电力系统无功优化调度研究综述陆梦龙

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电力系统中的无功功率优化技术研究

电力系统中的无功功率优化技术研究随着工业化和城市化的快速发展，电力系统的负载需求不断增加。

为满足这些需求，电网运营商需要保证电力的可靠供应，并提高整个电力系统的效率。

在电力系统中，无功功率是一个不可忽视的问题。

本文将论述电力系统中的无功功率优化技术研究，包括无功功率的概念、产生原因、影响因素，以及常用的无功功率优化技术。

一、无功功率的概念和产生原因无功功率是指电力系统中消耗的功率成分，它与有功功率共同构成了总功率。

有功功率用于提供实际的功率需求，而无功功率则用于维持电力系统的稳定运行。

无功功率的产生主要源于电力设备的特性和电力传输过程中的线损。

在电力设备方面，电动机是最主要的无功功率负荷。

由于电动机的感应电动变流特性，它们会产生无功功率的损耗。

此外，变压器、电容器和电感器等设备也会产生无功功率。

在电力传输过程中，线路电阻和电抗会产生电压降和功率损耗。

这些损耗也被称为线损，包括有功损耗和无功损耗。

特别是在长距离传输时，无功损耗会导致发电厂和负载端的电压不稳定。

二、无功功率的影响因素无功功率不仅会耗费电力系统的能量，还会影响电力系统的稳定性和可靠性。

以下是一些常见的无功功率影响因素：1. 线路电阻和电抗：电力传输过程中的线路阻抗和电抗会影响功率传输效率和稳定性。

2. 电动机：电动机的感应电动特性会引起无功功率的消耗。

3. 长距离输电：长距离输电会增加无功损耗，进而影响电力系统的稳定性。

4. 电力负载不平衡：电力系统中的不平衡负载会导致无功功率的产生和累积。

以上因素可能导致无功功率的综合影响，进而降低电力系统的效率和可靠性。

三、无功功率优化技术为了降低无功功率损耗并提高电力系统的效率，人们开发了各种无功功率优化技术。

以下是几种常见的技术：1. 电容补偿和电感补偿：通过使用电容器和电感器来补偿电力系统的无功功率，达到功率因数修正的目的。

这种方法可以降低传输过程中的电压降和线损。

2. 静态无功功率补偿装置（SVC）：SVC是一种可控无功电源设备，它能够根据电力系统的无功功率需求自动调节无功功率的产生，从而提高电力系统的功率因数。

电力系统无功优化算法综述

电力系统无功优化算法综述随着电力系统的不断发展和完善，无功优化问题逐渐成为了电力系统中的重要问题。

无功优化是指在满足电力系统稳定运行的前提下，通过调整无功补偿设备的参数，使得无功功率的流动达到最优状态，从而提高电力系统的效率和稳定性。

本文将对电力系统无功优化算法进行综述，包括传统的手动调节方法和现代的基于计算机的优化算法。

一、传统的手动调节方法在电力系统早期，无功优化一般采用手动调节的方法，主要通过改变电容器的容量和电抗器的感抗来控制无功功率的流动。

这种方法虽然简单易行，但是存在以下几个问题：1. 人工干预：手动调节需要人工干预，效率低下，容易出现误操作。

2. 调节周期长：手动调节需要进行多次试验和调整，调节周期长，影响电力系统的稳定性和安全性。

3. 无法适应复杂系统：随着电力系统的不断发展和扩大，系统的复杂性也随之增加，手动调节方法无法适应这种复杂性。

二、现代的基于计算机的优化算法随着计算机技术的不断发展和普及，现代的基于计算机的优化算法逐渐成为了电力系统无功优化的主流方法。

这种方法主要通过建立数学模型，并通过计算机程序自动寻找最优解来实现无功优化。

常见的无功优化算法有以下几种：1. 线性规划法：线性规划法是最简单的优化算法之一，它通过建立线性规划模型，寻找使得目标函数最小的最优解。

线性规划法的优点是计算速度快，适用于处理小型电力系统。

但是它的缺点是只能处理线性问题，无法处理非线性问题。

2. 非线性规划法：非线性规划法是一种比线性规划法更为复杂的优化算法，它可以处理非线性问题。

非线性规划法的优点是可以处理更为复杂的问题，但是它的缺点是计算速度较慢。

3. 遗传算法：遗传算法是一种模仿自然界进化过程的优化算法。

它通过对种群进行选择、交叉和变异等操作，逐步寻找最优解。

遗传算法的优点是可以处理非线性问题，并且具有较好的全局搜索能力。

但是它的缺点是计算速度较慢，需要进行多次迭代才能得到最优解。

4. 神经网络算法：神经网络算法是一种基于人工神经网络的优化算法。

电力系统无功优化方法综述

ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＥｌｅｃｔｒｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ
ＧＵＯＪｉｎｇｔａｏ，ＣＨＥＮＪｉｎｇｈｕａ，ＺＨＯＵＪｕｎ，ＸＵＷｅｉｌｏｎｇ
随之变得更加复杂，要求有更为有效的方法来适应时代的需要。
１无功优化数学模型
无功优化的数学模型包括目标函数和约束条件
不等式约束２，，）＝０
ｇ（ｕ，）≥ ０
式中：为控制变量（包括无功补偿装置投入的容
量、变压器分接头的档位和发电机机端电压）；为
状态变量（包括除平衡节点外其它所有节点的电压相角、除平衡节点和ＰＶ节点外节点的电压幅值、ＰＶ节点的无功出力）；，）为无功优化目标函数；ｈ（，）为等式约束条件（潮流约束）；ｇ（，）为
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ，ａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｂｌｅｍｏｆｏｐｔｉｍａｌｐｏｗｅｒｌｏｆｗ，ｈａｓｎｏｔｙｅｔｂｅｅｎｓａｔｉｓｆａｃｔｏｉｌｒｙｒｅｓｏｌｖｅｄｄｕｅｔｏｉｔｓｄｉｓｃｒｅｔｅｎｅｓｓ，ｎｏｎｌｉｎｅａｒ，ｌａｒｇｅｓｃａｌｅａｎｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｎｉｎｉｔｉａｌｖａｌｕｅ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｏｖｅｒｖｉｅｗｓｔｈｅｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄａｌｇｏｉｔｒｈｍｓ，ａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｉｒｃｈａｒａｃｔｅｒ－ｉｓｔｉｃｓ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｈｏｗｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｂｅｔｔｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｈｙｂｉｄｒｌｇａｏｉｔｒｈｍ；ａｒｔｉｉｃｆｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｌｇａｏ — ｒｉｔｈｍｓ

