CN108599151A - 一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法 - Google Patents

一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，所述的方法包括：S1,利用等分散抽样法划分抽样区间，计算试验函数的期望值；S2，采用重要抽样法重新构造与步骤S1中试验函数同期望值的概率分布函数，并完成系统采样；S3，主节点采用MPI并行计算模式将计算任务动态分配给各子节点；S4，各子节点接受任务后，通过高斯消元法获得拓扑结构的传递闭包阵，完成网络拓扑分析；S5，各子节点至少进行一次系统分析并将分析结果发送给主节点；S6，主节点统计所有子节点计算结果，并输出可靠性评估指标。该方法有效改进目前可靠性评估计算的收敛速度慢、效率低下问题，为电力系统风险控制和状态检修决策提供依据。

Description

一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法
技术领域
本发明主要涉及电力系统运行分析、可靠性评估等相关领域，具体涉及一种等分散重要抽样的电力系统可靠性评估动态并行计算方法。
背景技术
当前，随着电力系统规模的不断扩大以及电力设备大量增加，电力系统可靠性评估对整个电力系统安全稳定运行至关重要。当前系统可靠性评估多采用蒙特卡洛模拟法，应用该方法进行大电网可靠性评估更具灵活性。但传统蒙特卡洛计算的主要不足是计算精度与计算效率紧密相关，即为获得高精度计算结果，需要更长的计算时间，为改进传统方法的局限性，较多研究致力于从改进算法方面提升计算效率。现行的方法主要包括以下几种：
基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法：提出一种基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法，通过非贯序蒙特卡洛法模拟系统元件运行状态和负荷波动，获取系统随机状态，进而分析网络拓扑，通过潮流计算等过程综合评估获得可靠性指标。但该方法针对大规模、元件较多的系统计算量庞大、计算速度受限。
基于几何最优-最小方差化方法的重要抽样蒙特卡洛电力系统可靠性评估方法：将规划领域的几何优化方法和重要抽样中的方差最小化模型结合在一起，利用几何优化求解可靠性评估中的方差最小化模型，然后利用求解得到的重要抽样参数进行可靠性评估，具有收敛方差小、收敛速度快等特点，但是归于大规模、复杂大电网也存在计算数据量大、耗时较长的问题。
基于混合抽样与最小切负荷计算的可靠性计算方法及平台：提出了一种基于混合抽样与最小切负荷计算的发输电系统可靠性评估技术，利用离散拉丁超立方抽样和重要性抽样相结合的抽样方法提升蒙特卡洛的收敛性，从而提升整体评估计算速度，但是此方法提升效率有限，当系统规模复杂多变时，仍旧无法实现快速计算需求。
一种发输电系统可靠性预测方法：利用蒙特卡洛模拟法进行第一阶段抽样，判断是否达到系统指标的收敛条件，若达到收敛条件，根据系统指标LOLP和LEPNS计算可靠性预测结果，若没有达到收敛条件，则进行下一阶段抽样计算直至达到收敛条件。其主要缺陷是：计算精确度过度依赖于采样次数，从而产生为达到精确度必须增加采样量、计算量巨大。
上述几种研究成果均采用蒙特卡洛法或改进抽样方法对大电网或微网可靠性进行评估计算、预测，但随着系统规模的增加，大量抽样导致法计算量将急剧增大，计算速度及效率会随之降低，上述研究成果在改进评估计算效率和精确度方面研究成果仍不显著。因此，在保证计算精确度前提下，进一步改进蒙特卡洛模拟的收敛性及计算速度或将是可以快速、准确实现可靠性评估的有效方法。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了基于等分散重要抽样的电力系统可靠性评估动态并行计算技术，有效改进目前可靠性评估计算的收敛速度慢、效率低下问题，从而实现对复杂大电网的可靠性快速评估计算，准确掌握电力系统运行可靠性，为电力系统风险控制和状态检修决策提供依据。
