CN101507074A

CN101507074A - 电力线热模型的参数估计

Info

Publication number: CN101507074A
Application number: CNA2007800298752A
Authority: CN
Inventors: 马雷克·齐马; 彼得·科尔巴; 艾伯特·利尔布克特; 马茨·拉尔森
Original assignee: ABB Research Ltd Switzerland
Current assignee: ABB Research Ltd Switzerland; ABB Research Ltd Sweden
Priority date: 2006-08-11
Filing date: 2007-07-23
Publication date: 2009-08-12
Also published as: SI2050176T1; ATE513348T1; EP2050176B1; WO2008017581A1; EP1887673A1; PL2050176T3; RU2430457C2; US20090216472A1; EP2050176A1; RU2009108656A; ES2367399T3

Abstract

电力线或输电导体10的温度T1、电力线的电气量例如通过电力线的电流/或功率通量P，以及电力线的气象量或环境条件例如风速W、风向、湿度、太阳辐射S和环境温度Ta之间的关系以电力线热模型的形式建立。连续地测量前述量或变量的值并对所收集的上述量的值进行评估，以便在电力线运行期间更新热模型的模型参数。在本发明的优选实施例中，通过两个可提供来自电力线两端的同步相量值的相量测量单元(PMU)11、11′来确定代表整个线路的平均温度。根据相量值计算电力线的欧姆电阻，根据欧姆电阻可导出平均线路温度。

Description

电力线热模型的参数估计

技术领域

本发明涉及电力输送线的运行。本发明从如权利要求1的前序部分中所描述的估计电力线热模型的模型参数的方法出发。

背景技术

由于电力工业反调节和电力市场的自由化，边远地区之间交换的电力的量和不同国家之间的商业活动的量稳定增加。此外，由于新兴的对资产优化的需求，通过现有网络传输的电力量显著增加，所以偶尔导致输电系统的部分的拥塞、输送瓶颈和/或振荡。尤其是，热约束限制了对不同区域进行互连的关键的功率流路径或输电通道中的功率通量。热约束的主要原因是由严重过载以及导体长度随着电力线导体的温度的增加而引起的导体的退火和/或对导体的永久性损伤。导体长度随着电力线导体的温度的增加由于线路垂度和可能对附近树木或其它线路导体的跳火会导致不合要求的离地净高，结果随后由保护系统跳闸。

因此，大量征兆或影响涉及升高的线路温度，并且因此的确对特定电力输送线的最大允许温度有影响。其中前序的大量征兆或影响使导体和连接器的机械性能退化(机械强度和完整性损失以及加速部件老化)、导体垂度增加、电阻性损耗增加和对附装到导体的设备或装置(例如，用于电力线通信)有潜在损害。

各个网络所有者或独立的输送系统运营商(TSO)选择最大允许的导体温度和最坏情况的天气条件用于计算线路额定值。特定的架空电力线的运行温度通常在50℃与100℃之间变化。

由于不能直接测量线路温度，因此有时基于最坏情况的情景假设导出关于最大允许功率传输或最大允许电流的可替选的极限。此极限通常被称为线路的“载流量”。需要做出的附加假设是主观的，和/或关于功率传输或电流得到的热极限根据特定情况做出。同样，由于它们基于最坏情况情景，所以它们通常不一定是稳妥的。因而，优选为对温度而非功率传输或电流的热极限进行直接监控，迫使在运行期间对线路温度进行在线测量以评估输电线承受负载是接近其运行温度极限还是未接近。

已提出许多技术并且若干产品可用来测量或推断电力线导体在运行期间的温度。这些技术包括红外摄像机的使用、机械张力测量、直接垂度测量、气象预测方法或相量测量数据的使用。

可使用红外摄像机来拍摄电力线的数字图像，随后在信号处理步骤中分析数字图像的颜色信息以便得出导体的温度。此技术可对先验已知的特定热点的温度进行监控。

与太阳辐射和环境温度测量结合的塔架与绝缘体之间的机械张力测量基于如下事实：线路导体的张力近似地与其长度成反比。根据导体的张力与长度之间的关系，可推断单跨的线路垂度和导体温度。同样，线路垂度监控器通过例如GPS(全球定位系统)或激光测量技术直接测量单跨的线路垂度。

