CN107611979B - 一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法，包括：从电力系统提取当前运行系统参数，获取输入随机变量的概率信息，获取预想高风险故障场景集合信息；根据故障场景描述，确定故障后系统拓扑结构；通过概率潮流计算得到故障后系统状态变量概率分布；判断是否需要进行校正控制；需要则基于电力系统运行校正控制优化模型，计算得到校正控制策略。本发明考虑输入变量不确定性对系统状态变量的影响，构建电力系统运行校正控制优化模型。通过优化模型得到的校正控制策略更符合电力系统实际运行情况，校正控制策略实施后可有效降低电力系统运行面临的风险，提高运行安全性。

Description

一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法

技术领域

本发明属于电力系统静态安全分析技术领域，更具体地，涉及一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法。

背景技术

在电网正常运行情况下，一些偶然的事件可能会破坏系统的安全稳定运行，造成支路过载和节点电压越限等运行安全约束违反问题，甚至诱发连锁故障而造成大面积的停电事故。当运行约束违反出现时，可以通过合理的校正控制策略对其进行消除。对于不同的运行工况，一般会制定与运行工况相关的预想高风险故障场景集合，并对集合中的故障场景制定校正控制策略。

近年来，随着新能源电源和柔性负荷接入电网水平逐步提高，电源侧和负荷侧的不确定性也在逐步增大。传统的校正控制模型难以辨识由不确定性引起的运行安全约束违反问题，同时，根据传统模型制定的校正控制策略在实际实施时的效果也往往达不到预期。

由此可见，现有技术存在难以辨识由不确定性引起的运行安全约束违反的技术问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法，由此解决现有技术存在难以辨识由不确定性引起的运行安全约束违反的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法，包括：

S1、从电力系统提取当前运行状态的系统参数，获取输入随机变量概率特性和预想高风险故障场景集中所有的故障场景的描述信息；

S2、根据预想高风险故障场景集中的一个故障场景的描述信息，得到该故障场景的故障后系统拓扑结构；

S3、基于系统参数和该故障场景的故障后系统拓扑结构，进行基于半不变量的概率潮流计算，获取故障后系统状态变量的累计概率分布函数和概率密度函数、节点电压对节点注入功率的灵敏度系数矩阵S₀和支路潮流对节点注入功率的灵敏度系数矩阵T₀；

S4、根据故障后系统状态变量的累计概率分布函数判断是否需要进行校正控制，如需要则进入步骤S5，如不需要则进入步骤S2，分析预想高风险故障场景集中的下一个故障场景；

S5、根据电力系统运行校正控制优化模型，得到针对该故障场景的校正控制策略；

S6、判断预想高风险场景集中的所有故障场景是否分析完毕，如未分析完毕则进入步骤S2，分析预想高风险场景集中的下一个故障场景，如分析完毕进入步骤S7；

S7、输出校正控制策略集合，控制电力系统的运行。

进一步的，步骤S1中的系统参数包括：潮流计算所需的系统拓扑参数、发电机出力、负荷状态、发电机出力上下限、节点电容器投切上下限和节点一二三类负荷占比，所述输入随机变量概率特性包括：电源侧功率预测误差概率分布模型和参数，负荷侧功率预测误差概率分布模型和参数；所述故障场景的描述信息包括：故障设备数量和故障设备类型。

进一步的，电源侧功率预测误差概率分布模型和参数根据电源的具体形式、电源运行特征和电源运行历史数据获取，负荷侧功率预测误差概率分布模型采用正态分布，其概率密度函数f(X)为：

其中，μ为预测误差均值，σ为预测误差标准差，X为负荷侧功率预测误差，负荷侧功率预测误差概率分布参数根据负荷历史数据获取。

进一步的，步骤S2的具体实现方式为：

若故障设备为架空线或电缆，则将故障设备对应的支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构；

若故障设备为T接线路，则将T接线路对应的支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构；

若故障设备为双绕组变压器，则将故障设备对应的变压器支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构；

若故障设备为三绕组变压器，则将故障设备的三个绕组对应的支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构。

进一步的，步骤S4的具体实现方式为：

故障后系统状态变量的累计概率分布函数包括：各支路有功功率累计概率分布函数和各节点电压幅值累计概率分布函数，根据各支路有功功率累计概率分布函数判断各支路有功功率是否超越支路有功上限，根据各节点电压幅值累计概率分布函数判断各节点电压幅值是否超越节点电压限值，若任意支路有功功率超越支路有功上限或者任意节点电压幅值超越节点电压限值则需要进行校正控制，否则不需要进行校正控制。

