与照明，2023（5）：201-203.4 熊亚飞，楚建保，张伯臣，等.绿色纺织工厂电气节能技术和信息化管理 J.棉纺织技术，2023，51（8）：38-42.5 路梓鹤.电气自动化技术在供配电系统中的应用解析J.电子元器件与信息技术，2023，7（4）：69-71.6 杨 珂，俞英麒.供配电系统电气自动化控制技术的应用研究 J.中国新通信，2023，25（8）：56-58.7 王军雄，任 人，马海峰，等.新型智能供配电系统中关键技术研究J.火炮发射与控制学报，2023，44（2）：65-69.8 龙云贵，罗春美.中波广播发射台供配电系统智能化升级改造方案设计 J.电视技术，2023，47（2）：117-119.9 曾 民.广播电视机房供配电系统安全管理探讨 J.中国设备工程，2023（3）：49-51.10 朱珍学.高速公路供配电智能化系统电力监控分析 J.交通科技与管理，2023，4（2）：16-18.