CN105656039A - 一种电力系统脆弱线路的识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种电力系统脆弱线路的识别方法，所述识别方法包括：步骤一：采集当前电力系统的运行状态参数，确定所述电力系统中线路的有功潮流Pm；步骤二：根据所述线路的有功潮流Pm确定N-1安全校验结果，以求取当前电力系统的相关性网络的影响度矩阵S；步骤三：根据所述影响度矩阵S，得到扩展矩阵Sextend；步骤四：根据所述扩展矩阵Sextend计算对应线路的PageRank收敛值，以确定所述线路的脆弱度。本发明电力系统脆弱线路的识别方法通过采集当前电力系统的运行状态参数，构建相关性网络及扩展矩阵，从而准确计算出各线路的PageRank收敛值，以确定各线路的脆弱度，避免进行大样本连锁故障仿真，在保证识别准确度的前提下提高识别效率。

Description

一种电力系统脆弱线路的识别方法
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种电力系统脆弱线路的识别方法。
背景技术
绝大多数的大停电事故，是由连锁故障所引起。通过对连锁故障引起的停电事故分析可知，其直接原因是某些设备的退出。从电力系统连锁故障预防角度，对此类设备(即脆弱设备)进行有效辨识，有助于运行调度人员加强对对应设备的保护，进而在一定程度上降低系统发生连锁故障的风险。此外，考虑到在实际电力系统运行中，输电线路相对于其他元件更容易发生退出，故脆弱线路的辨识问题具有十分重要的现实意义。
传统的脆弱线路辨识要求进行连锁故障遍历仿真，具体步骤如下：
(1)设电力系统共有N条线路，令k＝1；(2)检验k是否大于N，若不是，则确定初始发电机出力、负荷需求大小和网络结构，并令线路k开断，然后进入(3)；若是，则进入(7)；(3)求解直流潮流；(4)通过蒙特卡罗抽样，确定是否有后续线路故障发生，若有，则进入第(5)步；若没有，则进入第(6)步；(5)开断后续故障线路，并进入(3)；(6)统计负荷损失，并计算平均负荷损失，检验是否满足精度要求，若满足，则令k＝k+1，并进入(2)，若不满足，则进入(2)；(7)统计由各条线路开断为初始故障所引起的平均负荷损失数值，数值较大的即为所辨识的能导致大停电的脆弱线路。
依照现有技术进行遍历仿真，仿真时间随系统规模的增长而增长。这主要体现在两方面：
(1)现有技术采用以N-1为初始故障，进行连锁故障仿真。连锁故障仿真耗时与后续蒙特卡罗抽样结果有关，每一级连锁故障均需要重新进行潮流计算，级数越长，耗时越长。
(2)连锁故障后续发展与蒙特卡罗抽样息息相关，具有很强的随机性。为满足平均负荷损失精度要求，当初始故障不同时，其所需要的连锁故障仿真次数也不同(大致在103～105之间)。
发明内容
本发明的目的是提供一种电力系统脆弱线路的识别方法，可在保证识别准确度的前提下提高识别效率。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种电力系统脆弱线路的识别方法，所述识别方法包括：步骤一：采集当前电力系统的运行状态参数，确定所述电力系统中线路的有功潮流Pm；步骤二：根据所述线路的有功潮流Pm确定N-1安全校验结果，以求取当前电力系统的相关性网络的影响度矩阵S，其中，N表示线路的数目；步骤三：根据所述影响度矩阵S，得到扩展矩阵Sextend；步骤四：根据所述扩展矩阵Sextend计算对应线路的PageRank收敛值，以确定所述线路的脆弱度。
可选的，所述运行状态参数包括线路Lm中节点m1给定的注入有功功率及所述线路Lm的电抗其中，线路Lm表示首段节点为m1、末端节点为m2的线路。
可选的，在步骤一中，所述确定线路的有功潮流Pm的方法包括：
根据线路Lm中节点m1给定的注入有功功率确定有功功率向量PSP；
根据以下公式确定相角向量θ：
PSP＝B0θ--------公式(2)；
其中，B0为节点导纳矩阵，B0(m1,m1)表示所述节点导纳矩阵中的对角元素，B0(m1,m2)表示所述节点导纳矩阵中的非对角元素，所述相角向量θ包含多个元素；
提取所述相角向量θ中第m1个元素和第m2个元素，计算两个元素的差值以确定所述线路Lm中节点m1和节点m2之间的相角差
根据以下公式确定线路Lm的有功潮流Pm：
可选的，在步骤二中，所述求取当前电力系统的相关性网络的影响度矩阵S的方法包括：
根据以下公式确定由线路i的开断所造成的潮流转移而引起的在线路上j的功率增量ΔPij：
其中，Pj(s＝i)表示线路i开断后，线路j上的有功潮流；Pj(s＝0)表示线路j上的初始有功潮流。
根据以下公式确定线路i对线路j之间的影响度Sij：
其中，Mj表示线路j的安全裕度；
根据影响度Sij确定相关性网络的影响度矩阵S，所述影响度矩阵S的矩阵规模为N*N。
可选的，在步骤三中，所述扩展矩阵Sextend的确定方法包括：
