CN104901308A - 电力系统关键线路辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种电力技术领域的关键支路识别法，具体为电力系统关键线路辨识方法，包括如下步骤：步骤一：确定发电机-支路功率分布因子，步骤二：确定支路绝对潮流因子，步骤三：确定支路线路权重因子，步骤四：确定支路绝对潮流介数，步骤五：确定系统在静态下的关键线路，步骤六：确定支路间的分布因子相关度，步骤七：确定系统在动态下的关键线路。根据发电机-支路功率分布因子，发明了绝对潮流介数，其通过阻抗矩阵的简单变化求取，无需进行复杂的潮流计算，加快了关键线路辨识速度；为了加快系统动态关键线路辨识，本发明还定义了分布因子相关度指标来描述线路之间的关联程度，用来快速发现系统故障后新的关键线路。

Description

电力系统关键线路辨识方法

技术领域

本发明涉及一种电力技术领域的关键支路识别法，具体为电力系统关键线路辨识方法。

背景技术

世界范围内的大停电事故频发，造成巨大的经济损失和社会影响，引发了各国的高度重视。经研究发现，引发电网连锁故障的源头主要是输变设备，其包括输电设备和变电设备，因输电设备是系统功率传输的主要设备，且输电设备故障可能会引起大范围的潮流波动，造成其余线路的潮流、电压越线，从而引发连锁故障。因此如何快速、准确寻找这些关键线路，或称“脆弱线路”，保障这些关键线路的安全运行，具有重要理论和应用研究价值。

为评估线路的关键性，沈瑞寒，刘涤尘，赵洁等在《电网技术》2012年第5期发表的“基于加权网络模型的电网潮流转移下危险线路识别”在已有潮流转移搜索方法前提下，综合考虑电网拓扑结构和潮流分布的不均衡性，建立以线路电抗值和线路负载率倒数为边权的2种加权电网模型，并利用该模型搜索识别开断线路节点间的最短传输路径,该方法充分考虑了网络拓扑关系、潮流分布及大小对潮流转移的影响，但模型和方法假设母线间功率只按最短路径流动(包括电气距离)，忽略了功率按Kirchoff定律传输的事实；刘文颖,梁才,徐鹏等在《中国电机工程学报》2013年第31期发表的“基于潮流介数的电力系统关键线路辨识”利用“有向”概念以加权后潮流总量反应线路关键度，但忽略了潮流分量大、加权总量小的线路，而这类线路故障后，潮流分量分别转移，涉及线路多、潮流量大，可能会存在较大的风险；王涛，搞成彬，顾雪平等在《高电压技术》2014年第8期发表的“基于事故链模型的电网关键线路辨识”基于电网当前运行方式下的潮流分布，提出线路功率介数指标，来识别系统关键线路，该方法的辨识指标计算需进行潮流计算，计算复杂、计算量大，且指标定义时未考虑系统发生故障后，如何快速确定新运行状态下的关键线路。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提供了电力系统关键线路辨识方法。

本发明是采用如下的技术方案实现的：电力系统关键线路辨识方法，包括以下步骤：

步骤一：确定发电机-支路功率分布因子：电力系统网络中发电机k发出的功率发电机k通过电力系统网络中i端流入支路ij中的分布功率其中i,j＝1,2...,n，电力系统正常运行时，各节点电压近似等于额定电压，根据功率分布理论，发电机-支路功率分布因子为： ${\mathrm{\β}}_{i\←ks}^{ij}=\frac{{\stackrel{\·}{S}}_{i\←ks}^{ij}}{{\stackrel{\·}{S}}_{ks}}=y_{ij}^{*}{(Z_{ki}-Z_{kj})}^{*}\frac{\underset{m=1}{\overset{q}{\Σ}}{Z}_{im}{\stackrel{\·}{I}}_{ms}}{\underset{m=1}{\overset{1}{\Σ}}{Z}_{km}{\stackrel{\·}{I}}_{ms}}=y_{ij}^{*}{(Z_{ki}-Z_{kj})}^{*}\frac{U_i}{U_k}=y_{ij}^{*}{(Z_{ki}-Z_{kj})}^{*},$ 为节点导纳矩阵对应元素，Z_km、Z_ki、Z_kj为节点阻抗矩阵对应元素，其中U_k、U_i为节点电压，y_ij为节点导纳矩阵对应元素，为第m个发电机的电流,第k个发电机的电流,q为发电机数，n为系统节点数，所有物理量均采用标幺值计算，其物理意义是发电机k向支路ij提供的功率占发电机k发电量的比值，现有的交流功率分布因子的计算都得使用到潮流计算，该功率分布因子计算公式只用到阻抗和导纳矩阵，即系统基本参数，无需潮流计算；

