电力系统中的无功补偿主要关注如何有效地提升电力网络的电压稳定性及降低有功损耗。无功补偿点的选择和补偿容量的确定是优化电力系统运行的关键环节。本文将深入解析这两个概念及其计算方法。
无功补偿点是指在电力系统中安装无功补偿设备（如电容器或静止无功发生器SVG）的位置，目的是为了改善系统中的无功功率平衡，提高电压质量。无功补偿点的选择通常基于电气距离的概念，即节点间的无功裕度。无功裕度衡量的是节点在不导致电压崩溃的前提下所能提供的无功功率余量。电气距离QRPM可以通过公式(6)计算，即QRPM=rD-D，其中r和D分别代表相切和相距的无功功率。
图2展示了两功率圆的位置关系，用于分析运行点与电压临界崩溃点之间的电气距离。电力系统的网络拓扑结构如图3所示，它帮助我们理解各节点间的连接关系，以计算节点i的等效无功裕度Q_i。无功裕度Q_i的计算公式为Q_i=∑(rQ_jg-D_j)，其中j表示与节点i相连的节点编号，N表示与节点i相连的支路数量。
确定系统各节点无功裕度值的流程包括：
1. 进行潮流计算，求出各节点的电压值和线路功率值。
2. 计算节点的rQ、rp和D的值。
3. 实施网络拓扑，计算各节点的无功裕度值并按大小排序。
4. 根据无功裕度值的排序，确定需要无功补偿的节点及其补偿容量。
对于无功补偿容量的确定，文章提出了混合改进遗传算法，这是一种针对非线性、多目标优化问题的有效解决策略。一阶算法结合了传统搜索技术和改进遗传算法，首先在限定时间内寻找可行域，然后用二阶局部搜索方法逐步减少计算成本，以找到全局最优解。算法过程包括：
1. 编码：使用浮点数编码，每个个体基因表示控制变量的取值范围。
2. 选择：基于适应度评价的自然选择过程，淘汰较差个体，保留优秀个体。
3. 交叉和变异：关键因素是变异率和交叉率，它们影响算法的收敛性，可随适应度自动调整。
4. 算法终止判据：最优个体适应值与最大遗传代数相结合，满足条件后停止迭代。
二阶算法在满足一阶算法的终止条件后，通过逐半减少搜索域和直接搜索的方法优化，以找到更精确的解决方案。
总结来说，电力系统无功补偿点的确定和补偿容量的计算是通过分析网络拓扑、计算无功裕度和应用优化算法来实现的。混合改进遗传算法提供了一种有效解决这一问题的手段，有助于提升电力系统的稳定性和效率。
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