Підвищення техніко-економічних показників роботи систем передачі електроенергії на основі статичних компенсаторів змінної напруги

Abstract

У цьому дослідженні представлено гібридну оптимізаційну структуру для вирішення задачі оптимальної компенсації реактивної потужності в інтелектуальних розподільчих мережах середньої напруги. Використовуючи обчислювальне середовище, запропонований метод поєднує можливості глобального пошуку генетичного алгоритму CBGA з локальною ефективністю уточнення оптимізатора внутрішньої точки (IPOPT). Метою є мінімізація річних експлуатаційних витрат шляхом зменшення втрат активної потужності з урахуванням інвестиційних та експлуатаційних витрат, пов'язаних з тиристорними конденсаторами (TSC). Ключовим внеском цієї роботи є порівняльна оцінка стратегій введення фіксованої та змінної в часі реактивної потужності. Результати моделювання на тестових фідерах IEEE з 33 та 69 шинами демонструють, що запропонована структура CBGA-IPOPT досягає річного зниження витрат до 11,22% та 12,58% (відповідно) за фіксованих умов введення. При змінному введенні економія коштів зростає до 12,43% та 14,08%. Аналіз у часовій області підтверджує покращене регулювання напруги, зниження реактивного навантаження підстанції на понад 500 квар та зниження пікових втрат до 32% порівняно з некомпенсованим випадком. Запропонований метод безпосередньо застосовується до реальних систем розподілу, пропонуючи масштабоване та економічно ефективне рішення для планування реактивної потужності в інтелектуальних мережах.

This study presents a hybrid optimization framework for solving the problem of optimal reactive power compensation in intelligent medium-voltage distribution networks. Using a computing environment, the proposed method combines the global search capabilities of the CBGA genetic algorithm with the local efficiency of the refinement of the interior point optimizer (IPOPT). The goal is to minimize annual operating costs by reducing active power losses, taking into account the investment and operating costs associated with thyristor capacitors (TSC). The key contribution of this work is a comparative assessment of fixed and time-varying reactive power injection strategies. Simulation results on IEEE test feeders with 33 and 69 buses demonstrate that the proposed CBGA-IPOPT framework achieves annual cost reductions of up to 11.22% and 12.58% (respectively) under fixed input conditions. Under variable input, the cost savings increase to 12.43% and 14.08%. Time domain analysis confirms improved voltage regulation, reduction of substation reactive load by over 500 kvar, and reduction of peak losses by up to 32% compared to the uncompensated case. The proposed method is directly applicable to real distribution systems, offering a scalable and cost-effective solution for reactive power planning in smart grids.