电力系统中无功补偿的优化与控制研究

电力系统中无功补偿的优化与控制研究无功补偿在电力系统中扮演着重要的角色，它对提高电力系统的稳定性、减小功率损耗和提高电能质量都具有重要意义。

因此，优化和控制无功补偿设备的运行对电力系统的稳定性和可靠性至关重要。

本文将重点探讨电力系统中无功补偿的优化与控制的研究。

首先，无功补偿的优化应该从无功功率的产生机理出发。

电力系统中，无功功率由负载的感性元件和容性元件引起。

感性元件生成负的无功功率，而容性元件生成正的无功功率。

通过合理地调整电力系统中的无功补偿设备，可以实现无功功率的优化分配，降低功率损耗，并提高系统的工作效率。

其次，在电力系统中，无功补偿设备的控制是十分关键的。

现代电力系统中常用的无功补偿设备有静态补偿器和动态补偿器。

静态补偿器通过电容器和电感器来实现对无功功率的补偿，而动态补偿器通过可控电容器和可控电抗器来实现对无功功率的调节。

通过合理的控制策略，无功补偿设备可以迅速响应电力系统的需求，提供所需的无功功率，并保证系统的稳定性。

对于无功补偿设备的控制策略，现有的研究主要包括传统的PID控制、神经网络控制、模糊控制和最优控制等方法。

PID控制是一种经典的控制方法，它通过对系统的反馈进行比例、积分和微分的调节，实现对无功补偿设备的控制。

神经网络控制是一种利用人工神经网络对系统进行建模和控制的方法，它可以自适应地调整参数以适应系统的变化。

模糊控制是一种模糊逻辑推理的控制方法，它可以处理模糊和不确定性的系统。

最优控制是在给定约束条件下，通过对系统的数学模型进行优化来实现最优控制目标。

除了控制策略，无功补偿设备的优化还需要考虑无功功率的分配问题。

无功功率的分配涉及到电力系统中各个节点的无功补偿设备的安装位置和功率大小的决策。

传统的方法是基于经验公式或经验判断来确定无功补偿设备的位置和功率。

然而，这种方法往往不能满足实际需求，因为电力系统的情况是复杂的，需要综合考虑诸多因素。

因此，现代的无功补偿优化方法采用数学优化模型来解决这个问题。

电力系统无功优化研究综述讲解

电力系统无功优化研究综述摘要：综述了近几年国内外对电力系统无功优化问题的研究现状。

通过介绍分层分区优化、阻抗模裕度指标、Pareto最优解、非线性内点理论、多线程遗传算法、二阶网损无功灵敏度矩阵等几种新型的无功优化数学模型，结合近年来电网提出的全球能源互联网、分布式电源大力发展及其网络安全问题的背景下相关研究，指出了电网当前面临的无功优化研究中存在的问题以及未来的研究趋势。

0 引言电力系统无功优化问题是由法国电气工程师Carpentier于20 世纪60年代初期提出的、建立在严格数学模型上的最优潮流模型［1 -2］。

无功优化，就是在系统结构参数、负荷有功和无功功率、有功电源出力给定的情况下，通过调节发电机无功出力、无功补偿设备出力及可调变压器的分接头，使目标函数达到最优，同时要满足各种物理和运行约束条件，如无功电源出力、节点电压幅值和可调变压器分接头位置等上、下限的限制［3］。

因此，无功优化本质上属于连续变量和离散变量共存的、大规模非线性混合整数规划问题［4-9］。

长期以来，国内外的许多专家、学者对此进行了大量的研究和探索，取得了很多成果。

传统的数学方法有：线性规划法[10]、非线性规划方法[11]、简化梯度法[12]、序列二次规划法[13]、牛顿法[14]、内点法[15]等，这些方法各自都有一定的适应性和优越性，但不能很好地处理离散变量。

随着计算机技术的发展和人们对于人工智能算法的不断探索，越来越多的智能优化算法应用于无功电压优化中，如遗传算法[16]、模拟退火算法[17]、粒子群算法[18]、免疫算法[19]、搜索禁忌[20]算法等。

这些优化算法各有各的优点和适应性，随着人们对于优化结果要求的提高，单一使用一种优化算法得到的结果已经不能满足人们的要求。

所以本文在总结了现有智能优化算法改进的基础上，把研究重点放在了智能优化算法的混合策略上，并且对于动态无功优化也进行了一定地研究和介绍[21]。

电力系统无功优化问题研究综述

与连续性相混合等特点，目前为止，到尚无一种切实
可行、速完善的无功优化方法。无功优化的关键集快中在对非线性函数的处理、法的收敛性和如何解决算优化问题中离散变量的问题三个方面。由于无功优化问题本身的复杂性，无功优化的对分类殊为不易。首先，目标函数有可能因侧重点不一样而存在差别，要有以下几种：证最优电压质量，主保
ｒｌｎｍｏｅｎＥｎｒｙＭａａｅｎｙｔｍ（ｏｅｉｄｒｅｇｎｇｍｅｔＳｓｅＥＭＳ）．Ｔｈｔｅｍｅｈ—
ｏｓｏｄｆＶＡＲｐｉｚｔｎｅｐｃａｌｍｅｎｗｅｈｏｏｙａｅｏｔｍｉａｉ，ｓｅｉｌｓｏｙｏｅｔｃｎｌｇ，ｒ
维普资讯
№ ３
电
力
情
报
６９
２００２
ＩＦＯＲＭＡＴＩＮＮＯＯＮＥＬＥＣＴＲＩＰＯＷＥＲＣ
文章编号：０６—６０（０２０１０７５２０）３—０６０９—０６
电力系统无功优化问题研究综述
ｓｓｅｙｔｍ，ｔｅｐｏｌｍｆｒａｔｅｐｗｅｏ（ｈｒｂｅｏｅｃｉｖｏｒｆｗＶＡＲ）ｏｔｚｔｎｌｐｉａｉｍｉｏ
ｉｎｆｔｅｋｙｉｕｓＴｈｅｔａｉｎｏｐｉｉｔｎｉｏｓｏｅｏｈｅｓｅ．ｓｅｄｓｉｔｆｏｔｚｉｓｎｏｍａｏｔ

