CN105243466A - 基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，主要包括如下步骤：将安全校核的计算数据分为发电、负荷、受电、拓扑四类，每类数据的数据来源分为计划和实测，根据每类数据的数据来源不同，构建十六个不同的计算场景；对每个计算场景进行安全校核计算，并统计每个计算场景的安全校核计算准确率；将不同的计算场景的准确率进行比较，分析得出各类数据对安全校核准确率的影响大小。运用本发明可以评估各类计划数据对安全校核准确率的影响，对提高安全校核计算准确率，提升安全校核的实用化水平有着积极意义，本发明可以进一步提升了电网的安全、稳定运行水平。

Description

基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法

技术领域

本发明涉及一种基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，属于电力系统安全校核技术领域。

背景技术

在智能电网调度技术支持系统中，安全校核应用与实时监控与预警、调度计划、调度管理并列，作为四大类核心应用之一，其重要性不言而喻，主要功能包括基态潮流分析、静态安全分析、灵敏度分析和短路电流分析的静态安全校核，以及对电网进行静态稳定、动态稳定、暂态稳定、电压稳定校验的动态安全校核。在安全校核的众多功能中，基态潮流分析后续功能提供完整的未来潮流断面，包括节点有功无功功率、母线电压相角、支路潮流分布等,因此是最基础也是最重要的功能。

基态潮流分析一般都采用相似日获取数据，用检修计划获取近似未来网络拓扑，再用发电计划(以下简称发电)、母线负荷(以下简称负荷)、联络线计划(以下简称受电)替换节点注入有功功率，进行潮流计算。基态潮流计算的准确性直接受各类计划数据影响，为了评估各类计划数据对安全校核计算准确率的影响，可以借助电网实际运行数据，通过事后分析，检验各类计划数据对安全校核计算结果的影响。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，利用电网实际运行数据，通过构建多个计算场景，事后评估安全校核各类计划数据质量，提升安全校核实用化水平。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，包括如下步骤：

步骤一：将安全校核的计算数据分为发电、负荷、受电、拓扑四类，每类数据的数据来源分为计划和实测，根据每类数据的数据来源不同，构建十六个不同计算场景；

步骤二：对每个计算场景进行安全校核计算，并统计每个计算场景的安全校核潮流准确率；

步骤三：将不同的计算场景的准确率进行比较，分析得出各类数据对安全校核潮流准确率的影响大小，根据影响大小改善安全校核数据质量。

步骤二所述统计每个计算场景的安全校核潮流准确率之前，需要对系统中有功不平衡量进行预处理，具体如下：

计算系统有功不平衡量，公式如下：

ΔP_s＝∑_i∈SP_Gi(1-α_Gi)+∑_j∈SP_Tj-∑_k∈SP_Lk-P_loss(1)

式中，P_Gi为发电机的有功，α_Gi为发电机厂用电率，P_Tj为联络线有功功率，P_Lk为负荷有功，P_loss为系统总网损，系统总网损采用预测-校正的网损估计技术进行计算；

系统有功不平衡量采用多台发电机、多个负荷、多条联络线共同分担的方法进行调整；

方法一：多台发电机分担有功不平衡量，调整后单台发电机的有功出力为：

$P_{Gi}^{\′}=P_{Gi}-\frac{{\mathrm{\ΔP}}_S}{{\mathrm{\Σ}}_{i\∈S}{P}_{Gi}(1-{\mathrm{\α}}_{Gi})}\×\frac{P_{Gi}}{{\mathrm{\α}}_{Gi}}---\left(2\right)$

方法二：多个负荷分担有功不平衡量，调整后单个负荷的有功值为：

$P_{Lk}^{\′}=P_{Lk}+\frac{{\mathrm{\ΔP}}_S}{{\mathrm{\Σ}}_{k\∈S}{P}_{Lk}}{P}_{Lk}---\left(3\right)$