进一步的，步骤S5还包括构造电力系统运行校正控制优化模型，以控制变量调整量最小为目标构造电力系统运行校正控制优化模型：

其中，x为由控制变量组成的向量，包括可调发电机的有功、无功功率注入、节点一二三类负荷削减量和节点电容器的投切功率，H为对称矩阵，用来表征控制变量二次项系数，f为一向量，用来表征控制变量一次项系数；

电力系统运行校正控制优化模型的等式约束条件为：

∑ΔP_li+∑ΔP_gj＝0

其中，ΔP_li为节点一二三类负荷削减量，ΔP_gj为可调发电机有功出力调整量；

电力系统运行校正控制优化模型的不等式约束条件为：

其中，P_gi为可调发电机当前有功出力，Q_gi为可调发电机当前无功出力，为可调发电机有功出力上限，为可调发电机有功出力下限，为可调发电机无功出力上限，为可调发电机无功出力下限，Q_ci为节点当前投入电容器容量，为投入电容器容量的上限，为投入电容器容量的下限，P_lij为节点负荷功率，λ_ij为节点一二三类负荷占比，T₀为支路潮流对节点注入功率的灵敏度系数矩阵，为支路潮流有功上限值，P_ij，pmax为由支路有功功率累计分布函数得到的支路可能达到的最大有功功率，S₀为节点电压对节点注入功率的灵敏度系数矩阵，为节点电压幅值上限，为节点电压幅值下限，V_i，pmin为由节点电压幅值累计分布函数得到的节点可能达到的最低节点电压幅值，V_i，pmax为由节点电压幅值累计分布函数得到的节点可能达到的最高节点电压幅值。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

本发明的电力系统运行校正控制优化模型能够有效计及电源侧和负荷侧的不确定性的影响，更准确地辨识电网不安全运行状态，形成更符合电力系统实际运行的校正控制措施，消除运行约束违反问题，提高含新能源电源和柔性负荷接入电网的运行安全水平。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法的流程图；

图2是本发明实施例1提供的测试系统支路15-18故障前支路有功累积概率分布；

图3是本发明实施例1提供的测试系统支路15-18故障后支路有功累积概率分布；

图4是本发明实施例1提供的测试系统支路15-18校正控制后支路有功累积概率分布。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法，包括：

S1、从电力系统提取当前运行状态的系统参数，获取输入随机变量概率特性和预想高风险故障场景集中所有的故障场景的描述信息；系统参数包括：潮流计算所需的系统拓扑参数、发电机出力、负荷状态、发电机出力上下限、节点电容器投切上下限和节点一二三类负荷占比，所述输入随机变量概率特性包括：电源侧功率预测误差概率分布模型和参数，负荷侧功率预测误差概率分布模型和参数；所述故障场景的描述信息包括：故障设备数量和故障设备类型。电源侧功率预测误差概率分布模型和参数根据电源的具体形式、电源运行特征和电源运行历史数据获取，负荷侧功率预测误差概率分布模型采用正态分布，其概率密度函数f(X)为：

其中，μ为预测误差均值，σ为预测误差标准差，X为负荷侧功率预测误差，负荷侧功率预测误差概率分布参数根据负荷历史数据获取。

S2、根据预想高风险故障场景集中的一个故障场景的描述信息，得到该故障场景的故障后系统拓扑结构；若故障设备为架空线或电缆，则将故障设备对应的支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构；若故障设备为T接线路，则将T接线路对应的支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构；若故障设备为双绕组变压器，则将故障设备对应的变压器支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构；若故障设备为三绕组变压器，则将故障设备的三个绕组对应的支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构。

S3、基于系统参数和该故障场景的故障后系统拓扑结构，进行基于半不变量的概率潮流计算，获取故障后系统状态变量的累计概率分布函数和概率密度函数、节点电压对节点注入功率的灵敏度系数矩阵S₀和支路潮流对节点注入功率的灵敏度系数矩阵T₀；

S4、根据故障后系统状态变量的累计概率分布函数判断是否需要进行校正控制，故障后系统状态变量的累计概率分布函数包括：各支路有功功率累计概率分布函数和各节点电压幅值累计概率分布函数，根据各支路有功功率累计概率分布函数判断各支路有功功率是否超越支路有功上限，根据各节点电压幅值累计概率分布函数判断各节点电压幅值是否超越节点电压限值，若任意支路有功功率超越支路有功上限或者任意节点电压幅值超越节点电压限值则需要进行校正控制进入步骤S5，否则不需要进行校正控制进入步骤S2，分析预想高风险故障场景集中的下一个故障场景；

S5、构造电力系统运行校正控制优化模型，以控制变量调整量最小为目标构造电力系统运行校正控制优化模型：

其中，x为由控制变量组成的向量，包括可调发电机的有功、无功功率注入、节点一二三类负荷削减量和节点电容器的投切功率，H为对称矩阵，用来表征控制变量二次项系数，f为一向量，用来表征控制变量一次项系数；