已提出气象预测方法和基于IEEE 738-1993“用于计算裸露架空导体的电流-温度的标准(Standard for Calculating theCurrent-Temperature of Bare Overhead Conductors)”的产品来对线路载流量与各种运行和环境特性之间的相关性模型化。这些方法涉及大量的气象测量，例如气温、风速、风与导体之间的角度以及海拔。这样，标准IEEE 738-1993详细说明了如下计算程序，该计算程序可用于仅根据气象测量值即无需回到对线路温度的独立测量来估计稳态导体温度。该标准基于纯静态模型，该纯静态模型并未说明线路温度的时间相关特性，并且由于必须假设许多输入参数数据且需要详细的气象数据，所以难以对该纯静态模型进行调谐。

最后，专利申请EP 1324454描述了一种通过所计算的串联电阻根据在线相量测量值来确定实际平均导体温度的方法。平均线路温度很大程度上独立于关于任何线路参数(例如线路导体的电感、电抗或电纳)的假设。该方法包括如下步骤：确定线路的第一端和第二端的标有时间戳的电流相量信息和电压相量信息；根据相量信息计算线路的欧姆电阻；以及根据欧姆电阻计算平均线路温度。

从多个同步相量测量值或在电力系统或输电网上收集的快照可获得电力系统在特定时间点的状态或情况。相量是局部电气量(例如电流、电压和负载流量)的标有时间戳的复值，例如振幅和相位，并且可通过相量测量单元(PMU)来提供。这些单元涉及非常精确的全球时间基准，该全球时间基准例如通过使用全球定位卫星(GPS)系统或任何其它类似装置获得并且允许对来自不同位置的标有时间戳的值进行同步。在小于1毫秒的时间分辩率的情况下以20Hz至60Hz的速率对相量进行取样，并且因此可提供瞬态的颇为动态的视图，该视图超出标量值(例如例如电压或电流的RMS值)所提供的并且为SCADA/EMS系统所依赖的颇为静态的视图。

因此，通过在网络运行期间在多个网络位置重复测量电网变量的同步值并且据此识别电力网的数学模型的当前有效参数，可估计电力网的参数。尤其是并且举例来说，专利申请EP-A1489714公开了一种基于线性时间变化模型对电力系统中的机电振荡的自适应检测。对所选网络节点处的系统量值或信号(例如电压或电流的振幅或角度)进行取样，并且通过卡尔曼滤波技术来估计表示电力系统特性的线性模型的参数。以递归方式执行该过程，即，每当测量到系统量的新值时，更新模型的参数。最后，根据模型的估计参数推导出振荡模式的参数，例如频率和阻尼，并将其呈现给运营商。此自适应识别过程可实现对电力系统的当前状态的实时分析。

发明内容

因此，本发明的一个目的是，在运行期间的任何时间实现对电力线导体温度的可靠预报。此目的是通过分别根据权利要求1和7的一种估计电力线热模型的模型参数的方法以及一种热模型的应用来实现。根据附属权利要求，优选的实施例变得明显。

根据本发明，以电力线热模型的形式建立电力线或输电导体的温度、电力线的电气量(例如通过电力线的电流或功率通量等)以及电力线的气象量或环境条件(例如风速、风向、湿度、太阳辐射和环境温度等)之间的关系，并且在电力线的运行期间对其进行重复计算或更新。为此，对前述量或变量的值进行连续或周期性地测量或取样，并且对所收集的量的值进行评估，以便更新或调谐热模型的模型参数。包括作为热模型变量的电力线温度，允许使用具有有限数量的模型参数的简单模型或者甚至黑盒子模型，而不会减弱其有效性。后者可以被随意频繁地更新而无需过度的计算工作量，这最终在运行期间的任何时间将增加出现的线路温度预测的可靠性。

在本发明的一个优选实施例中，通过从电力线的两端提供同步相量值的两个相量测量单元(PMU)确定代表整个线路的平均温度。根据相量值计算电力线的欧姆电阻，而根据欧姆电阻又可导出平均线路温度。由于PMU主要用于其它目的，例如，用于确定电气量，这种双重使用可避免对任何专用线路温度传感设备的需求。此外，由于PMU通常在室内安装在受保护的环境中，与任何其它线路温度传感设备相比，它们更少地暴露于环境应力。