方法三：多个联络线分担有功不平衡量，调整后单个联络线的有功值为：

$P_{Tj}^{\′}=P_{Tj}-\frac{{\mathrm{\ΔP}}_S}{{\mathrm{\Σ}}_{j\∈S}{P}_{Tj}}{P}_{Tj}---\left(4\right).$

步骤一所述十六个不同计算场景的具体构建方法如下：

场景一：发电采用计划值，负荷采用计划值，受电采用计划值，拓扑采用计划值；

场景二：发电采用实测值，负荷采用计划值，受电采用计划值，拓扑采用计划值；

场景三：发电采用计划值，负荷采用实测值，受电采用计划值，拓扑采用计划值；

场景四：发电采用计划值，负荷采用计划值，受电采用实测值，拓扑采用计划值；

场景五：发电采用计划值，负荷采用计划值，受电采用计划值，拓扑采用实测值；

场景六：发电采用实测值，负荷采用实测值，受电采用计划值，拓扑采用计划值；

场景七：发电采用实测值，负荷采用计划值，受电采用实测值，拓扑采用计划值；

场景八：发电采用实测值，负荷采用计划值，受电采用计划值，拓扑采用实测值；

场景九：发电采用计划值，负荷采用实测值，受电采用实测值，拓扑采用计划值；

场景十：发电采用计划值，负荷采用实测值，受电采用计划值，拓扑采用实测值；

场景十一：发电采用计划值，负荷采用计划值，受电采用实测值，拓扑采用实测值；

场景十二：发电采用实测值，负荷采用实测值，受电采用实测值，拓扑采用计划值；

场景十三：发电采用实测值，负荷采用实测值，受电采用计划值，拓扑采用实测值；

场景十四：发电采用实测值，负荷采用计划值，受电采用实测值，拓扑采用实测值；

场景十五：发电采用计划值，负荷采用实测值，受电采用实测值，拓扑采用实测值；

场景十六：发电采用实测值，负荷采用实测值，受电采用实测值，拓扑采用实测值。

步骤二中所述统计每个计算场景的安全校核潮流准确率的具体方法如下：

定义设备有功潮流绝对偏差ΔP和潮流偏差百分比E(％)为：

ΔP＝|P_plan-P_real|(5)

$E\left(\%\right)=\frac{\mathrm{\Δ}P}{S_b}\×100\%---\left(6\right)$

式中，P_plan、P_real分别为设备计算有功功率和实测有功功率，S_b为设备基准功率，线路取额定输送容量，变压器绕组取额定容量；

设定的允许误差百分比E₀(％)，当有功潮流偏差百分比E(％)≤E₀(％)时，则定义为一个合格点，对日前安全校核96时段所有支路设备的潮流偏差进行二次统计，定义安全校核潮流准确率为：

$A\left(\%\right)=\frac{n}{N\×96}\×100\%---\left(7\right)$

式中，n为合格点数，N为设备总数。

步骤三所述各类数据对安全校核潮流准确率的影响大小的计算方法如下：

步骤301)：计算发电、负荷、受电、拓扑对安全校核潮流准确率的影响：

设A_x(％)为场景x根据式(7)统计的各自潮流准确率，x＝1,2,3，……16；ΔA_y(％)为场景y相对场景一提升的潮流准确率百分比，y＝2,3,4，……16；则有：

ΔA₂(％)＝A₂(％)-A₁(％)(8)

ΔA₃(％)＝A₃(％)-A₁(％)(9)

ΔA₄(％)＝A₄(％)-A₁(％)(10)

ΔA₅(％)＝A₅(％)-A₁(％)(11)

比较ΔA₂(％)、ΔA₃(％)、ΔA₄(％)、ΔA₅(％)的大小，得出发电、负荷、受电、拓扑对安全校核潮流准确率的影响大小的数据；

步骤302)：计算发电和负荷、发电和受电、发电和拓扑、负荷和受电、负荷和拓扑、受电和拓扑对安全校核潮流准确率的影响；

比较ΔA₆(％)～ΔA₁₁(％)的大小，就可以得出两种数据共同作用对潮流准确率的影响大小：

ΔA₆(％)＝A₆(％)-A₁(％)(12)