电力系统运行校正控制优化模型的等式约束条件为：

ΣΔP_li+ΣΔP_gi＝0

其中，ΔP_li为节点一二三类负荷削减量，ΔP_gj为可调发电机有功出力调整量；

电力系统运行校正控制优化模型的不等式约束条件为：

其中，P_gi为可调发电机当前有功出力，Q_gi为可调发电机当前无功出力，为可调发电机有功出力上限，为可调发电机有功出力下限，为可调发电机无功出力上限，为可调发电机无功出力下限，Q_ci为节点当前投入电容器容量，为投入电容器容量的上限，为投入电容器容量的下限，P_lij为节点负荷功率，λ_ij为节点一二三类负荷占比，T₀为支路潮流对节点注入功率的灵敏度系数矩阵，为支路潮流有功上限值，P_ij，pmax为由支路有功功率累计分布函数得到的支路可能达到的最大有功功率，S₀为节点电压对节点注入功率的灵敏度系数矩阵，为节点电压幅值上限，为节点电压幅值下限，V_i，pmin为由节点电压幅值累计分布函数得到的节点可能达到的最低节点电压幅值，V_i，pmax为由节点电压幅值累计分布函数得到的节点可能达到的最高节点电压幅值。

根据电力系统运行校正控制优化模型，得到针对该故障场景的校正控制策略；

S6、判断预想高风险场景集中的所有故障场景是否分析完毕，如未分析完毕则进入步骤S2，分析预想高风险场景集中的下一个故障场景，如分析完毕进入步骤S7；

S7、输出校正控制策略集合，控制电力系统的运行。

实施例1

为了验证所述基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法的有效性和准确性，在修改后的IEEE30节点测试系统仿真。

在测试系统中，新能源接入设置为风电，风电接入点设置为节点22和27节点，出力分别为21.5MW，27MW，替代原属这两个节点的火电。同时，在节点18、19分别增加0.8MW、1.5MW负荷。

在测试系统中，设置风电功率预测误差概率分布服从Laplace分布：

上述式中，μ为位置参数，b为尺度参数，e_i为风电功率预测误差。位于节点22的风电模型参数为μ＝0、b＝1.52，位于节点27的风电模型参数为μ＝0、b＝1.91。

系统中负荷的预测误差服从期望为0，标准差为各节点设定负荷0.05的正态分布。

在测试系统中设置支路19-20断线，该故障可能会导致系统出现支路过载问题。

通过传统牛顿法计算得到故障前后支路有功功率，可以发现故障后系统部分支路有功功率升高，其中支路15-18的有功功率为15.41MW，较为接近支路有功功率极限16MW。若按照传统的校正控制模型判断，故障后系统未出现支路过载的情况，不需要进行校正控制。

通过本发明所提概率潮流方法计算得到故障前后的支路有功功率累计概率分布函数，取在概率为0.95所对应的支路有功功率作为支路可能达到的最大有功功率。可以发现故障后支路15-18的P_ij，pmax＝16.42MW，已超越支路有功功率极限，需要进行校正控制以消除支路过载情况。

各支路有功功率上限以及由确定性潮流和概率潮流计算得到的故障前后支路有功功率数据见表1。故障前支路15-18累计概率分布函数曲线见图2，故障后支路15-18累计概率分布函数曲线见图3。

表1故障前后支路有功功率

根据前述概率潮流计算结果，可以判断需要进行校正控制，根据校正控制模型计算，得到针对该故障场景的校正控制策略。具体策略如表2所示。

表2校正控制策略

将测试系统中发电机出力和负荷功率按照表2策略进行修改，重新进行概率潮流计算以验证校正控制效果，可以发现经校正控制后支路15-18的P_ij，0.95＝15.99MW，说明可能的过载情况已被校正控制策略消除，由校正控制模型得到的校正控制策略正确有效。校正后支路15-18累计概率分布曲线如图4所示。对比图3和图4可以发现，经校正控制后，支路15-18的累积概率分布整体左移，图形与实际情况相符。

总体而言，本发明考虑电力系统中电源侧和负荷侧的功率预测误差，通过概率潮流计算得到系统状态变量的概率分布函数。基于概率潮流计算结果构建一种能够考虑系统输入变量不确定性的校正控制优化模型，形成的校正控制策略能够更加有效消除系统运行安全约束违反问题，提高含新能源电源和柔性负荷接入电网的安全运行水平。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、从电力系统提取当前运行状态的系统参数，获取输入随机变量概率特性和预想高风险故障场景集中所有的故障场景的描述信息；