增加虚拟节点VN，将所述影响度矩阵S扩展得到扩展矩阵Sextend，所述扩展矩阵Sextend的矩阵规模为(N+1)*(N+1)，其中，所述扩展矩阵Sextend中的各个元素分别为：
若则
若
Sextend(N+1,j)＝1/(N+1)--------公式(8)。
可选的，在步骤四中，所述对应线路的PageRank收敛值的计算方法包括：
将所述扩展矩阵Sextend代入到PagePank模型中，得到：
其中，PRn为第n+1次循环时的PagePank向量，α为常数，α取值范围为(0，1)，EN+1为对角元素为1、其余元素为0的方阵，且该EN+1的方阵规模为(N+1)*(N+1)；
对公式(9)进行幂法迭代确定所述PageRank向量中各个元素所对应的收敛值；
去除虚拟节点对应在所述PageRank向量中的元素所对应的收敛值后获得各线路的PageRank收敛值。
可选的，α取值为0.85。
可选的，所述识别方法还包括：对所述对应线路的PageRank收敛值按照降序排列。
可选的，所述线路的PageRank收敛值越高表明所述线路PageRank收敛值对应的线路越脆弱。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明电力系统脆弱线路的识别方法通过采集当前电力系统的运行状态参数，构建相关性网络及扩展矩阵，从而准确计算出各线路的PageRank收敛值，以确定各线路的脆弱度，避免进行大样本连锁故障仿真，在保证识别准确度的前提下提高识别效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明电力系统脆弱线路的识别方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种电力系统脆弱线路的识别方法，通过采集当前电力系统的运行状态参数，构建相关性网络及扩展矩阵，从而准确计算出各线路的PageRank收敛值，以确定各线路的脆弱度，避免进行大样本连锁故障仿真，在保证识别准确度的前提下提高识别效率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明电力系统脆弱线路的识别方法包括：
步骤100：采集当前电力系统的运行状态参数，确定所述电力系统中线路的有功潮流；步骤200：根据所述线路的有功潮流确定N-1安全校验结果，以求取当前电力系统的相关性网络的影响度矩阵；步骤300：根据所述影响度矩阵，得到扩展矩阵；步骤400：根据所述扩展矩阵计算对应线路的PageRank收敛值，以确定所述线路的脆弱度。
其中，N表示线路的数目。所述运行状态参数包括线路Lm中节点m1给定的注入有功功率及所述线路Lm的电抗其中，线路Lm表示首段节点为m1、末端节点为m2的线路。
进一步地，在步骤100中，所述确定线路的有功潮流的方法包括：
步骤110：根据线路Lm中节点m1给定的注入有功功率确定有功功率向量PSP。
步骤120：根据以下公式确定相角向量θ：
PSP＝B0θ--------公式(2)；
其中，B0为节点导纳矩阵，B0(m1,m1)表示所述节点导纳矩阵中的对角元素，B0(m1,m2)表示所述节点导纳矩阵中的非对角元素，所述相角向量θ包含多个元素。
步骤130：提取所述相角向量θ中第m1个元素和第m2个元素，计算两个元素的差值以确定所述线路Lm中节点m1和节点m2之间的相角差
步骤140：根据以下公式确定线路Lm的有功潮流Pm：
在步骤200中，所述求取当前电力系统的相关性网络的影响度矩阵S的方法包括：
步骤210：根据以下公式确定由线路i的开断所造成的潮流转移而引起的在线路上j的功率增量ΔPij：
其中，Pj(s＝i)表示线路i开断后，线路j上的有功潮流；Pj(s＝0)表示线路j上的初始有功潮流。
“其他”指的是不符合Pj(s＝i)*Pj(s＝0)＞0且|Pj(s＝i)|＜|Pj(s＝0)|的其他任何条件。
步骤220：根据以下公式确定线路i对线路j之间的影响度Sij：
其中，Mj表示线路j的安全裕度。
步骤230：根据影响度Sij确定相关性网络的影响度矩阵S，所述影响度矩阵S的矩阵规模为N*N。
在步骤300中，所述扩展矩阵的确定方法包括：
增加虚拟节点VN，将所述影响度矩阵S扩展得到扩展矩阵Sextend，所述扩展矩阵Sextend的矩阵规模为(N+1)*(N+1)，其中，所述扩展矩阵Sextend中的各个元素分别为：
若则
若
Sextend(N+1,j)＝1/(N+1)--------公式(8)；
在步骤400中，所述对应线路的PagePank收敛值的计算方法包括：
步骤410：将所述扩展矩阵Sextend代入到PagePank模型中，得到：
其中，PRn为第n+1次循环时的PagePank向量，α为常数，α取值范围为(0,1)，EN+1为对角元素为1、其余元素为0的方阵。在本实施例中，α取值为0.85。