ΔA₇(％)＝A₇(％)-A₁(％)(13)

ΔA₈(％)＝A₈(％)-A₁(％)(14)

ΔA₉(％)＝A₉(％)-A₁(％)(15)

ΔA₁₀(％)＝A₁₀(％)-A₁(％)(16)

ΔA₁₁(％)＝A₁₁(％)-A₁(％)(17)

步骤303)：计算发电、负荷和受电，发电、负荷和拓扑，发电、受电和拓扑，负荷、受电和拓扑对安全校核潮流准确率的影响；

比较ΔA₁₂(％)～ΔA₁₅(％)的大小，得出三种因素共同作用对潮流准确率的影响大小：

ΔA₁₂(％)＝A₁₂(％)-A₁(％)(18)

ΔA₁₃(％)＝A₁₃(％)-A₁(％)(19)

ΔA₁₄(％)＝A₁₄(％)-A₁(％)(20)

ΔA₁₅(％)＝A₁₅(％)-A₁(％)(21)。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：运用本发明可以评估各类计划数据对安全校核准确率的影响，对提高安全校核计算准确率，提升安全校核的实用化水平有着积极意义，本发明可以进一步提升了电网的安全、稳定运行水平。

具体实施方式

基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，包括如下步骤：

步骤一：将安全校核的计算数据分为发电、负荷、受电、拓扑四类，每类数据的数据来源分为计划和实测，根据每类数据的数据来源不同，构建十六个不同计算场景，具体如表1所示：

表1：注：√表示使用实测值，×表示使用计划值。

步骤二：对每个计算场景进行安全校核计算，并统计每个计算场景的安全校核潮流准确率。具体如下：

对每个场景进行安全校核计算，由于场景的各类计划数据取不同的数据源，有可能会存在功率不平衡，进而影响潮流收敛。针对该问题，在潮流计算前，有必要对系统的有功不平衡量进行预处理，具体如下：

计算系统有功不平衡量，公式如下：

ΔP_s＝∑_i∈SP_Gi(1-α_Gi)+∑_j∈SP_Tj-∑_k∈SP_Lk-P_loss(1)

式中，P_Gi为发电机的有功，α_Gi为发电机厂用电率，P_Tj为联络线有功功率，P_Lk为负荷有功，P_loss为系统总网损，系统总网损采用预测-校正的网损估计技术进行计算；

系统有功不平衡量采用多台发电机、多个负荷、多条联络线共同分担的方法进行调整；

方法一：多台发电机分担有功不平衡量，调整后单台发电机的有功出力为：

$P_{Gi}^{\′}=P_{Gi}-\frac{{\mathrm{\ΔP}}_S}{{\mathrm{\Σ}}_{i\∈S}{P}_{Gi}(1-{\mathrm{\α}}_{Gi})}\×\frac{P_{Gi}}{{\mathrm{\α}}_{Gi}}---\left(2\right)$

方法二：多个负荷分担有功不平衡量，调整后单个负荷的有功值为：

$P_{Lk}^{\′}=P_{Lk}+\frac{{\mathrm{\ΔP}}_S}{{\mathrm{\Σ}}_{k\∈S}{P}_{Lk}}{P}_{Lk}---\left(3\right)$

方法三：多个联络线分担有功不平衡量，调整后单个联络线的有功值为：

$P_{Tj}^{\′}=P_{Tj}-\frac{{\mathrm{\ΔP}}_S}{{\mathrm{\Σ}}_{j\∈S}{P}_{Tj}}{P}_{Tj}---\left(4\right).$

处理完功率平衡之后进行可以进行安全校核基态潮流计算，并将每个场景的潮流结果保存下来。

统计每个计算场景的安全校核潮流准确率的具体方法如下：

定义设备有功潮流绝对偏差ΔP和潮流偏差百分比E(％)为：

ΔP＝|P_plan-P_real|(5)