电力系统无功优化调度研究综述

电力系统无功优化调度研究综述一、本文概述随着社会经济的快速发展和科技水平的不断提升，电力系统作为国民经济的重要基础设施，其安全稳定运行对于保障社会生产和人民生活具有至关重要的作用。

在电力系统的运行管理中，无功功率的优化调度是提高系统运行效率、降低运行成本、保障系统稳定性的关键环节。

本综述旨在对电力系统无功优化调度的相关研究进行系统的梳理和总结，以期为该领域的研究者和工程技术人员提供参考和借鉴。

本文将介绍无功功率在电力系统中的作用及其对系统稳定性和经济性的影响。

将对无功优化调度的基本理论、方法和技术进行综述，包括传统的优化方法如线性规划、非线性规划、动态规划等，以及近年来兴起的智能优化算法如遗传算法、粒子群优化、人工神经网络等。

本文还将探讨无功优化调度在实际电力系统中的应用情况和存在的问题，分析当前研究的热点和难点，并对未来发展的趋势和方向进行展望。

通过对国内外相关研究成果的梳理，本文力图为电力系统无功优化调度的研究提供全面的理论支持和实践指导，促进该领域的进一步发展和创新。

二、无功补偿无功补偿是电力系统无功优化的重要手段之一，通过在电力系统中安装无功补偿装置，可以吸收和补偿系统中的无功功率，从而改善电力系统的运行状态。

常见的无功补偿装置包括静止无功补偿器（SVC）和静止无功发生器（SVG）。

SVC可以根据系统的需要自动调节其无功功率，从而维持系统电压稳定。

它是一种较为传统的无功补偿装置，通过控制电容器和电抗器的组合来提供或吸收无功功率。

SVC的响应速度较慢，但成本相对较低，适用于对动态性能要求不高的场合。

SVG是一种更为先进的无功补偿装置，采用GTO（门极可关断晶闸管）、IGCT（集成门极换流晶闸管）等电力电子器件，可以快速地吸收或发出无功功率。

相比于SVC，SVG具有更快的响应速度和更好的动态性能，能够更好地满足电力系统对无功功率的快速调节需求。

在无功补偿中，需要合理选择补偿点和确定补偿容量。

电力系统中的无功功率优化策略研究

电力系统中的无功功率优化策略研究简介：电力系统中，无功功率优化策略是提高系统效率、降低系统损耗的重要手段。

本研究旨在探讨电力系统中的无功功率优化策略，通过分析现有的无功功率优化方法，提出相应的改进措施，从而提高电力系统的运行效率和可靠性。

一、无功功率的概念和意义1.1 无功功率的定义在电力系统中，无功功率是电流在交流电路中消耗的功率，是电力系统中的一种无效功率。

与有功功率相比，无功功率不直接完成功效，但却对系统效率和稳定性产生重要影响。

1.2 无功功率的意义无功功率的合理优化可以实现以下目标：- 降低能源消耗：通过减少无效功率的消耗，减少电力系统的损耗，从而降低能源消耗。

- 提高系统稳定性：通过合理调节无功功率的分配，可以降低电力系统的传输损耗，提高系统的稳定性和可靠性。

- 增强电力系统的调度能力：通过优化无功功率的分配，可以提高电力系统的调度能力，降低负载损耗，并为电力系统的可持续发展提供保障。

二、现有的无功功率优化方法2.1 无功功率的补偿方法- 静态无功功率补偿：使用无功功率补偿装置，如电容补偿装置或电感补偿装置，通过对电压和电流的实时监测和调整，实现对无功功率的补偿。

- 动态无功功率补偿：通过改变电力系统中的电器元件的工作状态，实现对无功功率的调整和补偿。

常用的动态无功功率补偿装置包括STATCOM和SVC等。

2.2 无功功率的优化策略- 无功功率的优化调度：通过合理调度发电机组、变压器等设备的无功功率输出，使其满足电力系统的需求，在保证系统稳定性的前提下，尽量减少系统的无功功率损耗。