步骤二：确定支路绝对潮流因子：网络中所有发电机在支路ij上流过的分布功率的绝对值之和称为该支路的绝对潮流量 电力系统网络有l条支路，各条支路的绝对潮流量分别为S¹，S²，…，S^l，取其中的最大值max(S¹，S²，…，S^l)作为基准，对每条支路的绝对潮流量进行归一化处理，支路ij的绝对潮流因子 ${\mathrm{\γ}}_{ij}=\frac{{\stackrel{\·}{S}}^{ij}}{max(S^1,S^2,...,S^l)}=\frac{\underset{k=1}{\overset{q}{\Σ}}\left|{\mathrm{\β}}_{i\←ks}^{ij}{\stackrel{\·}{S}}_{ks}\right|}{max(S^1,S^2,...,S^l)};$

步骤三：确定支路线路权重因子：设网络中所有发电机节点集为G,支路ij线路权重因子其中，为系统总发电量；

步骤四：确定支路绝对潮流介数：支路ij的绝对潮流介数F_ij为线路权重因子与线路绝对潮流因子两者之积的模，即

步骤五：确定系统在静态下的关键线路：根据网络中各个支路绝对潮流介数排序，潮流介数越大，支路关键性越高，因此确定系统在静态下的关键线路；

步骤六：确定支路间的分布因子相关度：支路ij和支路mn间的分布因子相关度等于两条线路的发电机支路功率分布因子向量的欧氏距离的倒数： ${\mathrm{\ρ}}_{ij\↔mn}=1/\sqrt{\underset{k=1}{\overset{q}{\Σ}}{\left(\right|{\mathrm{\β}}_{i\←ks}^{ij}|-|{\mathrm{\β}}_{m\←ks}^{mn}\left|\right)}^2};$

步骤七：确定系统在动态下的关键线路：系统发生故障后，计算故障线路和其余正常运行线路间的分布因子相关度，并对其进行排序，排序越靠前的线路和故障线路关联程度越高，故其为系统动态环境下的新关键线路。

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提出电力系统网络分别在静态、动态环境下识别系统关键线路的方法，在电流分布理论的基础上，计及机组容量因素的影响，提出了绝对潮流介数的概念，通过该指标的排序，确定系统在静态环境下的关键线路，且该指标的计算无需潮流计算，增强了计算效率；推导出发电机-支路功率分布因子，根据发电机-支路功率分布因子定义了分布因子相关度指标，其反映了线路间的关联程度，能辨识系统在动态环境下的关键线路。

附图说明

图1为IEEE 39节点系统接线图。

图2为文献方法和本方法切负荷量对比图。

图3为实施例中IEEE 39节点系统其余线路与线路19-20(32)的分布因子相关度曲线图。

图4为实施例中负荷切除量最大的前10条线路与负荷切除量对应图。

具体实施方式

电力系统关键线路辨识方法，包括以下步骤：

步骤一：确定发电机-支路功率分布因子：电力系统网络中q台发电机、n个节点和l条线路，电力系统网络中发电机k发出的功率为：发电机k通过电力系统网络中i端流入支路ij中的分布功率 ${\stackrel{\·}{S}}_{i\←ks}^{ij}=y_{ij}^{*}\underset{m=1}{\overset{q}{\Σ}}{Z}_{im}{\stackrel{\·}{I}}_{ms}{(Z_{ki}-Z_{ij})}^{*}{\stackrel{\·}{I}}_{ks}^{*},$ 其中i,j＝1,2...,n，发电机-支路功率分布因子为： ${\mathrm{\β}}_{i\←ks}^{ij}=\frac{{\stackrel{\·}{S}}_{i\←ks}^{ij}}{{\stackrel{\·}{S}}_{ks}}=y_{ij}^{*}{(Z_{ki}-Z_{kj})}^{*}\frac{\underset{m=1}{\overset{q}{\Σ}}{Z}_{im}{\stackrel{\·}{I}}_{ms}}{\underset{m=1}{\overset{q}{\Σ}}{Z}_{km}{\stackrel{\·}{I}}_{ms}}=y_{ij}^{*}{(Z_{ki}-Z_{kj})}^{*}\frac{U_i}{U_k},$ 正常运行时电力系统节点电压标幺值约等于1，近似取U_i＝U_k＝1，得：其中U_k、U_i为节点电压，y_ij为节点导纳矩阵对应元素，为第m个发电机的电流,第k个发电机的电流,q为发电机数，n为系统节点数，所有物理量均采用标幺值计算；