$E\left(\%\right)=\frac{\mathrm{\Δ}P}{S_b}\×100\%---\left(6\right)$

式中，P_plan、P_real分别为设备计算有功功率和实测有功功率，S_b为设备基准功率，线路取额定输送容量，变压器绕组取额定容量；考虑到安全校核对无功的处理比较粗糙，且实测数据也有不准确的情况，设定的允许误差百分比E₀(％)，当有功潮流偏差百分比E(％)≤E₀(％)时，则定义为一个合格点，对日前安全校核96时段所有支路设备的潮流偏差进行二次统计，定义安全校核潮流准确率为：

$A\left(\%\right)=\frac{n}{N\×96}\×100\%---\left(7\right)$

式中，n为合格点数，N为设备总数。

步骤三：从场景定义可以看出，场景二到场景五，分别将一类数据替换成实测值，统计其各自的潮流准确率，并与场景一的潮流准确率进行比较，通过简单运算可以分别求出将一类数据替换成实测值时，安全校核潮流准确率提高的程度。具体为：将不同的计算场景的准确率进行比较，分析得出各类数据对安全校核潮流准确率的影响大小，根据影响大小改善安全校核数据质量。

步骤301)：计算发电、负荷、受电、拓扑对安全校核潮流准确率的影响：

设A_x(％)为场景x根据式(7)统计的各自潮流准确率，x＝1,2,3，……16；ΔA_y(％)为场景y相对场景一提升的潮流准确率百分比，y＝2,3,4，……16；则有：

ΔA₂(％)＝A₂(％)-A₁(％)(8)

ΔA₃(％)＝A₃(％)-A₁(％)(9)

ΔA₄(％)＝A₄(％)-A₁(％)(10)

ΔA₅(％)＝A₅(％)-A₁(％)(11)

比较ΔA₂(％)、ΔA₃(％)、ΔA₄(％)、ΔA₅(％)的大小，得出发电、负荷、受电、拓扑对安全校核潮流准确率的影响大小的数据；

步骤302)：计算发电和负荷、发电和受电、发电和拓扑、负荷和受电、负荷和拓扑、受电和拓扑对安全校核潮流准确率的影响；

比较ΔA₆(％)～ΔA₁₁(％)的大小，就可以得出两种数据共同作用对潮流准确率的影响大小：

ΔA₆(％)＝A₆(％)-A₁(％)(12)

ΔA₇(％)＝A₇(％)-A₁(％)(13)

ΔA₈(％)＝A₈(％)-A₁(％)(14)

ΔA₉(％)＝A₉(％)-A₁(％)(15)

ΔA₁₀(％)＝A₁₀(％)-A₁(％)(16)

ΔA₁₁(％)＝A₁₁(％)-A₁(％)(17)

步骤303)：计算发电、负荷和受电，发电、负荷和拓扑，发电、受电和拓扑，负荷、受电和拓扑对安全校核潮流准确率的影响；

比较ΔA₁₂(％)～ΔA₁₅(％)的大小，得出三种因素共同作用对潮流准确率的影响大小：

ΔA₁₂(％)＝A₁₂(％)-A₁(％)(18)

ΔA₁₃(％)＝A₁₃(％)-A₁(％)(19)

ΔA₁₄(％)＝A₁₄(％)-A₁(％)(20)

ΔA₁₅(％)＝A₁₅(％)-A₁(％)(21)。

下面是本发明的具体实施方式，包含了采用本发明方法的一个完整过程。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

安全校核对日前发电计划进行计算，检验发电计划是否满足电网安全，本发明方法利用电网实测数据评估各类计划数据的准确性对安全校核计算结果的影响，属于事后评估，需要在电网实际运行后才能进行计算，在实施过程中包含以下步骤：

1)获取计算日期各类数据的计划值，包括发电计划、母线负荷预测、联络线计划、检修计划。

2)获取计算日期各类计划数据的实测，包括发电计划实测值、母线负荷实测值、联络线实测值、电网实际网拓扑。

3)获取所有支路设备(线路和变压器绕组)的有功实测值。

4)从场景一到场景十六依次进行安全校核计算，每个场景的各类数据按照场景定义获取，对不满足功率平衡的断面利用式(2)～(4)进行调整，每个场景计算完成后利用式(5)～(7)统计潮流准确率。