另一方面，有利的是，通过这种专用线路温度传感器对从电阻到电力线的温度的转换进行校准。由于仅临时需要专用线路温度传感器用于特定的校准目的，所以其可以是昂贵的或相反是麻烦的而不损害电力线随后运行的情况。

在一个优选的变形方案中，通过从与传输系统运营商(TSo)不同的外部源(例如气象研究所等)订阅和引入来获得气象数据。依靠来自专家的数据可避免对位于线路导体上或其附近并由TSO运营的专用测量单元的需求。由于环境条件相对缓慢变化及其较小的地理梯度，所以气象数据与电气数据之间的任何潜在的时间上或地理上的偏移较少被关注，并且可以忽略。

在一个有利的变形方案中，自适应的方法或算法是基于对每个时间步骤的模型参数的递归计算、基于所测量的量的新值和模型参数的旧值。与通过时间窗收集数据并且随后立即执行参数识别相反，可更快地检测电力系统中的任何变化，在本上下文中，优选的是，热模型是有限阶的线性自回归模型，并且自适应卡尔曼滤波器被用于估计其模型参数。

热模型可以是基于热平衡方程的非线性参数模型。当用于模拟、预测或外推时，这种物理激励模型提供较高的置信度，并且因此对例如无物理意义的线性参数模型(例如自回归滑动平均模型(ARMA)是优选的。另一方面，ARMA模型具有以下优点，除了模型的阶以外，不必对模型结构和参数做出先验的假设。

在本发明的又一方面，热模型用于在给定例如由负载预测或天气预报提供的电气和气象量的实际或预报值情况下计算电力线温度。通过将此预测温度与电力线的温度极限进行比较，优选通过对热模型的模拟或反演，可导出在不违反线路温度或垂度极限情况下能够在线路上传输的电流或电功率通量的最大量。将引起特定导体温度的最大通量的确定尤其可用于确定平衡市场结算(balance market clearing)过程中要使用的实际功率通量极限。由于这些极限比先验的已知极限更不稳妥，所以可计划较不昂贵的平衡功率(balance power)，从而为TSO带来经济增益。

本发明还涉及一种包括用于对连接到电力线的模型参数估计器、线路温度预测器或功率通量控制设备的一个或多个处理器进行控制的计算机程序代码装置的计算机程序产品，并且尤其涉及一种包括其中含有所述计算机程序代码装置的计算机可读介质的计算机程序产品。

附图说明

在下文中将参照附图中所说明的优选示例性实施例对本发明的主题进行更为详细地解释，在附图中：

图1示意性地示出了具有许多测量设备的电力线；

图2描绘了模型参数估计的过程；以及

图3描绘了在6小时的时期内所记录的许多量的测量值。

附图标记列表中概要地列出了附图中所使用的附图标记及其意义。原则上，相同的部分在图中设置有相同的附图标记。

具体实施方式

图1示出了电力线10，该电力线是包括多个通过输电网互连的发电装置和电力用户的电力系统(未示出)的一部分。在电力线的两端，设置有两个同步的相量测量单元(PMU)11、11′，且同步向量测量单元优选地安装在各自的变电站配电室中。用于测量在电力线10附近的一个或多个位置处的气象量的感测设备统称为气象站12。示意性地描绘了用于测量电力线的电气量的装置13，其部件中的一些部件例如互感器或过程总线也可被PMU使用。同样示出了独立的线路温度测量设备14。气象站12、装置13和设备14收集对环境条件(风速W、风向、太阳辐射S、环境温度T_a、湿度)、电气量(线路电流I、功率通量P)以及线路温度(T1)的许多等距离取样的测量值，并且提供给模型参数估计器、线路温度预测器或功率通量控制设备的处理器15。

图2描绘了根据本发明的模型参数估计的示例性过程。将共同表示为输入变量u的气象量和电气量的测量值馈送给处理器15，用于基于参数识别或拟合技术(例如卡尔曼滤波器、最大似然或最小平方)来估计或调谐电力线热模型的模型参数A，B，...；C₁，...的值。基于电气量和气象量的瞬时值以及模型参数的瞬时值，产生线路温度预测T₁ ^f作为输出变量，并且线路温度预测与线路温度的相应的独立测量值T₁之间的任何差异被反馈以用于进一步评估。