本发明的技术方案是按以下方式实现的：本发明提供一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，所述的方法包括：
S1,利用等分散抽样法划分抽样区间，计算试验函数的期望值；
S2，采用重要抽样法重新构造与步骤S1中试验函数同期望值的概率分布函数，并完成系统采样；
S3，主节点采用MPI并行计算模式将计算任务动态分配给各子节点；
S4，各子节点接受任务后，通过高斯消元法获得拓扑结构的传递闭包阵，完成网络拓扑分析；
S5，各子节点至少进行一次系统分析并将分析结果发送给主节点；
S6，主节点统计所有子节点计算结果，并输出可靠性评估指标。
进一步的，所述步骤S1的具体实现过程为：
S11，按照电力系统元件的最大强迫停运率将区间[0，1]划分为h等段，h满足1/h≥max{f1，f2,…，fm}，其中f1，f2,…，fm为各设备的强迫停运率；
S12，在区间[0，1]内任取一个服从均匀分布的随机数ξ，确定元件i在各个分区间[(k-1)/h,k/h]里的状态；
S13：利用随机数ξ在每个分区间内获得一个试验函数，取所有分区间内试验函数的算数平均值作为系统试验函数；
S14：计算步骤S13中系统试验函数的期望值。
进一步的，步骤S11中，电力系统元件的最大强迫停运率不超过0.1，h选择3-5段。
进一步的，步骤S12中，确定元件i在各个分区间[(k-1)/h,k/h]里的状态所采用的原理为：
如果(k-1)/h≤ξ≤(k-1)/h+fi，那么设备i在第k段分区间内为故障状态，在其余h-1个区间内均为正常状态；
如果(k-1)/h+fi≤ξ≤(k-1)/h，那么设备i在第k段分区间内为故障状态，在其余h-1个区间内均为正常状态。
进一步的，步骤S2中，采用重要抽样法重新构造概率分布函数的具体实现过程为：
S21，采用迭代方法计算第m个分区间重要分布函数的重要乘子km的取值；
S22，计算第m个分区间重要分布函数，计算公式为：
式中，fi为元件i的强迫停运率；km为第m个分区间重要分布函数的重要乘子；xi为元件i的状态值。
进一步的，步骤S3中，所述的MPI并行计算模式的采用点对点、非阻塞通信方式的动态并行模式，即每一个子节点完成一次任务计算后，无需等待主节点接收数据完成再进行下一次计算，而是直接一边发送数据一边读取下一次计算任务，每个子节点计算任务量不是固定的，而是根据其自身计算速度动态申请下一次计算，一次计算完成后，直接读取主节点下一次计算任务。
进一步的，步骤S4的具体实现过程为：
S41：读取每个厂站开关状态，根据拓扑结构形成厂站的关联矩阵；
S42：由高斯消元计算获得拓扑结构的传递闭包阵，并对闭包阵进行节点连通片的搜索，确定站内的逻辑节点；
S43：记录电气节点、逻辑节点、系统节点间的映射关系，形成节点映射表，直到所有厂站拓扑分析结束；
S44：根据输电线路两端的厂站、节点信息，形成网络拓扑结构；
S45：形成网络拓扑结构的关联矩阵，采用和厂站拓扑分析一样的方法进行网络拓扑结构分析，确定电网内的子系统；
S46：形成供电力系统高级应用分析的等值模型和分析程序的接口。
进一步的，步骤S5的具体实现过程为：各子节点分别进行一次系统采样状态下的潮流计算、最小切负荷分析，完成一次采样状态下的系统分析，获得分析结果数据，并将结果返回主节点，同时申请下一次计算任务，获得另一采样状态下的系统数据，继续计算分析。
进一步的，步骤S6的具体实现过程为：主节点接收子节点计算结果，并判断收敛精度是否满足要求，若收敛精度不符合要求，继续向子节点分配计算任务；若收敛精度符合要求，则向子节点发送结束命令，统计所有子节点计算结果，并输出可靠性评估指标。
本发明的有益效果是：
采用等分散重要抽样方法，改进蒙特卡洛模拟的采样均匀性和收敛速度；通过高斯消元计算获得拓扑结构的传递闭包阵进行网络拓扑，交直流混合的潮流计算法实现系统分析、可靠性指标计算；同时提出基于MPI的动态并行计算策略，采用集群服务器主从模式下、点对点非阻塞通信方式，实现电网可靠性评估的分布式并行计算。