步骤二：确定支路绝对潮流因子：电力系统网络中所有发电机在支路ij上流过的分布功率的绝对值之和称为该支路的绝对潮流量为：其中电力系统网络有l条支路，各条支路的绝对潮流量分别为S¹，S²，…，S^l，取其中的最大值max(S¹，S²，…，S^l)作为基准，对每条支路的绝对潮流量进行归一化处理，定义为绝对潮流因子 ${\mathrm{\γ}}_{ij}=\frac{{\stackrel{\·}{S}}^{ij}}{max(S^1,S^2,...,S^l)}=\frac{\underset{k=1}{\overset{q}{\Σ}}\left|{\mathrm{\β}}_{i\←ks}^{ij}{\stackrel{\·}{S}}_{ks}\right|}{max(S^1.S^2,...,S^l)};$

步骤三：确定支路线路权重因子：发电机节点集为G,支路ij线路权重因子为：其中，为系统总发电量；

步骤四：确定支路绝对潮流介数：线路ij的绝对潮流介数F_ij为线路权重因子与线路绝对潮流因子两者之积的模:

步骤五：确定系统在静态下的关键线路：根据支路绝对潮流介数排序，潮流介数越大，其关键性越高，因此确定电力系统静态下关键线路；

步骤六：确定支路间的分布因子相关度：支路ij和支路mn间的分布因子相关度等于两条线路的发电机支路功率分布因子向量的欧氏距离的倒数： ${\mathrm{\ρ}}_{ij\↔mn}=1/\sqrt{\underset{k=1}{\overset{q}{\Σ}}{\left(\right|{\mathrm{\β}}_{i\←ks}^{ij}|-|{\mathrm{\β}}_{m\←ks}^{mn}\left|\right)}^2};$

步骤七：确定系统在动态下的关键线路：系统发生故障后，计算故障线路和其余正常运行线路间的分布因子相关度，并对其进行排序，排序越靠前的线路和故障线路关联程度越高，故其为系统动态环境下的新关键线路。

本方法可以快速准确的识别电力系统网络中的关键线路，尤其对于规模庞大的互联大电网来说，潮流计算收敛难、所需时间长，本方法避免进行潮流计算，大大提高了关键线路辨识效率，具有很大的应用前景。

以IEEE 39节点为例进行仿真，该系统共有10台发电机、19个负荷点和46条线路，其拓扑结构如图1所示。将本发明计算结果中绝对潮流介数指标排序在前10位的线路与徐林,王秀丽和王锡凡在《中国电机工程学报》2010年第1期发表的“电气介数及其在电力系统关键线路识别中的应用”提出电气介数模型结果进行对比，并比较按照式计算线路潮流的排序结果，如表1所示。

表1关键线路辨识结果对比

由表1可见，由于正反向潮流相互抵消，按照计算的线路实际潮流进行排序，可能会无法发现系统的某些关键线路，其关键线路辨识效果远远差于本发明所提出的绝对潮流介数法。

与文献“电气介数及其在电力系统关键线路识别中的应用”辨识结果相比，排序在前10位的线路中，均判定线路16-19(27)、16-17(26)、15-16(25)、2-3(3)和26-27(42)属于关键线路，除上述5条线路外，两种方案有5条关键线路辨识结果不同，因“电气介数及其在电力系统关键线路识别中的应用”未考虑和发电机、负荷直联的线路，则这些关键线路没有被发现。

分别断开两种方法得出的排序前两位的关键线路，计算线路开断后的系统最优切负荷量，如图2所示。由图2可见基于绝对潮流介数的切负荷量比基于“电气介数及其在电力系统关键线路识别中的应用”的电气介数切负荷量高，本发明提出的绝对潮流介数指标能够更好地辨识电网中的关键线路。

