CN107947151A

CN107947151A - 一种电力系统关键节点的识别方法

Info

Publication number: CN107947151A
Application number: CN201711066022.8A
Authority: CN
Inventors: 孙志媛; 孙艳; 梁水莹; 刘默斯; 李凌; 刘光时; 李明珀; 文立斌; 邓秋荃; 熊莉
Original assignee: Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Current assignee: Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Priority date: 2017-11-02
Filing date: 2017-11-02
Publication date: 2018-04-20
Anticipated expiration: 2037-11-02
Also published as: CN107947151B

Abstract

本发明公开了一种电力系统关键节点的识别方法，涉及电力系统数据处理和应用技术领域。所述电力系统关键节点的识别方法，通过对整个电网进行分区，求取每个分区的Local PSNodeRank向量和整个电网的Block PSNodeRank向量，再计算每个节点的PSNodeRank值，根据PSNodeRank值的排序确定电力系统网络中的关键节点，避免了传统识别方法不考虑输电线路实际传输能力或只关注电力系统的拓扑结构的情况；本发明通过对节点故障或者退出运行后电网输电能力的变化和节点间电气拓扑结构的变化，可以定量表征某个节点在电网中重要的地位，从而建立更准确的现代电网的关键节点辨识方法，找到电网运行的薄弱环节，预防系统向连锁故障临界状态演化。

Description

一种电力系统关键节点的识别方法

技术领域

本发明属于电力系统数据处理和应用技术领域，尤其涉及一种电力系统关键节点的识别方法。

背景技术

随着电力系统规模的日益增大，我国的电网逐步成为了一个交直流混合运行的复杂大电网，其形态的复杂程度也随之增大。交直流并联运行、结构复杂、联系日趋紧密，使得电网的安全稳定运行情况变得更加复杂。近年来，国内外已经频繁地发生了多起大停电事故，对人民生活和经济造成了严重影响。研究发现，电力系统大停电事故均与电网的某些关键节点有着极其重要的联系，而这些关键节点在电力系统安全稳定运行中扮演着非常重要的角色。关键节点的故障极易导致电网发生连锁故障，继而引起电网的失稳、崩溃。因此，如何准确、快速并且符合实际情况地辨识出电网中对连锁故障产生推波助澜的关键节点十分重要，且有助于我们有针对性地对它们采取保护控制策略，提高电力系统安全稳定运行的能力，预防发生电力系统连锁故障引发的大停电事故。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种电力系统关键节点的识别方法。

本发明是通过如下的技术方案来解决上述技术问题的：一种电力系统关键节点的识别方法，包括以下几个步骤：

(1)获取电网的拓扑结构信息；

将电力系统的各个元件抽象成网络拓扑中的节点，输电线路抽象成链接节点与节点的边，节点与节点之间有着功率传输的方向。

(2)将电网进行分区；

根据电网的复杂网络特性，电网的结构是不均匀的，整个电网B将被划分成多个区域块B₁，B₂，...B_i...B_n，使得区域内的节点之间的链接关系较为紧密，而区域块之间的链接数尽量少。

(3)计算电网各个分区的链接矩阵以及整个电网的链接矩阵；

对于一个具有N个节点的电力系统网络，将电网的各个节点构成一个N*N的链接矩阵H，其中矩阵元素h_ij表示电网节点i与节点j之间的有功传输功率，也代表节点i到节点j的边的权值，即节点间的链接强度。

(4)对所述步骤(3)的链接矩阵进行归一化处理、转置，获得相应的概率转移矩阵；

将链接矩阵H进行归一化处理，得到矩阵若出现悬虚节点(即矩阵中元素全为0的行)，则用向量(1/n)e^T来替换，得到处理后的随机矩阵P’，并将矩阵P，转置后得到转置矩阵M，该矩阵被称为电网链接结构的概率转移矩阵。

(5)根据所述步骤(4)的概率转移矩阵，计算每个分区的Local PSNodeRank向量和整个电网的Block PSNodeRank向量；

将每个区域块B_i内的节点通过PSNodeRank算法算出的局部PSNodeRank值，即Local PSNodeRank向量；再将区域块B_i抽象成节点，通过PSNodeRank算法算出区域块PSNodeRank值，即Block PSNodeRank向量。

(5.1)采用如下表达式求解Local PSNodeRank向量：

式中，α为跳转因子，可设置为0.85；M为电网链接结构的概率转移矩阵；N为电力系统节点数；e为单位矩阵；e^T为e的转置矩阵；

区域块内的初始向量采用节点的注入有功功率占整个区域块的注入功率之和的比值来估计，所求的计算结果为即为区域块内的LocalPSNodeRank向量，k表示电网所有的区域块数目。