热模型可以是传递函数或状态空间形式的标准线性黑盒子模型。为了处理若干输入变量u，离散时间状态空间形式：

x(kT+T)＝Ax(kT)+Bu(kT)+Ke(kT)　　　　　　　　　(a)

y(kT)＝Cx(kT)+Du(kT)+e(kT) (b)

x(0)＝x0 (c)

为最方便的形式。此处，x表示模型的动态，u表示驱动输入变量，y表示模型应再现的系统的输出，并且e表示高斯白噪声，而A，B，...为模型参数。由于有简单参数估计技术可用以及除了要使用测量值之外事实上无需给出先验的知识，线性模型是有吸引力的。另一方面，此线性模型仅可用于预测其输入变量的变化相当小的线路特性，因为当导体温度和/或测量量的变化较大时，导体温度与所测量的量之间的非线性贡献会相当重要。

因此，线性模型适用于分钟级的短期预测。尤其可基于5-30分钟预报并且基于所识别的在导体温度与电气与气象测量值之间的相关性，使用约5-30分钟的预测间隔来计算电力线的动态功率额定值。此额定值可最为有利地用于通常按类似时间尺度发生的平衡市场的市场结算。

可替选地，基于热平衡方程式的物理激励(physically inspired)热模型具有如下优点：可事先确定以足够确定性已知的模型参数，并且在运行点变化相当大的情况下此热模型也会是有效的。然而，此模型将为非线性的并且要求比线性黑盒子模型更为复杂的参数估计技术。尽管可利用其它选择，但是已表明的是，扩展的卡尔曼滤波器可良好地执行非线性模型中的参数估计。典型的热平衡方程具有如下形式：

C_{1} \frac{d {T_{1}}^{i}}{dt} = q_{in} ({I_{1}}^{i}, {T_{a}}^{i}, {Solar}^{i}, . . .) - q_{out} ({T_{a}}^{i}, {Wind}^{i}, . . .),

其中，C₁是反映线路的特性热时间或热容量的模型参数，以及其中q_in表示主要由太阳(solar)辐射引起的至导体的引入热流量和导体中的电阻性损耗所产生的热，以及其中q_out表示导体的总热损失。热损失取决于许多因素，例如对周围空气的传导性和辐射性，这又取决于风速(wind)和风向以及空气湿度等因素。这两个热传递项明显涉及许多其它的模型参数。

为了进行长期预测，希望使用较高的模型阶和长的数据集，从而可将每日、甚至每周或每月的变化模型化。可将基于此模型的预测例如用于在前一日市场中线路动态额定值的计算，其通常提前24小时以一小时的更新间隔来执行。

图3示出了来自现场试验的一些测量数据，其中在正午连接380kV输电线之后六小时的观察窗期间记录天气和电气相量测量值。测量到的量为(左上曲线)导体温度(实线)和环境温度(虚线)，线路电流(右上曲线)、湿度(中左曲线)、风速(中右曲线)和在沿线路的特定位置处的太阳辐射(底部曲线)。对所记录的测量值样本进行评估以识别如上指示的第一阶离散时间状态空间模型的参数A，B，...，其目的为精确地再现线路温度。基于所识别的模型参数，模拟了线路电流增加100A以及环境温度变化一度的影响，分别产生约2.5℃和1℃的线路温度的增加。

由分布在大的地理区域(即在几十到几百千米以上的地理区域)的相量测量单元收集相量数据v₁，i₁；v₂，i₂。由于相结合地分析来自这些不同源的相量数据，这些相量数据必须参考共同的相位基准。因此，不同的相量测量单元必须具有在给定的精度内彼此同步的本地时钟。相量测量单元的这种同步优选通过已知的时间分布系统，例如全球定位系统(GPS)来实现。在典型的实施中，以优选为小于1毫秒的时间分辩率，至少每200毫秒或每100毫秒或优选每20毫秒确定相量数据。在本发明的优选实施例中，时间分辩率小于10微秒，该时间分辨率对应于0.2度的相位误差。各个测量值与从经同步的本地时钟导出的时间戳相关联。因此，相量数据包括时间戳数据。

根据本发明的一个优选变形方案，以如下方式来确定线路的温度：根据测量到或计算出的表示线路两端处的一些或所有电压和电流相量的相量信息来确定电气线路参数或至少线路的欧姆电阻R₁，即线路阻抗Z＝R₁+jX₁的实部R₁。

