摘要：随着绿色可持续发展理念的深入人心，全球电力系统正逐步向可再生和清洁化能源利用转型，其中风力发电和光伏发电等成为重要的发展方向。我国在电能超远距离传输领域的研究与应用处于世界领先地位，已成功建成了多条特高压直流输电线路。特高压直流输电技术具有降低建造成本和电能损耗的优势，但在新能源发电规模不断扩大的背景下，直流送端系统的故障概率也相应增加。一旦发生故障，可能导致电网暂态过电压问题，对新能源并网设备的运行安全构成威胁。由于新能源并网设备对电网暂态过电压冲击的抵抗力较弱，极易引发拖网事故，严重影响电力系统的稳定性和安全性。为应对这一问题，新能源高比例直流送端系统配置动态无功补偿装置成为有效方法。动态无功补偿装置能够实时监测电网状态，根据需要调整无功功率，提高电网的稳定性。通过合理配置动态无功补偿装置，可以有效降低电网暂态过电压风险，提高新能源并网设备对故障冲击的抵抗力，确保电力系统的安全稳定运行。

关键词：多目标优化；分布式调相机；协调控制；方法

一、概述

多目标优化的分布式调相机协调控制方法在近年来得到了广泛关注。本文主要探讨了分布式调相机协调控制方法在多目标优化中的应用，并提出了一种基于人工智能技术的解决方案。随着现代工业自动化和智能化程度的不断提高，多目标优化问题在工程领域、经济领域以及社会领域等方面日益凸显其重要性。因此，研究多目标优化的分布式调相机协调控制方法具有深远的理论和实际意义。

分布式调相机协调控制方法具有以下优点：

1. 分布式控制：各个子系统可以根据自身情况独立地进行控制决策，从而降低了中央控制器的设计难度和系统复杂性。

2. 协调优化：通过实时通信和信息共享，分布式调相机可以实现各个子系统之间的协同作用，从而提高整个系统的优化性能。

3. 鲁棒性：分布式调相机协调控制方法具有较强的鲁棒性，能够在面对外部扰动和系统不确定性时，保持良好的控制性能。

4. 自适应性：分布式调相机协调控制方法能够根据系统动态特性自动调整控制参数，从而实现优化目标。

接下来，本文提出了一种基于人工智能技术的分布式调相机协调控制方法。该方法主要分为两个阶段：训练阶段和控制阶段。在训练阶段，采用深度学习算法对分布式调相机进行训练，使其具备识别优化问题和制定控制策略的能力。在控制阶段，分布式调相机根据训练得到的模型，实时调整各个子系统的控制策略，实现多目标优化问题的协同求解。

最后，通过仿真实验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，相较于传统控制方法，所提方法在多目标优化问题中具有更高的优化精度和更快的收敛速度。此外，所提方法具有较强的鲁棒性和自适应性，能够在不同工况下实现良好的控制性能。

二、多目标优化的分布式调相机协调控制方法

1.暂态压升严重性指标

为了更好地评估系统暂态过电压的不可接受程度，研究人员提出了一种新的暂态压升严重性指标，这一指标的引入为电力系统的安全稳定运行提供了有力保障。这一新指标采用分区、积分和标准化处理的方法，对系统暂态过电压进行定量评估。分区处理是将系统划分为不同的区域，根据各区域的特性对暂态过电压进行分类；积分处理是对各个区域的暂态过电压进行累积，以反映整个系统暂态过电压的严重程度；标准化处理则是将暂态过电压的累积值进行标准化处理，得到一个无量纲的指标，用于表征系统暂态过电压的不可接受程度。基于二元表的系统暂态过电压安全性量化分析是这一新指标的核心。二元表是一种常用的数据结构，其特点是将数据分为两个互斥的类别。在这一研究中，研究者将二元表与暂态压升严重性指标相结合，提出了一个新的分析方法。这一方法通过对暂态过电压进行二元分类，有效量化评估了系统暂态过电压安全性。与传统二元表相比，这一新方法改善了暂态压升严重性指标。它在保留传统二元表优点的基础上，增加了对暂态过电压的定量评估，使评估结果更加精确、直观。同时，新方法还考虑了系统暂态过电压的时空特性，使评估结果更能反映实际情况。

2.生成场景集与故障集

随着新能源的广泛接入，电网运行工况日益复杂，如何确保系统暂态电压稳定，避免新能源暂态过电压脱网事故的发生，成为了一个亟待解决的问题。本文以此为出发点，对分布式调相机配置进行优化，以提高其在多种运行工况下的适用性。首先，构建了新能源和负载的概率模型，并对数据进行离散化处理。这一步骤是为了方便选择数据区间，从而更好地获取电网典型场景下新能源出力和负载的大小。通过对新能源发电功率在电网中所占比率的分析，发现这一比率的增加会导致整个系统的电压调节难度加大，暂态过电压的概率上升。为了简化计算，本文选取新能源发展的预想场景集Nr=2作为参考，以更好地预测未来的运行情况。同时，采用了Ωf={j，j=1，2.……，Nf}故障集作为预想故障集，其中包括直流双极闭锁和换相失败等严重的暂态过电压故障。这样的选择确保了系统的容量充足，有助于防止故障发生。在优化分布式调相机配置的过程中，充分考虑了新能源和负载的概率模型，以及各种故障情况下的电压调节需求。通过这种方式，希望在保证系统暂态电压稳定的同时，降低新能源暂态过电压脱网事故的发生概率。

3.筛选候选节点

在现代电力系统中，电压稳定性和可靠性是至关重要的因素。为了提高系统的稳定性和可靠性，提出了一种二阶段方法来筛选设备地址，以提高计算效率。在第一阶段，首先生成暂态电压薄弱的节点集。通过计算结点的暂态压升严重指数，可以找出系统中的暂态电压薄弱点。这些薄弱点就是需要关注的地方，因为它们可能导致系统的不稳定。在第二阶段，在暂态电压薄弱节点上安装分布式调相机。分布式调相机的选址和容量优化是通过对节点集进行选址和容量优化来实现的。这种方法可以确保分布式调相机的有效配置，从而提高系统的稳定性和可靠性。为了进一步提高系统的稳定性，分析了各类工况下的系统暂态电压数据，找出了造成过电压问题的诱导因素集合。这有助于更好地理解电压过电压问题的成因，从而采取更有效的措施进行防治。在实际应用中，考虑到直流送端结构的复杂性，在输电线路中为集中站配置调相机。这种做法可以提高电网调度效率与无功功率控制效率，从而进一步提高系统的稳定性。在阶段二中，进一步筛选了节点集中的节点，以确保最终候选分配节点集的准确性。与大容量调相机相比，分步式调相机能更好地避免集中配置在某条新能源集中线路，从而增强系统的稳态无功补偿能力。

结论

调相机在分布式能源输出电压协调控制中扮演了关键角色，本文通过特征分析电力系统暂态过电压的传播，提出了一种基于粒子群算法的多目标分布式调相机协调优化控制策略，并通过仿真验证了其有效性。

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