试论低压配电系统的智能化节能控制方法

试论低压配电系统的智能化节能控制方法

张卫东刘建华

(郑州市轨道交通有限公司河南郑州450000)

摘要：：低压配电系统中由于电压的磁滞损耗导致配电过程中能量损失严重，需要进行低压配电系统的智能化节能控制，提高电力资源的使用效率，减少系统功耗。低压配电系统在我国各个领域中均具有广泛应用，低压配电中主要采用低压供给电力方法，有可能导致出现电压磁滞损耗现象和附加涡流损耗现象，浪费电力资源。因此，对低压配电系统进行智能化节能控制具有必要性，有助于节约电力资源，提升电力资源的使用效率。文章首先对低压配电系统节能控制措施进行简要阐述，然后主要对低压配电系统进行分析。

关键词：低压配电；智能化；节能控制

引言

在低压配电中，由于电力采用的是低压供给方式，导致电压出现磁滞损耗和附加涡流损耗，从而导致的电力资源的浪费，需要对低压配电系统进行节能优化控制，在节约电力资源的同时，提高电力资源的使用效率，减少系统功耗，因此，研究低压配电系统的智能化节能控制方法具有重要意义。

1低压配电系统节能控制措施

（1）节省物资能耗。需要对电缆、导线、母线等相关导体材料的结构形式、材料以及界面进行合理选择，以此降低电能损耗，减少碳排放量。同时，需要合理选用配电形式，减少配电环节。

（2）节约资金占用量。在低压配电系统中，需要降低运营成本，提升配电系统的经济性。

（3）提升能源系统效率。在低压配电系统中，需要减少变配电和线路的损耗。

（4）节约劳务量。在低压配电系统中，需要降低配电系统安装过程和维护过程的人力损耗，提升系统的自动化水平。

2低压配电系统的智能化节能控制方法

2.1低压配电控制系统结构模型

本文研究低压配电系统采用的是多通道全双工的结构设计，首先给出网络模型，假设低压配电系统的电力分配路由节点均匀分布在电力用户所在区域Ωη内，低压配电控制系统采用的是星状的网格拓扑结构，低压配电控制系统的电力资源分配节点的自组网分布结构采用0/1模型的阵列分布形式。假设分布式低压电力资源采集节点在世界坐标系中的坐标(xs,ys)的调度传输感应距离为d(s,p)，所有节点有相同的电力传输半径Rs和相同的供电覆盖Rc，且Rc≤2Rs，采用自适应分配方法对低压供电的分配节点SCMN进行优先级调度，得到测试功耗为Pc，节点分为Sink节点，当电力供电处于活跃状态时，得到低压配电节点节能控制覆盖集为：

其中，分别表示的系统功率衰减，z为0-1的随机区间内配电系统的系统功耗低于阈值Pc的概率。选择电力网络中节点子载波集合，使得电力配电网络为k多通道集合，其余节点进入休眠状态，由此得到低压配电系统的网络和数据传输模型如图1所示。

在图1中进行低压配电的智能化节能控制设计，对于电力网络各网格，使用关联维测度滤波器预测时的低压配电节能状态特征：

将低压配电结点所在的平面按照均匀网格分区方法划为K∙ℓ的块，求解低配配电控制的节能控制方程为：

在节能控制过程中，每轮时间都能保持同步，进行节能同步控制，通过上述构建低压配电控制系统结构模型，进行智能化节能控制，提高电力资源的利用效率。

2.2目标函数

构建低压配电控制系统节能控制目标函数，对其进行控制参量分析，可以降低配电过程系统功耗。在低压配电控制系统中，电力网络测度信息是多通道连通图，为G1=（V，E），G2=（V，E）。利用重连通图结构设计，和PID控制器进行结合，可以让低压配电系统实现智能化节能控制，利用PID控制器，可以逆变死区补偿低压配电控制过程。设高阶滑模角度为，配电功率损耗加速度为，功率输入为u，外加配电电磁干扰项为，在b＞0的条件下，可以得到配电过程死区补偿描述：

对其进行变化修改，构建相关电感传递函数，可以将其变化为：

在低压配电控制系统中，M为与∆M之和，是和之和，电力负荷增量为∆M与，电力负荷确定量为和。如果低压配电节能测度特征为静默状态，那么可以划分配电控制区域A，数量为W×L个，在低压配电中，经过n步学习与训练之后，可以得出电能功率损耗控制目标函数：

在电能功率损耗控制目标函数中，低压配电电能损耗节能控制目标函数是：

涡流损耗节能控制的目标函数是：

假设η是学习步长，利用相关方法可以对低压配电系统进行节能控制，在n步的训练之后，可以得到目标函数最优解，进而可以对其进行节能优化控制。

2.3控制算法的改进

在相关模型及目标函数构建的前提条件下，改进设计控制算法。在传统方法中，利用经验模态分解控制方法对其进行节能控制较为常见，如果低压配电中有过载数据存在，就会对节能控制效果造成不利影响。为让传统方法的弊端得到有效克服，节能控制方法为基于低压配电附加动量反转调制方法。利用这种方法，可以让小扰动自适应神经网络控制系统得到构建，可以自适应调节低压配电节能控制系统的参量及权重，节能控制方程是：

然后，需要对低压配电和电能功率损耗相结合的节能控制神经网络控制模型，其PID-NNC反传自适应函数是：

在PID-NNC反传自适应函数中，主要利用小扰动惯性分解方法来线性化离散处理配电附加磁滞损耗，方程平衡状态是永磁体和转子铁芯状态量，低压配电状态变量是x，利用模糊自适应神经网络，可以对其进行控制，得出低压配电平衡条件f。为0之后可以得到低压配电节能控制神经网络系统隐含层到输出层的权值变化，利用附加动量翻转调制，可以对其得到常数进行自适应加权处理，得出低压配电节能控制输入层到隐含层权值变化。即：

结合Lyapunov稳定性原理，可以得到低压配电节能控制神经元学习步长的满足条件，之后可以验证节能控制系统输入序列能够对相关收敛条件予以满足，让低压配电系统的收敛具有渐进性，使节能控制系统设计要求得到满足。

2.4结果分析

利用仿真实验方法可以对其性能进行测试，本文使用基于MatlabSimulink低压配电控制系统仿真软件平台，在低压配电控制系统中，共有384938个数据信息样本数，电力调度低压配电控制系统次数是1083次，在该节能控制系统中，其总损耗是56.7kW，节能控制系统转矩输出是230N•m，功率损耗是取值的分别为0.015和0.004。电力负荷为归一化初始频率，在此仿真参数设定及环境设定前提条件下，对低压配电系统进行智能节能控制，依照低压配电系统采样数据，对其进行技能控制，可以得到两通道的低压配电节能控制输出电压情况。利用前文中的相关算法可以完成低压配电控制输出工作，其功率输出效益相对较好，可以降低系统功率损耗，增强技能控制水平。为得出算法性能，利用传统方法进行再次测试，可以发现本文中算法的输出能量损失更小，节能控制效果更佳。

结语

综上所述，构建低压配电系统结构模型和控制目标函数，结合小扰动惯性分解法可以线性化离散处理低压磁滞损耗现象，利用模糊自适应神经网络控制，可以得到配电附加能量翻转调制方法，并构建神经网络控制模型，让智能化节能控制算法得到改进，同时还需要强化人员节能意识，采用节能灯具和太阳能技术。

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