- 无功功率的协调控制：通过协调不同节点的无功功率输出，实现系统整体的无功功率优化。

常用的协调控制方法包括功率流追踪控制方法和优化算法等。

三、改进措施与研究方向3.1 基于模型预测控制的无功功率优化通过建立电力系统的数学模型，利用模型预测控制算法，对无功功率进行实时优化调整。

这种方法可以更精确地预测电力系统的无功功率需求，从而提高优化效果。

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电力系统无功优化调度研究综述陆梦龙
发表时间：2017-09-19T12:02:15.953Z 来源：《电力设备》2017年第13期作者：陆梦龙
[导读] 摘要：无功优化是关系到电力系统能否安全经济运行的一个核心问题。

电力系统无功优化直接关系到电力公司的经济效益和供电效率。

（国网徐州供电公司江苏徐州 221000）
摘要：无功优化是关系到电力系统能否安全经济运行的一个核心问题。

电力系统无功优化直接关系到电力公司的经济效益和供电效率。

利用无功优化调度，能够优化电网的无功潮流分布。

大大的降低电网的有功损耗和电压的损耗。

从根本上缓解电压质量问题，对于电力系统的安全具有重要意义，受到国内外电力学者和研究人员的充分重视。

本文对无功优化调度的计算和控制进行了深入讨论，提出了寻优质量，离散变量处理，求解效率动态优化调度及其协同优化方法等关键性问题。

关键词：电力系统；无功优化调度；研究
一、电力系统无功优化问题概述
电力系统无功优化调度问题是指在电力系统无功电源较为充足的情况下，通过调节发电机机端的电压，调整变压器抽头变比，改变无功补偿装置的出力等措施来调整无功潮流。