以IEEE 39节点系统线路19-20(32)为例进行分析，其余线路与其的分布因子相关度计算结果按降序排列，取前10条线路绘制图3。横坐标为线路编号，纵坐标为对应线路与线路19-20(32)之间的分布因子相关度。

假定线路19-20(32)线路故障后，分别断开系统的其他线路，计算系统所有切除2条线路的情况下，负荷切除量，并按照降序排列，取负荷切除量最大的前10条线路，线路排序及负荷切除量如图4所示。

由图3、图4对比可知，除第10条线路不同外，前9条线路的排序一致，可知，若按照负荷切除量描述线路的重要程度，本发明所提出的分布因子相关度指标可以很好的发现系统某条线路故障后，其余线路的重要程度。而该指标的计算远比负荷切除量的计算要简单快速。

采用线路介数和分布因子相关度双重指标能更好识别关键线路以及故障后电网的新的关键线路。

本发明在IEEE-39节点系统上仿真，结果显示，系统内各支路绝对潮流介数相差很大，因此对绝对潮流介数高的支路加强监管，对提高系统稳定性和可靠性上很有实际意义；结果和其它相比较可知，本发明能找出某些隐藏性的关键线路。加快系统的静态、动态关键线路辨识速度和效果。

Claims (1)

1.电力系统关键线路辨识方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：确定发电机-支路功率分布因子：电力系统网络中发电机k发出的功率发电机k通过电力系统网络中i端流入支路ij中的分布功率其中i,j＝1,2...,n，发电机-支路功率分布因子为：

${\mathrm{\β}}_{i\←ks}^{ij}=\frac{{\stackrel{\·}{S}}_{i\←ks}^{ij}}{{\stackrel{\·}{S}}_{ks}}=y_{ij}^{*}{(Z_{ki}-Z_{kj})}^{*}\frac{\underset{m=1}{\overset{q}{\Σ}}{Z}_{im}{\stackrel{\·}{I}}_{ms}}{\underset{m=1}{\overset{q}{\Σ}}{Z}_{km}{\stackrel{\·}{I}}_{ms}}=y_{ij}^{*}{(Z_{ki}-Z_{kj})}^{*}\frac{U_i}{U_k},$ 其中U_k、U_i为节点电压，y_ij为节点导纳矩阵对应元素，为第m个发电机的电流,第k个发电机的电流,q为发电机数，n为系统节点数；

步骤二：确定支路绝对潮流因子：网络中所有发电机在支路ij上流过的分布功率的绝对值之和称为该支路的绝对潮流量S^ij，电力系统网络有l条支路，各条支路的绝对潮流量分别为S¹，S²，…，S^l，取其中的最大值max(S¹，S²，…，S^l)作为基准，对每条支路的绝对潮流量进行归一化处理，支路ij的绝对潮流因子 ${\mathrm{\γ}}_{ij}=\frac{{\stackrel{\·}{S}}^{ij}}{\max (S^1,S^2,...,S^l)}=\frac{\underset{k=1}{\overset{q}{\Σ}}\left|{\mathrm{\β}}_{i\←ks}^{ij}{\stackrel{\·}{S}}_{ks}\right|}{\max (S^1,S^2,...,S^l)};$

步骤三：确定支路线路权重因子：设网络中所有发电机节点集为G,支路ij线路权重因子

步骤四：确定支路绝对潮流介数：支路ij的绝对潮流介数F_ij为线路权重因子与线路绝对潮流因子两者之积的模，即

步骤五：确定系统在静态下的关键线路：根据网络中各个支路绝对潮流介数排序，潮流介数越大，支路关键性越高，因此确定系统在静态下的关键线路；

步骤六：确定支路间的分布因子相关度：支路ij和支路mn间的分布因子相关度等于两条线路的发电机支路功率分布因子向量的欧氏距离的倒数： ${\mathrm{\ρ}}_{ij\↔mn}=1/\sqrt{\underset{k=1}{\overset{q}{\Σ}}{\left(\right|{\mathrm{\β}}_{i\←ks}^{ij}|-|{\mathrm{\β}}_{m\←ks}^{mn}\left|\right)}^2};$

步骤七：确定系统在动态下的关键线路：系统发生故障后，计算故障线路和其余正常运行线路间的分布因子相关度，并对其进行排序，排序越靠前的线路和故障线路关联程度越高，故其为系统动态环境下的新关键线路。