基于等分散重要抽样的可靠性评估计算，可准确模拟电力系统各种故障状态，且有效提升蒙特卡洛模拟的收敛速度及采样状态有效性，计算灵活、所得可靠性指标更精确。
通过动态并行计算模式的应用，进一步加速可靠性评估计算的效率，充分利用并行服务器计算优势，加快可靠性评估计算速度，可应用于规模庞大、设备较多的大型电力系统可靠性评估计算的工程应用中。
附图说明
图1是本发明方法的整体流程图；
图2是本发明网络拓扑分析过程的流程图。
具体实施方式
以下结合附图详细说明本发明的具体实施方式，下文的公开提供了具体实施方式用来实现本发明的装置及方法，使本领域的技术人员更清楚地理解如何实现本发明。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。应当理解，尽管本发明描述了其优选的具体实施方案，然而这些只是对实施方案的阐述，而不是限制本发明的范围。
如图1所示，本申请方法的主要包括以下步骤：
1)等分散抽样法将采样空间等分为h个分区间，形成h个分区间试验函数，每次采样分别从各分区间取，保证采样的均匀性。
2)采用重要抽样法重新构造与原函数同期望值的概率分布函数，并完成系统采样，进一步提升采样收敛速度。
3)采用集群服务器，基于MPI主从模式下、点对点非阻塞通信方式，主节点完成等分散重要采样获得系统采样空间，进而对子节点进行任务动态分配。
4)各子节点接受任务后，通过高斯消元法获得拓扑结构的传递闭包阵，完成网络拓扑分析。
5)各子节点分别进行一次系统采样状态下的潮流计算、最小切负荷分析，完成一次采样状态下的系统分析，获得分析结果数据，并将结果返回主节点，同时申请下一次计算任务，获得另一采样状态下的系统数据，继续计算分析。
6)主节点接收子节点计算结果，并判断收敛精度是否满足要求，若精度不符合要求，继续向子节点分配计算任务；若收敛精度符合要求，则向子节点发送结束命令，统计所有子节点计算结果，并输出可靠性评估指标。
为了更好的理解本申请的技术方案，对于上述步骤进行详细的步骤讲解和原理阐述。
1、等分散抽样法划分抽样区间
首先，按照电力系统元件的最大强迫停运率将区间[0，1]划分为h等段，h满足1/h≥max{f1，f2,…，fm}，其中f1，f2,…，fm为各设备的强迫停运率。
然后，在此区间内任取一个服从均匀分布的随机数ξ，确定元件i在各个分区间[(k-1)/h,k/h]里的状态。如果(k-1)/h≤ξ≤(k-1)/h+fi，那么设备i在第k段分区间内为故障状态，在其余h-1个区间内均为正常状态；如果(k-1)/h+fi≤ξ≤(k-1)/h，那么设备i在第k段分区间内为故障状态，在其余h-1个区间内均为正常状态。
假设系统由n个元件组成，那么生成n个随机数，在每个分区间内都能获得一个系统实验函数：F1(X),F2(X),…，Fh(X)，每个试验函数对应的概率分布函数为P1(X,),P2(X),…，Ph(X)。
取所有分区间内系统实验函数的算数平均值作为系统新的实验函数：
F*(X)的期望值可作为可靠性评估的结果：
其中，Fi*(X)为第i次生成n个随机数的系统试验函数。
鉴于电力系统元件的最大强迫停运率一般不超过0.1，h一般选3-5段为宜。
2、重要抽样法重新构造等期望值的概率分布函数
为进一步减小采样方差，提升收敛速度，应用重要抽样方法重新构造等分散法采样所得试验函数的概率分布函数P1(X),P2(X),…，Ph(X)。其主要思路是通过改变原样本空间的概率分布且保证原期望值不受影响，从而减小样本方差，提升算法收敛性和缩短计算时间。改变后的概率分布函数Pm(X)称为分区间重要分布函数。第m个分区间重要分布函数的表达形式如式(3)所示。
式中，fi为元件i的强迫停运率；km为第m个分区间重要分布函数的重要乘子；xi为元件i的状态值。
重要抽样法中，乘子km的取值对减小样本方差及加速收敛至关重要。km值的取值可采用迭代方法确定。
