★ 国网信息通信产业集团有限公司信息通信共享服务分公司 刘铭

关键词：配电变压器；容量配置；粒子群优化算法；智能电网

1   配电变压器容量配置现状与问题

1.1   配电变压器配置原则与现状分析

当前配电变压器容量配置的主要方式仍然是依赖经验计算公式或常规工程规划手段，在用电负荷变化平稳、用电模式相对固定的运行环境下尚能满足基本供电需求。但随着新型电力系统的快速发展和用电负荷结构的深刻变化，传统经验型配置方式的局限性日益突出。近年来，配电网中分布式可再生能源的渗透率持续攀升，包括屋顶光伏、分散式风电在内的清洁能源大规模并网，使得用电负荷呈现出明显的间歇波动特征和不可预测的变化规律^[1,2]。同时，随着电动汽车充电设施、智能用电终端等新型用电设备的广泛普及，负荷预测工作面临更大挑战，基于固定负荷增长模式的传统容量选择方法已经难以适应现代配电网的复杂运行特性，由此引发的容量配置失当问题时有发生。负荷预测精度不足是传统配置方法的核心缺陷，现有预测模型过于简单且缺乏动态调整能力，无法准确跟踪负荷的快速变化，最终导致变压器选型出现偏差^[3]。若配置容量偏大，设备长期处于轻载运行状态，不仅会造成资源闲置和投资回报率下降，还会影响变压器的经济运行效率；反之，若配置容量不足，则可能使变压器长期工作在超负荷条件下，不仅会缩短设备使用寿命，还会威胁电网的安全稳定供电能力。

1.2   现有配置方法的不足与优化需求

当前配电变压器容量选择方案存在若干需要重点解决的问题。在负荷预测环节，传统模型过于简化且缺乏动态调整机制，难以有效应对现代电网负荷的快速变化特征。常规配置流程中采用的线性外推法或基础时序预测技术，在面对分布式能源高比例接入和多元化用电负荷场景时，往往无法准确描述负荷的间歇变化特性和不确定因素^[4]。在优化策略层面，现有配置策略的优化维度较为单一，通常仅针对设备使用率或建设成本等单一指标进行优化，未能统筹考虑电能损耗、供电质量、电压稳定性等多重技术经济指标的协同优化，难以实现系统整体效益的最大化。针对这些技术短板，亟须从多个维度开展系统性改进。首先应当建立更加精细化的负荷预测体系，依托实时监测数据和动态修正机制，充分考虑新能源出力波动与负荷多样性对预测结果的影响^[5] ；其次需要建立多目标协同优化框架，将设备投资、运行维护、网络损耗、电压质量等关键指标纳入统一优化模型，并采用先进智能算法确保求解效率。为实现优化方案的实际应用价值，还需在建模过程中严格遵循电网安全运行规范和设备技术参数限制，通过精细化建模和多指标协调优化来增强方案的工程实用价值和技术可靠性。

2   配电变压器容量优化配置方法研究

2.1   优化数学模型的建立与求解

配电变压器容量优化配置模型的核心目标是通过科学合理的容量规划，有效降低电网运行过程中的电能损耗， 同时提高电力设备的整体利用效率。本文以配电网系统总损耗最小化为优化目标构建目标函数， 其数学表达式为式（1）：

式中，P_{i, load}表示第i台变压器的实际负载功率， R_i为变压器等效阻抗参数， S_{i, rated}代表变压器的额定容量参数。在模型构建过程中，需要严格遵循以下技术约束条件：

负载率运行约束：为确保变压器处于经济运行状态，其负载率需要维持在合理区间内，约束条件表述为式（2）：

其中， L_min和L_max负载率存在明确的工作区间限制，其下限值一般设定为40%，而上限值则通常控制在70%。对于电压方面的要求，所有负荷节点的实际电压值必须严格维持在规定的安全运行区间内， 具体约束条件表述如式（3）所示：

其中V_j为第j个节点电压，V_min和V_max为电压允许范围。关于设备运行的限制条件，所有配置的总容量必须严格控制在设备制造商规定的额定容量之内，具体约束表达式如式（4）所示：

2.2   优化算法设计与实现

针对前述优化模型的求解需求，本研究采用基于群体智能的PSO，通过模拟鸟群觅食行为实现全局寻优，最终获得最优容量配置方案。该优化算法的具体实施流程包含以下3个关键环节：（1）粒子编码设计[6]：采用实数编码机制，将每个粒子映射为一个完整的配置方案，其维度空间与系统变压器总数保持一致，粒子位置向量的每个分量对应特定变压器的配置容量值。（2）适应度评价机制：根据优化目标函数构建适应度评价体系，同时在函数表达式中引入约束条件违反程度的惩罚因子，具体形式为式（5）：

其中， penalty₁和penalty₂分别用于量化负载率约束和电压约束的偏离程度， 同时引入惩罚系数λ₁和  λ₂₀（3）粒子速度与位置更新机制：依据PSO的基本原理， 每一代粒子的速度和位置按照式（6）～（7）数学表达式进行动态调整：

其中V_i,k和X_i,k分别为粒子i在第k代的速度和位置， P_i,best为该粒子迄今为止搜索到的最优位置，g_best则代表整个粒子群当前发现的全局最优解｡

