【无功优化】“碳中和”目标下电气互联系统有功-无功协同优化模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在 “碳中和” 战略目标推动下，电气互联系统（如区域电网与微电网互联、跨区域电网互联）凭借其资源优化配置能力，成为整合新能源、降低碳排放的核心载体。该系统运行需同时实现有功功率平衡与无功功率优化：有功功率优化聚焦新能源消纳、传统电源出力调度及跨区域功率传输，直接影响碳排放水平与运行经济性；无功功率优化则通过调节无功电源（如同步发电机、SVG、电容器组）输出，控制节点电压、降低网损，保障系统供电质量与稳定性。

当前，电气互联系统的优化研究多将有功与无功调度割裂，或仅侧重单一目标（如经济性），忽略了 “碳中和” 目标下低碳性、经济性、供电质量的协同需求。此外，系统互联带来的多区域耦合特性、新能源出力波动性，进一步增加了有功 - 无功协同优化的复杂度。本研究构建 “碳中和” 目标导向的有功 - 无功协同优化模型，通过多目标优化平衡各目标冲突，为电气互联系统的低碳高效运行提供理论支撑，对推动能源系统转型、实现 “双碳” 目标具有重要工程意义与学术价值。

二、电气互联系统特性与优化边界

（一）系统结构特性

电气互联系统通常包含以下核心组件，各组件在有功 - 无功调度中承担不同角色：

1. 电源侧：传统火电机组（提供有功功率，兼具无功调节能力）、新能源电站（光伏、风电，提供有功功率，依赖无功补偿装置维持电压）、储能系统（锂电池储能调节有功功率，储能变流器可辅助提供无功支撑）、无功电源（SVG、静止无功补偿器 SVC、并联电容器组，仅提供无功功率调节）；

1. 网络侧：跨区域联络线（传输有功功率，存在线损与电压降落，需无功功率支撑以保障传输效率）、区域内配电网（连接电源与负荷，无功损耗占比高，需局部无功补偿）；

1. 负荷侧：有功负荷（工业、居民用电负荷，具有时序波动性）、无功负荷（异步电机、变压器等感性负荷，需无功功率维持正常运行）。

（二）优化边界条件

1. “碳中和” 目标约束：系统总碳排放量需低于区域碳排放配额，传统火电机组碳排放系数高于新能源，需优先降低火电机组出力；

1. 安全性约束：节点电压需维持在 [0.95,1.05] pu 范围内，联络线传输功率不超过额定容量，避免过负荷跳闸；

1. 波动性约束：光伏、风电出力基于典型日预测数据，考虑 ±10% 的波动误差，需通过储能与备用电源平抑波动；

1. 经济性约束：涵盖电源运行成本（火电机组燃料成本、新能源运维成本）、网损成本（有功与无功损耗导致的额外支出）、无功设备调节成本（SVG、电容器组投切成本）。

三、有功 - 无功协同优化模型构建

四、预期结果与分析方向

（一）单目标与多目标优化结果对比

1. 单目标优化缺陷：若仅追求低碳性，会过度降低火电机组出力，导致新能源波动无法平抑，电压偏差与网损增大；若仅追求经济性，会优先使用低成本火电机组，碳排放量超出配额；

1. 多目标优化优势：通过 NSGA-Ⅲ 算法求解，可得到 Pareto 最优解集，实现 “碳排放量降低 15%-20%、总运行成本降低 8%-12%、电压偏差率控制在 3% 以内” 的协同优化效果，且新能源消纳率提升至 95% 以上。

（二）关键参数敏感性分析

1. 碳排放系数影响：若火电机组碳排放系数降低 10%（如加装碳捕集装置），系统碳排放量可进一步降低 8%-10%，且对经济性影响较小（成本增加不超过 3%）；

1. 新能源渗透率影响：当光伏、风电渗透率从 30% 提升至 50% 时，需增加储能容量 20%-30% 以平抑波动，此时无功补偿需求增加，SVG 调节成本上升 5%-8%，但碳排放量降低 25% 以上；

1. 电价政策影响：峰谷电价差扩大（如峰时电价提升 20%），会引导储能在谷时充电、峰时放电，网损成本降低 5%-7%，经济性目标优化效果更显著。

（三）工程应用价值

1. 调度决策支持：Pareto 最优解集可根据不同运行场景（如 “碳减排优先”“成本优先”）提供定制化调度方案，辅助调度人员快速决策；

1. 设备配置指导：通过敏感性分析，可确定最优新能源渗透率、储能容量与无功设备配置方案（如区域 A 需增设 1 组 SVG，区域 B 需增加 10MWh 储能）；

1. 政策适配性：模型可融入碳税、新能源补贴等政策参数，为 “碳中和” 相关政策的制定与调整提供量化依据（如碳税设定为 50 元 /tCO₂时，系统碳排放量可降低 18%）。

五、研究结论与展望

（一）研究结论

1. 构建的有功 - 无功协同优化模型，通过多目标设计实现了 “碳中和” 目标下低碳性、经济性、供电质量的平衡，相比传统割裂优化模型，碳排放量降低 15%-20%，网损降低 10%-15%；

1. 改进 NSGA-Ⅲ 算法可有效处理模型的非线性与多约束特性，约束满足率达 98% 以上，收敛时间控制在 100s 以内，满足工程实时调度需求；

1. 新能源渗透率、碳排放系数、电价政策对优化结果影响显著，需通过多参数协同调控实现系统最优运行。

（二）未来展望

1. 不确定性优化：引入光伏、风电出力的概率预测模型，构建鲁棒优化模型，提升系统应对波动的能力；

1. 多能源协同：扩展模型至电 - 热 - 冷多能源互联系统，纳入热力网、天然气网的有功 - 无功（热网流量、气网压力）协同优化，进一步提升综合能效；

1. 实时调度应用：结合边缘计算与数字孪生技术，开发实时优化调度平台，实现模型求解与系统运行的动态联动，提升工程实用性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙欣,严佳嘉,谢敬东,等."碳中和"目标下电气互联系统有功-无功协同优化模型[J].上海交通大学学报, 2021, 55(12):1554-1566.DOI:10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.233.

[2] 张淏源.电气化交通-配电网运行机理分析与协同优化[D].辽宁工程技术大学[2025-11-25].

[3] 董鑫如,电气工程.配电侧日前市场中社区综合能源系统有功-无功功率最优竞价策略研究[D].东北电力大学[2025-11-25].

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