式中，式中n1为系统采样所得停运的设备数量；n0为系统采样所得正常运行的设备数量；为所有设备失效概率的平均值。
3、并行计算任务分配
为进一步提升可靠性评估计算效率，可采用MPI并行计算模式。根据可靠性评估计算特性，采用主从模式，主节点负责等分散重要抽样获取采样状态值，分发计算任务并统计各子节点的计算结果，子节点负责读取主节点任务并完成每一个系统状态下的计算分析，并将计算结果返回主节点。
为充分提升并行计算效率，本发明提出采用点对点、非阻塞通信方式的动态并行模式，即每一个子节点完成一次任务计算后，无需等待主节点接收数据完成再进行下一次计算，而是直接一边发送数据一边读取下一次计算任务，每个子节点计算任务量不是固定的，而是根据其自身计算速度动态申请下一次计算，一次计算完成后，直接读取主节点下一次计算任务，即任务分配是动态申请而非固定派发制。
4、子节点读取计算任务，完成网络拓扑分析
子节点获取一次系统采样状态后，采用高斯消元法获得系统的传递闭包阵，并完成系统网络拓扑分析，流程如图2所示，主要步骤为：
a)读取每个厂站开关状态，根据拓扑结构形成厂站的关联矩阵。
b)由高斯消元计算获得拓扑结构的传递闭包阵，并对闭包阵进行节点连通片的搜索，确定站内的逻辑节点。
c)记录电气节点、逻辑节点、系统节点间的映射关系，形成节点映射表，直到所有厂站拓扑分析结束。
d)根据输电线路两端的厂站、节点信息，形成网络拓扑结构。
e)形成网络拓扑结构的关联矩阵，采用和厂站拓扑分析一样的方法进行网络拓扑结构分析，确定电网内的子系统。
f)形成供电力系统高级应用分析的等值模型和分析程序的接口。
5、子节点完成系统计算
子节点完成系统拓扑分析后，通过潮流计算完成系统分析，并获得系统在该状态下的缺供电量等结果。
对系统进行可靠性评估过程中，发电再调度的过程采用虚拟发电机最小切负荷模型来进行模拟。
虚拟发电机最小切负荷模型
其中：
Tl：第l条线路流过的有功功率；
Tl max：第l条线路有功限值；
A：支路、节点注入关联矩阵；
PG：发电机集合；
PC：虚拟发电机集合；
PD：节点负荷集合；
发电机的最大出力；
发电机的最小出力；
NG：发电机个数；
NC：虚拟发电机个数。
6、完成系统可靠性评估计算
子节点完成计算后，一边将结果返回主节点，同时一边申请下一次任务计算，主节点根据收敛判据判断目前精度是否符合要求，如果精度未达到要求，继续释放任务量，子节点可以继续读取任务进行计算；如果精度已经达到要求，主节点向子节点发送停止计算命令，并统计所有节点返回的数据，形成系统可靠性评估结果。
此外，本发明的应用范围不局限于说明书中描述的特定实施例的工艺、机构、制造、物质组成、手段、方法及步骤。从本发明的公开内容，作为本领域的普通技术人员将容易地理解，对于目前已存在或者以后即将开发出的工艺、机构、制造、物质组成、手段、方法或步骤，其中它们执行与本发明描述的对应实施方式大体相同的功能或者获得大体相同的结果，依照本发明可以对它们进行应用。因此，本发明所附权利要求旨在将这些工艺、机构、制造、物质组成、手段、方法或步骤包含在其保护范围内。

Claims (9)

1.一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，其特征在于，所述的方法包括：
S1,利用等分散抽样法划分抽样区间，计算试验函数的期望值；
S2，采用重要抽样法重新构造与步骤S1中试验函数同期望值的概率分布函数，并完成系统采样；
S3，主节点采用MPI并行计算模式将计算任务动态分配给各子节点；
S4，各子节点接受任务后，通过高斯消元法获得拓扑结构的传递闭包阵，完成网络拓扑分析；
S5，各子节点至少进行一次系统分析并将分析结果发送给主节点；
S6，主节点统计所有子节点计算结果，并输出可靠性评估指标。
2.根据权利要求1所述的一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，其特征在于，所述步骤S1的具体实现过程为：