步骤420：对公式(9)进行幂法迭代确定所述PageRank向量中各个元素所对应的收敛值。
步骤430：去除虚拟节点对应在所述PageRank向量中的元素所对应的收敛值后获得各线路的PageRank收敛值。
此外，本发明电力系统脆弱线路的识别方法还包括：对所述对应线路的PageRank收敛值按照降序排列。其中，所述线路的PageRank收敛值越高表明所述线路PageRank收敛值对应的线路越脆弱。
本发明方法电力系统脆弱线路的识别方法通过构建相关性网络量化分析线路开断对系统其他线路潮流分布的影响，进而构建扩展矩阵，求取线路的PageRank收敛值(即脆弱度数值)，没有进行大样本连锁故障仿真，因此避免了由连锁故障仿真所引发的耗时长这一类问题。此外，实验验证，基于改进PageRank算法进行辨识，辨识结果与传统方法对比，精准度也较高。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种电力系统脆弱线路的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：
步骤一：采集当前电力系统的运行状态参数，确定所述电力系统中线路的有功潮流Pm；
步骤二：根据所述线路的有功潮流Pm确定N-1安全校验结果，以求取当前电力系统的相关性网络的影响度矩阵S，其中，N表示线路的数目；
步骤三：根据所述影响度矩阵S，得到扩展矩阵Sextend；
步骤四：根据所述扩展矩阵Sextend计算对应线路的PageRank收敛值，以确定所述线路的脆弱度。
2.根据权利要求1所述的电力系统脆弱线路的识别方法，其特征在于，所述运行状态参数包括线路Lm中节点m1给定的注入有功功率及所述线路Lm的电抗其中，线路Lm表示首段节点为m1、末端节点为m2的线路。
3.根据权利要求2所述的电力系统脆弱线路的识别方法，其特征在于，在步骤一中，所述确定线路的有功潮流Pm的方法包括：
根据线路Lm中节点m1给定的注入有功功率确定有功功率向量PSP；
根据以下公式确定相角向量θ：
PSP＝B0θ--------公式(2)；
其中，B0为节点导纳矩阵，B0(m1,m1)表示所述节点导纳矩阵中的对角元素，B0(m1,m2)表示所述节点导纳矩阵中的非对角元素，所述相角向量θ包含多个元素；
提取所述相角向量θ中第m1个元素和第m2个元素，计算两个元素的差值以确定所述线路Lm中节点m1和节点m2之间的相角差
根据以下公式确定线路Lm的有功潮流Pm：
4.根据权利要求1所述的电力系统脆弱线路的识别方法，其特征在于，在步骤二中，所述求取当前电力系统的相关性网络的影响度矩阵S的方法包括：
根据以下公式确定由线路i的开断所造成的潮流转移而引起的在线路上j的功率增量ΔPij：
其中，Pj(s＝i)表示线路i开断后，线路j上的有功潮流；Pj(s＝0)表示线路j上的初始有功潮流；
根据以下公式确定线路i对线路j之间的影响度Sij：
其中，Mj表示线路j的安全裕度；
根据影响度Sij确定相关性网络的影响度矩阵S，所述影响度矩阵S的矩阵规模为N*N。
5.根据权利要求1所述的电力系统脆弱线路的识别方法，其特征在于，在步骤三中，所述扩展矩阵Sextend的确定方法包括：
增加虚拟节点VN，将所述影响度矩阵S扩展得到扩展矩阵Sextend，所述扩展矩阵Sextend的矩阵规模为(N+1)*(N+1)，其中，所述扩展矩阵Sextend中的各个元素分别为：
若则
若
Sextend(N+1,j)＝1/(N+1)--------公式(8)。
6.根据权利要求1所述的电力系统脆弱线路的识别方法，其特征在于，在步骤四中，所述对应线路的PageRank收敛值的计算方法包括：
将所述扩展矩阵Sextend代入到PagePank模型中，得到：
其中，PRn为第n+1次循环时的PagePank向量，α为常数，α取值范围为(0，1)，EN+1为对角元素为1、其余元素为0的方阵，且该EN+1的方阵规模为(N+1)*(N+1)；
对公式(9)进行幂法迭代确定所述PageRank向量中各个元素所对应的收敛值；
去除虚拟节点对应在所述PageRank向量中的元素所对应的收敛值后获得各线路的PageRank收敛值。
7.根据权利要求6所述的电力系统脆弱线路的识别方法，其特征在于，α取值为0.85。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的电力系统脆弱线路的识别方法，其特征在于，所述识别方法还包括：
对所述对应线路的PageRank收敛值按照降序排列。
9.根据权利要求8所述的电力系统脆弱线路的识别方法，其特征在于，所述线路的PageRank收敛值越高表明所述线路PageRank收敛值对应的线路越脆弱。
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