(5.2)求解Block PSNodeRank向量：将区域块内节点数目与整个电网的节点总数的比值作为区域块间的初始向量，并代入Local PSNodeRank向量的求解表达式进行迭代运算，得到一个K维向量G＝(g₁,g₂,...,g_k)^T，该向量即为区域块的Block PSNodeRank向量。

(6)通过所述步骤(5)计算得到的Local PSNodeRank向量和Block PSNodeRank向量构造N维向量，得到每个节点的PSNodeRank值；

将所述步骤(5.1)和(5.2)计算的节点对应的Local PSNodeRank向量和BlockPSNodeRank向量的数值相乘，即得到电力系统每个节点的PSNodeRank值，如下式所示，Z_i为最终的电网节点i的PSNodeRank向量，即节点的关键度指标；

(7)根据所述步骤(6)的PSNodeRank值进行排序，获得电力系统网络中的关键节点；

对计算得到的各个节点的Z_i值从高到低进行排序，即得到各个节点在该系统中的关键度。

与现有技术相比，本发明所提供的电力系统关键节点的识别方法，通过对整个电网进行分区，求取每个分区的Local PSNodeRank向量和整个电网的Block PSNodeRank向量，再计算每个节点的PSNodeRank值，根据PSNodeRank值的排序确定电力系统网络中的关键节点，避免了传统识别方法不考虑输电线路实际传输能力或只关注电力系统的拓扑结构的情况；本发明通过对节点故障或者退出运行后电网输电能力的变化和节点间电气拓扑结构的变化两个因素的综合描述，可以定量表征某个节点在电网中重要的地位，从而建立更准确的现代电网的关键节点辨识方法，找到电网运行的薄弱环节，预防系统向连锁故障临界状态演化，对提高电力系统安全稳定运行有着重要的实用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述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个实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一种电力系统关键节点的识别方法的流程图；

图2是本发明IEEE39节点系统的电网分区图；

图3是本发明IEEE39节点系统识别后的关键节点PSNodeRank值排序图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明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作出创造性劳动的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。

本实施例以IEEE39节点系统为例，进行基于PSNodeRank关键节点排序的正确性和有效性校验计算。

如图1所示，本发明所提供的一种电力系统关键节点的识别方法，包括以下步骤：

(1)获取电网的拓扑结构信息，输入待计算系统的参数信息。

在安装有matlab的计算机上输入IEEE39节点系统的方式数据，包括线路、变压器等网架参数，以及负荷、发电机参数。该节点系统包括10台发电机，12台变压器，19个负荷节点以及46条线路，其中31号节点机组为平衡机节点，系统的基准功率为100MVA，基准电压为345kV。

(2)将IEEE39节点系统电网进行分区。根据IEEE39节点系统网络特性，将该系统划分成6个区域块，详见图2所示。其中，节点1、9、39在区域块1，节点2、3、17、18、25、26、27、30、37在区域块2，节点28、29、38在区域块3，节点15、16、21、22、23、24、35、36在区域块4，节点19、20、33、34在区域块5，节点4、5、6、7、8、10、11、12、13、14、31、32在区域块6。这样划分使得区域内的节点之间的链接关系较为紧密，而区域块之间的链接数尽量少。

(3)计算电网各个分区的链接矩阵以及整个电网的链接矩阵。

对于IEEE39节点的电力系统网络，将电网的各个节点构成一个39*39的链接矩阵H，其中矩阵元素h_ij表示电网节点i与节点j之间的有功传输功率，也代表节点i到节点j的边的权值，即节点间的链接强度。

(4)对链接矩阵进行归一化处理、转置，获得相应的概率转移矩阵。

将链接矩阵H进行归一化处理，得到矩阵若出现悬虚节点(即矩阵中元素全为0的行)，则用向量(1/n)e^T来替换，得到处理后的随机矩阵P，，并将矩阵P，转置后得到转置矩阵M，该矩阵被称为电网链接结构的概率转移矩阵。

(5)根据步骤(4)的概率转移矩阵，计算6个分区的Local PSNodeRank向量和整个电网的Block PSNodeRank向量。

(5.1)求解B₁～B₆分区中每个分区Local PSNodeRank向量，其计算公式如下式(1)所示：

式中，α为跳转因子，本实施例中α＝0.85；M为电网链接结构的概率转移矩阵；N为电力系统节点数，本实施例中N＝39；e为单位矩阵；e^T为e的转置矩阵。即为B₁～B₆6个区域块的Local PSNodeRank向量。