2.3   实验验证与结果分析

本研究基于某实际配电网运行数据，采用优化前原始方案与优化后改进方案对比的研究方法对系统性能提升效果进行量化评估。具体实验实施过程包含以下环节：在实验数据准备环节，需要采集配电网系统中变压器台数、各节点负荷功率数值、线路与设备详细参数等基础信息作为算法输入，同时将节点电压允许范围与线路负载安全限值作为优化约束条件；在算法参数配置方面， 设定粒子群规模为30个个体，最大进化代数为100次，动态惯性系数取0.5，个体与社会学习因子均设为2.0；在算法执行过程中，完整记录每一代粒子群的进化状态及最终输出的最优解集。优化计算结束后，从投资成本、运行损耗、系统安全等多个维度对所得容量配置方案进行综合评价，重点对比分析优化前后系统总网损、设备负载率水平、节点电压偏差等核心运行参数的改善情况。

实验测试结果显示，经过优化计算后，配电网体有功损耗从初始状态162 .4千瓦下降至128 .6千瓦，整降幅达到20.80个百分点，系统运行经济性获得较大提升；变压器平均负载率由原先54.2%上升至67.8%，增长幅度为25.09个百分点，负荷分配均衡度明显改善；系统最大电压偏差值从5.4%缩减到3.0%，相对降幅为44.40个百分点，电能质量水平得到有效保障；主要设备综合利用率从78.1%提升到87.5%，增长12.04个百分点，资源配置合理性显著增强。各项实验数据充分证明，本文所提出的优化方法在降低运行成本、提升技术水平、保障供电可靠性等多个维度均展现出优越性能，为配电网规划运行工作提供了切实可行的解决方案和技术参考依据。

3   智能电网与配电变压器优化的协同应用

3.1   智能电网基于数据的优化能力

现代传感器与通信技术的广泛普及，让配电网可以开展电压、电流、负荷分布、用电行为等多方面、多层级的数据收集工作，并搭建了庞大的数据体系，为配电变压器容量配置优化创造了有利前提。大数据分析技术可对复杂的电网数据进行实时处理与剖析，为容量优化决策提供了更精准的参考；数据融合技术能整合分布式能源发电数据、气象数据、用户侧用电数据等，增强了模型构建的精准度与实用性；智能电网负荷预测技术能够预估未来负荷变化，提升了容量配置的前瞻性与动态应变能力。通过负荷预测与优化算法相结合的方式，既能防止过度配置造成资源浪费，又能降低容量不足引发的电能损耗与运行隐患。

3.2   分布式能源接入对优化方法的影响

随着分布式能源在配电网络中渗透率的提升，传统配电系统的运行模式发生深刻变革，这给配电变压器容量优化工作带来了全新挑战。分布式电源具有出力随机、波动频繁等固有特点，其并网运行使得负荷曲线呈现更为复杂的形态，原有基于确定性负荷的容量规划方法已无法适应新型电力系统的发展需求。此外，分布式电源的功率波动会放大负荷曲线的峰谷差值，基于固定负荷参数的静态优化模型难以有效跟踪这种快速变化。因此，容量优化必须建立动态分析框架，通过实时跟踪分布式电源出力特性和消纳空间来制定适应性更强的配置方案。

储能系统的协同运行为提升分布式能源利用效率开辟了新途径。在容量优化体系中，储能装置既可充当电源与负荷间的缓冲环节，又能有效抑制功率波动，增强系统调节能力与适应性。将储能系统的容量参数和运行控制策略整合到优化模型中，能够显著改善电力系统的供电质量与运行效益。此外，分布式能源并网可能引发潮流反向问题，进而影响配电网电压质量，这就要求容量优化模型必须计及电压约束条件，并基于分布式电源的运行特征进行针对性设计，以确保电网安全稳定运行。

4   结语

综上所述，本文针对配电变压器容量配置问题，分析了传统配置方法的不足，提出了基于优化数学模型和PSO的容量配置优化方法，并通过实际配电网运行数据的实验验证，证明了该方法在降低运行成本、提升技术水平、保障供电可靠性等方面的优越性。同时，本文探讨了智能电网与配电变压器优化的协同应用对容量优化的赋能作用，阐明了分布式能源接入带来的新挑战和新要求。未来，随着智能电网技术的不断进步和分布式能源渗透率的持续提升，配电变压器容量配置优化方法将不断完善和发展，为构建高效、安全、可靠的现代配电网提供有力保障。

作者简介：

刘   铭（1974- ），男，福建福州人，中级工程师，本科，现就职于国网信息通信产业集团有限公司信息通信共享服务分公司，研究方向为电力系统及其自动化。

参考文献：

[1] 张怡, 郝思鹏. 电动汽车充电站变压器容量及储能优化配置[J]. 电测与仪表, 2023, 60 (07) : 19 - 25.

[2] 李战赠, 杜兴. "双碳" 战略之变压器配置研究[J]. 智能建筑电气技术, 2022, 16 (04) : 55 - 58.

[3] 俞斌, 胡卓然, 李黎, 等. 10kV大容量配电变压器差动保护配置应用研究[J]. 电力系统保护与控制, 2021, 49 (22) : 98 - 104.

[4] 王晓毅, 唐忠. 考虑供需自平衡和独立运行能力的并网型微电网容量优化配置[J]. 太阳能学报, 2021, 42 (05) : 74 - 82.

[5] 沈菊, 李汉卿. 功率平衡装置提高变压器容量利用率的工程应用研究[J]. 电气化铁道, 2021, 32 (02) : 29 - 31.

摘自《自动化博览》2026年7月刊