5)利用式(8)～(11)分析单一数据对安全校核潮流准确率的影响；利用式(12)～(17)分析两种数据共同对安全校核潮流准确率的影响；利用式(18)～(21)分析三种数据共同对安全校核潮流准确率的影响。

根据以上步骤，可以评估得出对安全校核计算准确率影响较大的数据，通过改善这些数据的数据质量可以显著提升安全校核计算准确率，可以对进一步提高电网的安全稳定运行水平。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：将安全校核的计算数据分为发电、负荷、受电、拓扑四类，每类数据的数据来源分为计划和实测，根据每类数据的数据来源不同，构建十六个不同计算场景；

步骤二：对每个计算场景进行安全校核计算，并统计每个计算场景的安全校核潮流准确率；

步骤三：将不同的计算场景的准确率进行比较，分析得出各类数据对安全校核潮流准确率的影响大小，根据影响大小改善安全校核数据质量。

2.根据权利要求1所述的基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，其特征在于，步骤二所述统计每个计算场景的安全校核潮流准确率之前，需要对系统中有功不平衡量进行预处理，具体如下：

计算系统有功不平衡量，公式如下：

ΔP_s＝∑_i∈sP_Gi(1－α_Gi)＋∑_j∈sP_Tj－∑_k∈sP_Lk－P_Loss(1)

式中，P_Gi为发电机的有功，α_Gi为发电机厂用电率，P_Tj为联络线有功功率，P_Lk为负荷有功，P_loss为系统总网损，系统总网损采用预测-校正的网损估计技术进行计算；

系统有功不平衡量采用多台发电机、多个负荷、多条联络线共同分担的方法进行调整；

方法一：多台发电机分担有功不平衡量，调整后单台发电机的有功出力为：

$P_{Gi}^{\′}=P_{Gi}-\frac{{\mathrm{\ΔP}}_S}{{\mathrm{\Σ}}_{i\∈S}{P}_{Gi}(1-{\mathrm{\α}}_{Gi})}\×\frac{P_{Gi}}{{\mathrm{\α}}_{Gi}}---\left(2\right)$

方法二：多个负荷分担有功不平衡量，调整后单个负荷的有功值为：

$P_{Lk}^{\′}=P_{Lk}+\frac{{\mathrm{\ΔP}}_S}{{\mathrm{\Σ}}_{k\∈S}{P}_{Lk}}{P}_{Lk}---\left(3\right)$

方法三：多个联络线分担有功不平衡量，调整后单个联络线的有功值为：

$P_{Tj}^{\′}=P_{Tj}-\frac{{\mathrm{\ΔP}}_S}{{\mathrm{\Σ}}_{j\∈S}{P}_{Tj}}{P}_{Tj}---\left(4\right).$

3.根据权利要求1所述的基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，其特征在于，步骤一所述十六个不同计算场景的具体构建方法如下：