S2、根据预想高风险故障场景集中的一个故障场景的描述信息，得到该故障场景的故障后系统拓扑结构；

S3、基于系统参数和该故障场景的故障后系统拓扑结构，进行基于半不变量的概率潮流计算，获取故障后系统状态变量的累计概率分布函数和概率密度函数、节点电压对节点注入功率的灵敏度系数矩阵S₀和支路潮流对节点注入功率的灵敏度系数矩阵T₀；

S4、根据故障后系统状态变量的累计概率分布函数判断是否需要进行校正控制，如需要则进入步骤S5，如不需要则进入步骤S2，分析预想高风险故障场景集中的下一个故障场景；

S5、根据电力系统运行校正控制优化模型，得到针对该故障场景的校正控制策略；

S6、判断预想高风险场景集中的所有故障场景是否分析完毕，如未分析完毕则进入步骤S2，分析预想高风险场景集中的下一个故障场景，如分析完毕进入步骤S7；

S7、输出校正控制策略集合，控制电力系统的运行；

所述步骤S5还包括构造电力系统运行校正控制优化模型，以控制变量调整量最小为目标构造电力系统运行校正控制优化模型：

其中，x为由控制变量组成的向量，包括可调发电机的有功、无功功率注入、节点一二三类负荷削减量和节点电容器的投切功率，H为对称矩阵，用来表征控制变量二次项系数，f为一向量，用来表征控制变量一次项系数；

电力系统运行校正控制优化模型的等式约束条件为：

∑ΔP_li+∑ΔP_gj＝0

其中，ΔP_li为节点一二三类负荷削减量，ΔP_gj为可调发电机有功出力调整量；

电力系统运行校正控制优化模型的不等式约束条件为：

其中，P_gi为可调发电机当前有功出力，Q_gi为可调发电机当前无功出力，为可调发电机有功出力上限，为可调发电机有功出力下限，为可调发电机无功出力上限，为可调发电机无功出力下限，Q_ci为节点当前投入电容器容量，为投入电容器容量的上限，为投入电容器容量的下限，P_lij为节点负荷功率，λ_ij为节点一二三类负荷占比，T₀为支路潮流对节点注入功率的灵敏度系数矩阵，为支路潮流有功上限值，P_ij,pmax为由支路有功功率累计分布函数得到的支路可能达到的最大有功功率，S₀为节点电压对节点注入功率的灵敏度系数矩阵，V_i ^max为节点电压幅值上限，V_i ^min为节点电压幅值下限，V_i,pmin为由节点电压幅值累计分布函数得到的节点可能达到的最低节点电压幅值，V_i,pmax为由节点电压幅值累计分布函数得到的节点可能达到的最高节点电压幅值。

2.如权利要求1所述的一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法，其特征在于，所述步骤S1中的系统参数包括：潮流计算所需的系统拓扑参数、发电机出力、负荷状态、发电机出力上下限、节点电容器投切上下限和节点一二三类负荷占比，所述输入随机变量概率特性包括：电源侧功率预测误差概率分布模型和参数，负荷侧功率预测误差概率分布模型和参数；所述故障场景的描述信息包括：故障设备数量和故障设备类型。

3.如权利要求2所述的一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法，其特征在于，所述电源侧功率预测误差概率分布模型和参数根据电源的具体形式、电源运行特征和电源运行历史数据获取，负荷侧功率预测误差概率分布模型采用正态分布，其概率密度函数f(X)为：

其中，μ为预测误差均值，_σ为预测误差标准差，X为负荷侧功率预测误差，负荷侧功率预测误差概率分布参数根据负荷历史数据获取。

4.如权利要求2所述的一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法，其特征在于，所述步骤S2的具体实现方式为：

若故障设备为架空线或电缆，则将故障设备对应的支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构；

若故障设备为T接线路，则将T接线路对应的支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构；

若故障设备为双绕组变压器，则将故障设备对应的变压器支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构；

若故障设备为三绕组变压器，则将故障设备的三个绕组对应的支路状态设置为断开状态，得到故障后系统拓扑结构。

5.如权利要求1所述的一种基于概率潮流计算的电力系统运行校正控制方法，其特征在于，所述步骤S4的具体实现方式为：

故障后系统状态变量的累计概率分布函数包括：各支路有功功率累计概率分布函数和各节点电压幅值累计概率分布函数，根据各支路有功功率累计概率分布函数判断各支路有功功率是否超越支路有功上限，根据各节点电压幅值累计概率分布函数判断各节点电压幅值是否超越节点电压限值，若任意支路有功功率超越支路有功上限或者任意节点电压幅值超越节点电压限值则需要进行校正控制，否则不需要进行校正控制。