Dwukryterialna optymalizacja kolejności faz w wybranych układach linii elektroenergetycznych NN w Krajowym Systemie Elektroenergetycznym

W artykule przedstawiono model i wyniki dwukryterialnej optymalizacji kolejności faz dla wybranych układów ciągów liniowych NN w KSP, w kontekście minimalizacji wartości współczynników asymetrii napięć i prądów. Scharakteryzowano szczegółowo funkcję celu, zmienne decyzyjne, parametry zadania oraz zmienne stanu. Rozważono kryteria takie jak: nakład inwestycyjny konieczny do wykonania przeplotu symetryzacji linii (przeplotu) i współczynniki asymetrii napięć. Do rozwiązania przedstawionego wyżej modelu optymalizacyjnego wykorzystano algorytm ewolucyjny. W celu priorytetyzacji rozważanych kryteriów, zastosowano podejście quasileksykograficzne. Przedstawiono szczegółową analizę otrzymanych wyników wraz z analizą wpływu niepewności danych wejściowych na otrzymane wyniki.

In transmission power networks, voltage and current unbalance results from different self and mutual impedances of phase conductors, i.e. a distribution of phase conductors along line tower geometry. The paper presents model and results of two-objective phasing optimisation for selected extra high voltage power lines in Polish power system. According to the standard of Polish power system operation, the voltage unbalance factor cannot exceed 1% for transmission power lines. Minimizing the voltage and current unbalance is considered in the stated optimisation problem. Different groups of functions and variables have been described, such as objective function, decision variables and constraints. Two criteria have been considered: cost of line transposing and voltage unbalance ratio defined as the ratio of the negative sequence component to the positive sequence component. In order to solve the stated optimisation problem, an evolutionary algorithm has been applied. In order to prioritize the considered objectives, a quasi-lexicographic approach has been used. The obtained optimisation results have been widely discussed including an impact of uncertain input data to obtained optimisation results.