S11，按照电力系统元件的最大强迫停运率将区间[0，1]划分为h等段，h满足1/h≥max{f1，f2,…，fm}，其中f1，f2,…，fm为各设备的强迫停运率；
S12，在区间[0，1]内任取一个服从均匀分布的随机数ξ，确定元件i在各个分区间[(k-1)/h,k/h]里的状态；
S13：利用随机数ξ在每个分区间内获得一个试验函数，取所有分区间内试验函数的算数平均值作为系统试验函数；
S14：计算步骤S13中系统试验函数的期望值。
3.根据权利要求2所述的一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，其特征在于，步骤S11中，电力系统元件的最大强迫停运率不超过0.1，h选择3-5段。
4.根据权利要求2所述的一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，其特征在于，步骤S12中，确定元件i在各个分区间[(k-1)/h,k/h]里的状态所采用的原理为：
如果(k-1)/h≤ξ≤(k-1)/h+fi，那么设备i在第k段分区间内为故障状态，在其余h-1个区间内均为正常状态；
如果(k-1)/h+fi≤ξ≤(k-1)/h，那么设备i在第k段分区间内为故障状态，在其余h-1个区间内均为正常状态。
5.根据权利要求1所述的一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，其特征在于，步骤S2中，采用重要抽样法重新构造概率分布函数的具体实现过程为：
S21，采用迭代方法计算第m个分区间重要分布函数的重要乘子km的取值；
S22，计算第m个分区间重要分布函数，计算公式为：
式中，fi为元件i的强迫停运率；km为第m个分区间重要分布函数的重要乘子；xi为元件i的状态值。
6.根据权利要求1所述的一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，其特征在于，步骤S3中，所述的MPI并行计算模式的采用点对点、非阻塞通信方式的动态并行模式，即每一个子节点完成一次任务计算后，无需等待主节点接收数据完成再进行下一次计算，而是直接一边发送数据一边读取下一次计算任务，每个子节点计算任务量不是固定的，而是根据其自身计算速度动态申请下一次计算，一次计算完成后，直接读取主节点下一次计算任务。
7.根据权利要求1所述的一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，其特征在于，步骤S4的具体实现过程为：
S41：读取每个厂站开关状态，根据拓扑结构形成厂站的关联矩阵；
S42：由高斯消元计算获得拓扑结构的传递闭包阵，并对闭包阵进行节点连通片的搜索，确定站内的逻辑节点；
S43：记录电气节点、逻辑节点、系统节点间的映射关系，形成节点映射表，直到所有厂站拓扑分析结束；
S44：根据输电线路两端的厂站、节点信息，形成网络拓扑结构；
S45：形成网络拓扑结构的关联矩阵，采用和厂站拓扑分析一样的方法进行网络拓扑结构分析，确定电网内的子系统；
S46：形成供电力系统高级应用分析的等值模型和分析程序的接口。
8.根据权利要求1所述的一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，其特征在于，步骤S5的具体实现过程为：各子节点分别进行一次系统采样状态下的潮流计算、最小切负荷分析，完成一次采样状态下的系统分析，获得分析结果数据，并将结果返回主节点，同时申请下一次计算任务，获得另一采样状态下的系统数据，继续计算分析。
9.根据权利要求1所述的一种电力系统可靠性评估动态并行计算方法，其特征在于，步骤S6的具体实现过程为：主节点接收子节点计算结果，并判断收敛精度是否满足要求，若收敛精度不符合要求，继续向子节点分配计算任务；若收敛精度符合要求，则向子节点发送结束命令，统计所有子节点计算结果，并输出可靠性评估指标。
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