Данная работа посвящена задаче уменьшения потерь энергии в системах электроснабжения до 10 кВ с помощью использования компенсирующих установок (КУ) для глубокой компенсации реактивной мощности. На сегодняшний день не существует универсального метода, позволяющего определить наилучший вариант размещения КУ в узлах электрических сетей. Для решения этой задачи необходимо использовать методы, эффективные для многофакторных недифференцируемых задач большой размерности со сложной топологией пространства поиска решений. Как показывает практика, наиболее эффективными в решении таких задачи являются эвристические модели и методы, такие как искусственные нейронные сети (Artificial Neural Network) [1], генетический алгоритм (Genetic Algorithm) [2, 3, 4], алгоритмы имитации отжига (Simulated Annealing) и поиска с запретами (Tabu Search) [5]. В данном же исследовании были применены методы роевого интеллекта, такие как алгоритм роя части (Particle Swarm Optimization – PSO) и алгоритм роя пчел (Artificial Bees Colony Optimization – ABCO).
Рассматриваемая в данной работе система электроснабжения представляет собой подстанцию из двух секций. Для распределения электроэнергии по потребителям применены силовые распределительные пункты, которые запитаны от сборных шин секции подстанции по радиальной схеме. Значительная часть силовых распределительных пунктов географически расположена максимально близко к потребителю, но в значительном отдалении от шин секции подстанции.
В расчетной схеме одной секции подстанции находится 10 силовых распределительных пунктов, два насоса с электродвигателями мощностью 132 кВт, две магистрали питания подкачивающих компрессоров. Электродвигатели насосов и магистрали питания компрессоров запитаны непосредственно со сборных шин секции подстанции.
Для снижения потерь активной мощности можно либо установить необходимое количество КУ на сборных шинах подстанции собственного расхода, либо оптимизировать размещение КУ вблизи потребителей, т. е. выполнить глубокую компенсацию реактивной мощности. Именно последний вариант рассматривается в работе.