在第一变形方案中，假设分流电容jX_c在电力线运行期间保持基本恒定，并且可从其它测量值、设计参数或计算值获知。于是，仅需要确定在线路任一端处的两个电压相量v₁和v₂以及一个电流相量i₁或i₂。假设测量i₁。于是，阻抗Z为：

Z = \frac{v_{1} - v_{2}}{i_{1} - v_{1} \cdot j X_{C}}

在第二变形方案中，未就分流阻抗做出假设，而是两个电压相量v₁和v₂以及两个电流相量i₁或i₂被测量，或根据测量值被确定。根据这些测量值确定实际电气线路参数R₁、X₁、X_C是公知常识。由于所得的用于电气线路参数的方程式是非线性的，所以使用数值方法例如Newton-Raphson近似法来确定实际参数值。所得到的线路参数为实际值，因为它们被在线地确定并且表示电力线的实际状态。

通过将温度与电阻之间的关系模型化为线性，可根据欧姆电阻R₁计算平均线路温度T₁，即：

R₁＝R₀(1+α₀(T₁-T₀))

其中R₀为由电力线导体制造商所详细说明的已知材料特性，即取决于线路构造的基准电阻，以及其中α₀为线路缆线的材料常数。这种线性关系对于普通导体材料(例如铜或铝等)是典型的。作为一个实例，参数值为：对于ΔT＝30℃的线路温度变化，电阻变化约ΔR₁＝12％。针对给出希望的平均输电线温度的T₁而对所选关系的方程式求解。

附图标记表

10 电力线

11，11′　相量测量单元

12 气象站

13 电气量测量装置

14 线路温度测量设备

15 处理器

Claims

1.一种估计电力线(10)的热模型的模型参数(A，B，...；C₁，...)的方法，包括：

-测量电力线的电气量(I，P)的值和表示电力线的环境条件的气象量(T_a，S，W)的值；以及

-根据所述测量到的值计算所述模型参数的值，

其特征在于，该方法包括：

-在电力线的运行期间重复测量电气和气象量的瞬时值(Iⁱ，T_a ⁱSⁱ，Wⁱ)；

-并行测量电力线的温度(T₁)的瞬时值(T₁ ⁱ)；以及

-在电力线的运行期间根据所述测量到的值重复计算模型参数的值(Aⁱ，Bⁱ；...；C₁ ⁱ，...)。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，测量电力线的温度的瞬时值(T₁ ⁱ)包括：

-通过两个相量测量单元(11，11’)测量在电力线的两端处的同步相量数据(v₁ ⁱ，i₁ ⁱ；V₂ ⁱ，i₂ ⁱ)；

-根据相量数据计算电力线的电阻(R₁)的值(R₁ ⁱ)；以及

-根据电力线的电阻的值(R₁ ⁱ)计算作为电力线温度的瞬时值(T₁ ⁱ)的平均线路温度。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，计算平均线路温度涉及具有通过独立的线路温度测量设备(14)进行适当校准的参数(R₀，α₀)的解析表达式。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，测量气象量的瞬时值(T_a ⁱ，Sⁱ，Wⁱ)涉及通过气象数据的供应者而不是电力线运营商对所述值进行测量。

5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，该方法包括：

-生成电力线温度以及电气量和气象量的一系列的测量值(T₁ ¹，T₁ ²，...；u¹，u²，...)；以及

-每次测量到电力线温度或电气量和气象量的新值(T₁ ^k，u^k)，则自适应地计算所述模型参数的更新值(A^k，B^k；...；C₁ ^k，...)。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，热模型是基于热平衡方程的非线性参数模型。

7.一种具有根据权利要求1至6中之一所估计的瞬时模型参数值(Aⁱ，Bⁱ；...；C₁ ⁱ，...)的热模型用于预测电力线的线路温度的值(T₁ ^f)的应用，包括：

-提供电气和气象量的预报值(u^f)；

-基于瞬时模型参数以及电气量和气象量的预报值来计算电力线温度预报(T₁ ^f)。

8.如权利要求7所述的应用，其特征在于，该应用包括：

-将电力线温度预报(T₁ ^f)与电力线温度极限进行比较；以及

-由此计算电气量(I，P)的最大允许值。

9.如权利要求8所述的应用，其特征在于，该应用包括：

-将线性热模型用于电力线；以及

-为平衡市场结算过程提供电气量(I，P)的最大允许值。