3.3 基于人工智能的电压无功控制策略

3.3.1 基于模糊控制理论的电压无功控制原理

模糊控制适用于不确定的、有不同量纲的、相 互冲突的多目标优化问题。通过模糊隶属度函数， 把电压和无功偏差量、分接头档位、可调电容器组 数等模糊化处理，转化为模糊集论域的词变量，作 为模糊控制器的输入。控制器的输出对应于控制规 则表内电压和无功偏差的一种组合，最后把控制器 的输出模糊化，得到作用于分接头调节和电容器组 投切控制的精确值。

模糊算法所需信息量少、计算量小，且能很好 的反映电压的变化情况，容易在线实现，在模糊控 制下，系统的电压性能及稳定性均有令人满意的控 制效果［9］。

3.3.2 基于人工神经网络负荷预测的电压无功控制

原理 人工神经网络有集体运算和自适应学习的能 力，有预测性、指导性和灵活性的特点，将无功预 测与优化决策相结合，该控制策略首先将相关的历 史数据输入无功预测神经网络训练样本集，再将负荷预测结果及电压、无功、功率因数等系统实时数 据模糊化，输入控制决策神经网络，输出控制信号 ［10］。

利用神经网络技术，分析电压发生变化的原因 和趋势，确定综合控制策略，能大大减少变压器分 接头调节次数。

3.3.3 基于专家系统的电压无功控制原理

专家系统是在一个特定领域内用人类专家水 平去解决该领域中难以用精确数值模型表示的困 难问题的计算机程序。专家系统的基本思想是让计 算机能够存储某一领域的专门知识，并能够像专家 那样有效地利用这些知识去解决该领域的复杂问 题。

专家系统具有启发性、 透明性、 灵活性等特点。 在实际应用中，运行调试人员预先根据经验和具体 要求，根据可能出现的各种情况制定一套基于规则 的专家系统。运行时，专家系统针对具体的变电站 配置情况、电压等级、系统运行时段，模拟专家决 策的过程，根据规则综合、智能地调节无功电压， 从而达到预期的控制目标。目前许多学者利用专家 系统这些优点和特点研究开发变电站无功电压专 家系统的控制策略。它的典型应用是将己有无功电 压控制经验或知识用规则表示出来，形成专家系统 的知识库，进而根据上述的规则由无功电压实时变 化值求取电压的调节控制手段［11］。