干式變壓器的安全性能和效率都是可以?xún)?yōu)化的。優(yōu)化干式變壓器的性能，以確保其性能不斷提高。優(yōu)化是依靠技術(shù)不斷改進(jìn)和發(fā)展。干式變壓器的優(yōu)化和開(kāi)發(fā)問(wèn)題通常受到工業(yè)界的關(guān)注。優(yōu)化的效果和性能更好。對于干式變壓器的優(yōu)化，我們必須做好。計劃實(shí)現其持續改進(jìn)的性能和效率。

　　干式變壓器優(yōu)化問(wèn)題分為兩大類(lèi)：規劃和運行。規劃問(wèn)題主要決定電容器的安裝位置，類(lèi)型和額定容量，并在滿(mǎn)足電壓約束條件下較小化投資成本。規劃問(wèn)題也稱(chēng)為電容器優(yōu)化配置問(wèn)題。操作問(wèn)題基于現有的無(wú)功設備配置(電容器的位置和較大容量)，根據實(shí)際負載的變化，確定可切換電容器組的切換方案，并較小化網(wǎng)絡(luò )損耗(能耗)或者運營(yíng)成本較低。操作問(wèn)題也稱(chēng)為電容器優(yōu)化切換問(wèn)題。

　　自20世紀90年代以來(lái)，啟發(fā)式方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ))/專(zhuān)家系統方法，基于隨機優(yōu)化技術(shù)的方法，包括遺傳算法(GeneticAlgorithmGA)，模擬退火(SimulatedAnnealing，SA)和禁忌搜索(TabuSerch，IS)它應用于配電網(wǎng)中電容器的較佳配置。與分析方法和數學(xué)規劃方法相比，啟發(fā)式方法和專(zhuān)家系統方法直觀(guān)，易懂，易于實(shí)現，但不能保證較優(yōu)解;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法應用于不同的配電系統負荷狀態(tài)。電容器的較佳配置需要頻繁地訓練樣品。對于具有一定規模的分布式網(wǎng)絡(luò )，很難獲得所有可能的負載模式，并且訓練樣本也需要大量時(shí)間;基于隨機化優(yōu)化技術(shù)的方法無(wú)法有效處理。微目標函數特別適用于解決組合優(yōu)化問(wèn)題。實(shí)踐證明，這些隨機優(yōu)化方法比傳統優(yōu)化方法具有更好的全局優(yōu)化能力，但其收斂性和計算速度有待進(jìn)一步提高。

　　干式變壓器應優(yōu)化步驟，提高優(yōu)化速度和技術(shù)，改善和提高優(yōu)化效果。必須很好地研究干式變壓器優(yōu)化的步驟和方法。效果會(huì )更好!