从而使系统电压值能够达到合格值。

同时把全网有功损耗降到最小。

电力系统无功优化调度问题有时也被称为电力系统无功优化控制，或者电压无功优化控制，无功优化潮流问题等。

电压质量是衡量电力系统电能质量的一个重要指标。

在各种电能质量问题中，电压波动过大产生的危害是最大的。

它不止会影响电气设备的性能，它会影响到系统的稳定和运行安全。

利用无功优化调度，能够优化电网的无功潮流分布。

大大的降低电网的有功损耗和电压的损耗。

从根本上缓解电压质量问题。

保证电气设备的安全运行。

无功优化调度在保证现代电力系统的安全性和经济性双面的作用不可小视。

从笔者的观点来看，电力系统无功优化调度，分为静态无功优化调度和动态无功优化调度。

静态无功优化调度是指不考虑控制设备是否允许连续调整的情况下，只追求对于电压水平和网损的无功优化。

而动态的无功优化调度是指在无功优化过程中，为了适应负荷的动态变化，而加上对控制变量的每日允许操作次数限制的考虑。

还要考虑到电力系统各种不同的负荷水平和运行状态下所产生的各种调度结果的相关联系。

所以动态优化比静态优化问题要复杂一些。

静态优化一般是停留在理论层面的，而动态优化往往是在实际生活中的。

电力系统无功优化调度问题从数学的角度来讲可以类似于一个目标函数和一组约束条件。

这个问题具有多目标性，约束条件数量多，非线性不确定性，离散性，多极值性，解的空间缺少连通性等。

随着我国电力系统规模的不断扩大，对于无功优化算法的要求也越来越高。

如何快速得到最优解。

解决不可行问题等都变得十分复杂和困难了。

二、无功优化的几种常用计算方法
无功优化的求解方法主要有非线性规划法，线性规划法，混合整数，动态规划法等常规方法。

以及像神经网络法，专家系统方法遗传算法等非常规性方法。

这些方法在无功优化的求解方面各有利弊，下面来一一进行分析。

1.非线性规划法。

非线性规划法是最先被运用到电力系统无功优化中的一种算法。

因为无功优化本身便是具有非线性的特点的。

这种算法的优点是既能够保证电力系统的安全性又能够实现他的经济性，还能提高电能质量。

非线性规划法的运算操作形式是，首先设定一个目标函数。

然后把节点功率平衡作为等式的约束条件。

然后再通过引入松弛变量的方法发布董事的约束条件转换成等式的约束条件。

那么这个复杂的无功优化问题就转换成了一个非线性代数方程组求解的问题。

2.线性规划法。

无功优化虽然是一个非线性问题，但是我们可以对其进行线性化之后再进行研究。

通过线性规划的方法对无功优化进行计算，具有加快计算速度，使各种约束条件处理简单化。

线性规划法因其较为简单便捷，所以得到了较快的发展。

它具有速度快收敛性好算法稳定等优点。

但是在进行无功规划优化时需要对目标函数和约束函数进行线性化处理。

这便是一个非常容易出问题的环节。

如果选取或处理的不合适，很有可能会引发震荡或收敛缓慢。

在把无功优化的线性规划模型确定好之后，它的求解方法一般采用具有指数时间复杂性的单纯形法，或者是这一形法的各种变形。

美国贝尔实验室于1984年提出内点法。

内点法具有迭代次数变化少，鲁棒性和收敛特性较好的特点，很多专家学者在应用中证实它比单纯形法更具有优越性。

人们越来越多地开始采用内点法来解决无功优化问题。

3.混合整数算法。

非线性和线性规划法虽然各有各自的优点。

