★ 國網信息通信產業集團有限公司信息通信共享服務分公司 劉銘

關鍵詞：配電變壓器；容量配置；粒子群優化算法；智能電網

1   配電變壓器容量配置現狀與問題

1.1   配電變壓器配置原則與現狀分析

當前配電變壓器容量配置的主要方式仍然是依賴經驗計算公式或常規工程規劃手段，在用電負荷變化平穩、用電模式相對固定的運行環境下尚能滿足基本供電需求。但隨著新型電力系統的快速發展和用電負荷結構的深刻變化，傳統經驗型配置方式的局限性日益突出。近年來，配電網中分布式可再生能源的滲透率持續攀升，包括屋頂光伏、分散式風電在內的清潔能源大規模并網，使得用電負荷呈現出明顯的間歇波動特征和不可預測的變化規律^[1,2]。同時，隨著電動汽車充電設施、智能用電終端等新型用電設備的廣泛普及，負荷預測工作面臨更大挑戰，基于固定負荷增長模式的傳統容量選擇方法已經難以適應現代配電網的復雜運行特性，由此引發的容量配置失當問題時有發生。負荷預測精度不足是傳統配置方法的核心缺陷，現有預測模型過于簡單且缺乏動態調整能力，無法準確跟蹤負荷的快速變化，最終導致變壓器選型出現偏差^[3]。若配置容量偏大，設備長期處于輕載運行狀態，不僅會造成資源閑置和投資回報率下降，還會影響變壓器的經濟運行效率；反之，若配置容量不足，則可能使變壓器長期工作在超負荷條件下，不僅會縮短設備使用壽命，還會威脅電網的安全穩定供電能力。

1.2   現有配置方法的不足與優化需求

當前配電變壓器容量選擇方案存在若干需要重點解決的問題。在負荷預測環節，傳統模型過于簡化且缺乏動態調整機制，難以有效應對現代電網負荷的快速變化特征。常規配置流程中采用的線性外推法或基礎時序預測技術，在面對分布式能源高比例接入和多元化用電負荷場景時，往往無法準確描述負荷的間歇變化特性和不確定因素^[4]。在優化策略層面，現有配置策略的優化維度較為單一，通常僅針對設備使用率或建設成本等單一指標進行優化，未能統籌考慮電能損耗、供電質量、電壓穩定性等多重技術經濟指標的協同優化，難以實現系統整體效益的最大化。針對這些技術短板，亟須從多個維度開展系統性改進。首先應當建立更加精細化的負荷預測體系，依托實時監測數據和動態修正機制，充分考慮新能源出力波動與負荷多樣性對預測結果的影響^[5] ；其次需要建立多目標協同優化框架，將設備投資、運行維護、網絡損耗、電壓質量等關鍵指標納入統一優化模型，并采用先進智能算法確保求解效率。為實現優化方案的實際應用價值，還需在建模過程中嚴格遵循電網安全運行規范和設備技術參數限制，通過精細化建模和多指標協調優化來增強方案的工程實用價值和技術可靠性。

2   配電變壓器容量優化配置方法研究

2.1   優化數學模型的建立與求解

配電變壓器容量優化配置模型的核心目標是通過科學合理的容量規劃，有效降低電網運行過程中的電能損耗， 同時提高電力設備的整體利用效率。本文以配電網系統總損耗最小化為優化目標構建目標函數， 其數學表達式為式（1）：

式中，P_{i, load}表示第i臺變壓器的實際負載功率， R_i為變壓器等效阻抗參數， S_{i, rated}代表變壓器的額定容量參數。在模型構建過程中，需要嚴格遵循以下技術約束條件：

負載率運行約束：為確保變壓器處于經濟運行狀態，其負載率需要維持在合理區間內，約束條件表述為式（2）：

其中， L_min和L_max負載率存在明確的工作區間限制，其下限值一般設定為40%，而上限值則通常控制在70%。對于電壓方面的要求，所有負荷節點的實際電壓值必須嚴格維持在規定的安全運行區間內， 具體約束條件表述如式（3）所示：

其中V_j為第j個節點電壓，V_min和V_max為電壓允許范圍。關于設備運行的限制條件，所有配置的總容量必須嚴格控制在設備制造商規定的額定容量之內，具體約束表達式如式（4）所示：

2.2   優化算法設計與實現

針對前述優化模型的求解需求，本研究采用基于群體智能的PSO，通過模擬鳥群覓食行為實現全局尋優，最終獲得最優容量配置方案。該優化算法的具體實施流程包含以下3個關鍵環節：（1）粒子編碼設計[6]：采用實數編碼機制，將每個粒子映射為一個完整的配置方案，其維度空間與系統變壓器總數保持一致，粒子位置向量的每個分量對應特定變壓器的配置容量值。（2）適應度評價機制：根據優化目標函數構建適應度評價體系，同時在函數表達式中引入約束條件違反程度的懲罰因子，具體形式為式（5）：

其中， penalty₁和penalty₂分別用于量化負載率約束和電壓約束的偏離程度， 同時引入懲罰系數λ₁和  λ₂₀（3）粒子速度與位置更新機制：依據PSO的基本原理， 每一代粒子的速度和位置按照式（6）～（7）數學表達式進行動態調整：

其中V_i,k和X_i,k分別為粒子i在第k代的速度和位置， P_i,best為該粒子迄今為止搜索到的最優位置，g_best則代表整個粒子群當前發現的全局最優解?