场景一：发电采用计划值，负荷采用计划值，受电采用计划值，拓扑采用计划值；

场景二：发电采用实测值，负荷采用计划值，受电采用计划值，拓扑采用计划值；

场景三：发电采用计划值，负荷采用实测值，受电采用计划值，拓扑采用计划值；

场景四：发电采用计划值，负荷采用计划值，受电采用实测值，拓扑采用计划值；

场景五：发电采用计划值，负荷采用计划值，受电采用计划值，拓扑采用实测值；

场景六：发电采用实测值，负荷采用实测值，受电采用计划值，拓扑采用计划值；

场景七：发电采用实测值，负荷采用计划值，受电采用实测值，拓扑采用计划值；

场景八：发电采用实测值，负荷采用计划值，受电采用计划值，拓扑采用实测值；

场景九：发电采用计划值，负荷采用实测值，受电采用实测值，拓扑采用计划值；

场景十：发电采用计划值，负荷采用实测值，受电采用计划值，拓扑采用实测值；

场景十一：发电采用计划值，负荷采用计划值，受电采用实测值，拓扑采用实测值；

场景十二：发电采用实测值，负荷采用实测值，受电采用实测值，拓扑采用计划值；

场景十三：发电采用实测值，负荷采用实测值，受电采用计划值，拓扑采用实测值；

场景十四：发电采用实测值，负荷采用计划值，受电采用实测值，拓扑采用实测值；

场景十五：发电采用计划值，负荷采用实测值，受电采用实测值，拓扑采用实测值；

场景十六：发电采用实测值，负荷采用实测值，受电采用实测值，拓扑采用实测值。

4.根据权利要求3所述的基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，其特征在于，步骤二中所述统计每个计算场景的安全校核潮流准确率的具体方法如下：

定义设备有功潮流绝对偏差ΔP和潮流偏差百分比E(％)为：

ΔP＝|P_plan－P_real|(5)

$E\left(\%\right)=\frac{\mathrm{\Δ}P}{S_b}\×100\%---\left(6\right)$

式中，P_plan、P_real分别为设备计算有功功率和实测有功功率，S_b为设备基准功率，线路取额定输送容量，变压器绕组取额定容量；

设定的允许误差百分比E₀(％)，当有功潮流偏差百分比E(％)≤E₀(％)时，则定义为一个合格点，对日前安全校核96时段所有支路设备的潮流偏差进行二次统计，定义安全校核潮流准确率为：

$A\left(\%\right)=\frac{n}{N\×96}\×100\%---\left(7\right)$

式中，n为合格点数，N为设备总数。

5.根据权利要求4所述的基于多场景的安全校核数据质量量化评估方法，其特征在于，步骤三所述各类数据对安全校核潮流准确率的影响大小的计算方法如下：

步骤301)：计算发电、负荷、受电、拓扑对安全校核潮流准确率的影响：

设A_x(％)为场景x根据式(7)统计的各自潮流准确率，x＝1,2,3，……16；ΔA_y(％)为场景y相对场景一提升的潮流准确率百分比，y＝2,3,4，……16；则有：

ΔA₂(％)＝A₂(％)－A₁(％)(8)

ΔA₃(％)＝A₃(％)－A₁(％)(9)

ΔA₄(％)＝A₄(％)－A₁(％)(10)

ΔA₅(％)＝A₅(％)－A₁(％)(11)

比较ΔA₂(％)、ΔA₃(％)、ΔA₄(％)、ΔA₅(％)的大小，得出发电、负荷、受电、拓扑对安全校核潮流准确率的影响大小的数据；

步骤302)：计算发电和负荷、发电和受电、发电和拓扑、负荷和受电、负荷和拓扑、受电和拓扑对安全校核潮流准确率的影响；

比较ΔA₆(％)～ΔA₁₁(％)的大小，就可以得出两种数据共同作用对潮流准确率的影响大小：

ΔA₆(％)＝A₆(％)－A₁(％)(12)

ΔA₇(％0＝A₇(％)－A₁(％)(13)

ΔA₈(％)＝A₈(％)－A₁(％)(14)

ΔA₉(％)＝A₉(％)－A₁(％)(15)

ΔA₁₀(％)＝A₁₀(％)－A₁(％)(16)

ΔA₁₁(％)＝A₁₁(％)－A₁(％)(17)

步骤303)：计算发电、负荷和受电，发电、负荷和拓扑，发电、受电和拓扑，负荷、受电和拓扑对安全校核潮流准确率的影响；

比较ΔA₁₂(％)～ΔA₁₅(％)的大小，得出三种因素共同作用对潮流准确率的影响大小：

ΔA₁₂(％)＝A₁₂(％)－A₁(％)(18)

ΔA₁₃(％)＝A₁₃(％)－A₁(％)(19)

ΔA₁₄(％)＝A₁₄(％)－A₁(％)(20)

ΔS₁₅(％)＝A₁₅(％)－A₁(％)(21)。