但是在实际应用中它们都难以反映出变压器分接头变化以及电容器组，电抗器投射的离散特性。

为了解决这个问题，便有学者发明了混合整数规划方法。

在一般的线性规划问题中，最优解是分数和小数的情况很多，但是对于具体的问题来说，他一般要求某些变量的解必须要是一个整数。

把规划中的变量限制为整数，称为整数规划。

这个方法能够有效的解决优化计算中变量的离散性问题。

它的原理是通过分支定界法，不断的定系缩小范围，使得结果越来越接近于最优解。

但是这一算法也存在一些弊端。

它的计算时间属于非多项式的类型。

随着计算维度的不断增加，计算时间也会快速增长，这样在实际操作中便难以及时有效的反映问题，所以混合整数规划优化算法应当向着更好的适应系统规模，加强实用化这个方面不断发展。

4.人工智能方法。

上面提到的三种算法的共同缺陷是他们都存在着无法找到全局最优解的可能性。

而且传统的数学优化方法一般都需要依赖于非常精确的数学模型。

这就造成了这一问题的复杂性，从而导致它难以被实时控制。

基于这一原因和人们受自然界和人类本身的启发。

人工智能方法开始逐渐被研究并应用到电力系统无功优化中。

例如专家系统，神经网络等都是一些较为具有代表性的人工智能方法。

专家系统方法是指在结合上其它方法的基础上，依据专家的经验设置出初始值，然后不断的调整控制参数的大小，选举出一个比较好的解，将专家系统应用于无功优化，有利于结合上运行人员的专业知识，从而增加功能性。

人工神经网络又被人称为连接机制模型，它是一个由大量简单元件广泛连接而形成的，被用来模拟人脑行为的一个十分复杂的网络系统。

三、无功优化的领域的关键性问题及发展动态
1.存在的关键性问题。

笔者认为目前无功优化领域需要解决的关键性问题有五点。

一是选择哪种算法可以求出最优解，二是我们是否能够直接处理离散控制变量，不再采用连续化假设的方法，三是在电网规模不断扩大的同时，优化算法的巡游速度能否赶上实时计算的需求，四是如何解决好控制设备动作次数的限制问题，五是在大规模电网中无功优化调度如何更好的实现对于全局的协调优化控制。

2.国内外关于这些问题的研究现状。

就目前国内外的发展情况来看，现在学者们研究的问题大多是针对选择何种优化算法可以求得最优解的，当然，这一研究也取得了较大的成果。

而对于不采用连续化假设直接处理离散控制变量来说，只有进化算法和内点算法能够解决这一问题。

就目前所存在的算法来看，随着电网规模的不断扩大，优化算法的速度是难以赶上实时计算的需求的，这一点还需要我们不断
加大研究力度。

而且我国对于动作次数的复杂约束性问题的研究还比较少，缺乏对于这一问题的严重性的认识。

我国目前采用三层电压无功控制的范围，在一定意义上有能够有效的进行全局的协调优化控制。

但是这还不算是真正意义上的全局优化，只是将目标进行了层次化，并没有将网损和控制设备动作次数的限制考虑进来。

所以这些问题都还有待深入的研究。

总结
电力系统无功优化问题是一个非常重要的问题。

无功优化对于电力系统的安全经济运行具有重大意义。

但是这一领域内还有许多关键性问题尚未解决，我们应当加大对他们的重视性和研究力度。

以求实现对于全局的协调优化控制。

参考文献
[1]敖玉峰.电力系统无功优化调度研究分析[J].城市建设理论研究（电子版）,2014,(09).
[2]白强.电力系统动态无功优化调度的调节代价探讨[J].价值工程,2014,（36）.。