2.3   實驗驗證與結果分析

本研究基于某實際配電網運行數據，采用優化前原始方案與優化后改進方案對比的研究方法對系統性能提升效果進行量化評估。具體實驗實施過程包含以下環節：在實驗數據準備環節，需要采集配電網系統中變壓器臺數、各節點負荷功率數值、線路與設備詳細參數等基礎信息作為算法輸入，同時將節點電壓允許范圍與線路負載安全限值作為優化約束條件；在算法參數配置方面， 設定粒子群規模為30個個體，最大進化代數為100次，動態慣性系數取0.5，個體與社會學習因子均設為2.0；在算法執行過程中，完整記錄每一代粒子群的進化狀態及最終輸出的最優解集。優化計算結束后，從投資成本、運行損耗、系統安全等多個維度對所得容量配置方案進行綜合評價，重點對比分析優化前后系統總網損、設備負載率水平、節點電壓偏差等核心運行參數的改善情況。

實驗測試結果顯示，經過優化計算后，配電網體有功損耗從初始狀態162 .4千瓦下降至128 .6千瓦，整降幅達到20.80個百分點，系統運行經濟性獲得較大提升；變壓器平均負載率由原先54.2%上升至67.8%，增長幅度為25.09個百分點，負荷分配均衡度明顯改善；系統最大電壓偏差值從5.4%縮減到3.0%，相對降幅為44.40個百分點，電能質量水平得到有效保障；主要設備綜合利用率從78.1%提升到87.5%，增長12.04個百分點，資源配置合理性顯著增強。各項實驗數據充分證明，本文所提出的優化方法在降低運行成本、提升技術水平、保障供電可靠性等多個維度均展現出優越性能，為配電網規劃運行工作提供了切實可行的解決方案和技術參考依據。

3   智能電網與配電變壓器優化的協同應用

3.1   智能電網基于數據的優化能力

現代傳感器與通信技術的廣泛普及，讓配電網可以開展電壓、電流、負荷分布、用電行為等多方面、多層級的數據收集工作，并搭建了龐大的數據體系，為配電變壓器容量配置優化創造了有利前提。大數據分析技術可對復雜的電網數據進行實時處理與剖析，為容量優化決策提供了更精準的參考；數據融合技術能整合分布式能源發電數據、氣象數據、用戶側用電數據等，增強了模型構建的精準度與實用性；智能電網負荷預測技術能夠預估未來負荷變化，提升了容量配置的前瞻性與動態應變能力。通過負荷預測與優化算法相結合的方式，既能防止過度配置造成資源浪費，又能降低容量不足引發的電能損耗與運行隱患。

3.2   分布式能源接入對優化方法的影響

隨著分布式能源在配電網絡中滲透率的提升，傳統配電系統的運行模式發生深刻變革，這給配電變壓器容量優化工作帶來了全新挑戰。分布式電源具有出力隨機、波動頻繁等固有特點，其并網運行使得負荷曲線呈現更為復雜的形態，原有基于確定性負荷的容量規劃方法已無法適應新型電力系統的發展需求。此外，分布式電源的功率波動會放大負荷曲線的峰谷差值，基于固定負荷參數的靜態優化模型難以有效跟蹤這種快速變化。因此，容量優化必須建立動態分析框架，通過實時跟蹤分布式電源出力特性和消納空間來制定適應性更強的配置方案。

儲能系統的協同運行為提升分布式能源利用效率開辟了新途徑。在容量優化體系中，儲能裝置既可充當電源與負荷間的緩沖環節，又能有效抑制功率波動，增強系統調節能力與適應性。將儲能系統的容量參數和運行控制策略整合到優化模型中，能夠顯著改善電力系統的供電質量與運行效益。此外，分布式能源并網可能引發潮流反向問題，進而影響配電網電壓質量，這就要求容量優化模型必須計及電壓約束條件，并基于分布式電源的運行特征進行針對性設計，以確保電網安全穩定運行。

4   結語

綜上所述，本文針對配電變壓器容量配置問題，分析了傳統配置方法的不足，提出了基于優化數學模型和PSO的容量配置優化方法，并通過實際配電網運行數據的實驗驗證，證明了該方法在降低運行成本、提升技術水平、保障供電可靠性等方面的優越性。同時，本文探討了智能電網與配電變壓器優化的協同應用對容量優化的賦能作用，闡明了分布式能源接入帶來的新挑戰和新要求。未來，隨著智能電網技術的不斷進步和分布式能源滲透率的持續提升，配電變壓器容量配置優化方法將不斷完善和發展，為構建高效、安全、可靠的現代配電網提供有力保障。

作者簡介：

劉   銘（1974- ），男，福建福州人，中級工程師，本科，現就職于國網信息通信產業集團有限公司信息通信共享服務分公司，研究方向為電力系統及其自動化。

參考文獻：

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摘自《自動化博覽》2026年7月刊