区域块内的初始向量采用节点的注入有功功率占整个区域块的注入功率之和的比值来估计。

(5.2)求解Block PSNodeRank向量：

将区域块内节点数目与整个电网的节点总数的比值作为区域块间的初始向量，并代入式(1)进行迭代运算，得到一个6维向量G＝(g₁,g₂,...,g₆)^T，该向量即为区域块的Block PSNodeRank向量。

(6)通过Local PSNodeRank向量和Block PSNodeRank向量构造39维向量，得到每个节点的PSNodeRank值。

将步骤(5.1)和(5.2)计算的节点对应的Local PSNodeRank向量和BlockPSNodeRank向量的数值相乘，即得到电力系统每个节点的PSNodeRank值，如下式(2)所示。Z_i为最终的电网节点i＝1,2,...,39的PSNodeRank向量，即节点的关键度指标。此处，

(7)根据PSNodeRank进行排序，获得电力系统网络中的关键节点。对计算得到的39个节点的Z_i值从高到低进行排序，即得到各个节点在该系统中的关键度。如图3所示，15、16号节点，26、27号节点以及2、3、4、5、6、8号节点形成了网络中重要节点集中分布的3个区域；节点2为发电机直连节点，节点3、4、26、27为重负荷节点，节点15、16、5、6处于重负荷的输电通道上，它们的故障或者退出运行可能会导致潮流大范围重新分布，对系统安全稳定运行的影响较大。

以上所揭露的仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或变型，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种电力系统关键节点的识别方法，其特征在于，包括以下几个步骤：

(1)获取电网的拓扑结构信息；

(2)将电网进行分区；

(3)计算电网各个分区的链接矩阵以及整个电网的链接矩阵；

(7)根据所述步骤(6)的PSNodeRank值进行排序，获得电力系统网络中的关键节点。

2.如权利要求1所述的电力系统关键节点的识别方法，其特征在于，所述步骤(1)获取的电网拓扑结构信息是将电力系统的各个元件抽象成网络拓扑中的节点，输电线路抽象成链接节点与节点的边，节点与节点之间有着功率传输的方向。

3.如权利要求1所述的电力系统关键节点的识别方法，其特征在于，所述步骤(2)根据电网的复杂网络特性，将整个电网B划分成多个区域块B₁，B₂，...B_i...B_n。

4.如权利要求1所述的电力系统关键节点的识别方法，其特征在于，所述步骤(3)整个电网的链接矩阵H中的矩阵元素h_ij表示电网节点i与节点j之间的有功传输功率，i，j∈N，N表示该电力系统电网的节点数。

5.如权利要求1所述的电力系统关键节点的识别方法，其特征在于，所述步骤(4)归一化处理后的矩阵P为h_ij为电网节点i与节点j之间的有功传输功率，n为电网的节点数；若出现悬虚节点，则用向量(1/n)e^T来替换；再对矩阵P进行转置，得到转置后的矩阵M，即电网链接结构的概率转移矩阵。

6.如权利要求1所述的电力系统关键节点的识别方法，其特征在于，所述步骤(5)每个分区的Local PSNodeRank向量采用如下表达式计算：

<mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>L</mi> <msub> <mi>b</mi> <mn>1</mn> </msub> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>L</mi> <msub> <mi>b</mi> <mn>2</mn> </msub> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>L</mi> <msub> <mi>b</mi> <mi>k</mi> </msub> </msub> <mo>)</mo> <mo>=</mo> <mi>&alpha;</mi> <mo>&times;</mo> <mi>M</mi> <mo>+</mo> <mfrac> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>&alpha;</mi> </mrow> <mi>N</mi> </mfrac> <mo>&times;</mo> <mi>e</mi> <mo>&times;</mo> <msup> <mi>e</mi> <mi>T</mi> </msup> </mrow>

式中，α为跳转因子，设置为0.85；M为电网链接结构的概率转移矩阵；N为电力系统节点数；e为单位矩阵；e^T为e的转置矩阵；k表示电力系统电网的区域块数；

将区域块内节点数与整个电网的节点总数的比值作为区域块间的初始向量，并代入上述表达式进行迭代运算，得到一个K维向量G＝(g₁,g₂,...,g_k)^T，该向量即为区域块的Block PSNodeRank向量。

7.如权利要求6所述的电力系统关键节点的识别方法，其特征在于，所述步骤(6)每个节点的PSNodeRank值Z_i由下式来计算：

<mrow> <msub> <mi>Z</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>L</mi> <msub> <mi>b</mi> <mi>i</mi> </msub> </msub> <mo>&times;</mo> <msub> <mi>g</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow>

式中，表示节点i对应的Local PSNodeRank向量，g_i表示节点i对应的BlockPSNodeRank向量。