CN108879660A - 一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法 - Google Patents

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谭振鹏
彭飞进
曹志辉
车磊
邓智广
姚若昊
黎皓彬
吴越
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Guangdong Power Grid Co Ltd
Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corp
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Guangdong Power Grid Co Ltd
Foshan Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Corp
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    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
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    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/003Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand

Abstract

本发明涉及一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,该方法包括负荷计算数据生成和负荷计算设计,所述负荷计算数据生成包括数据处理服务模块、负荷损失点值存入历史库模块、数据文件保存模块;所述负荷计算设计,包括厂拓扑建模、母线入口开关动态搜寻、母线入口功率扫描对比、全网负荷损失汇总设计。本发明依据电网设备拓扑连接关系,能够方便快捷的搜寻到各10kV低压母线对应的主变低压侧入口开关,通过周期扫描对比母线入口开关上负荷功率的变化,可以准确判定各母线负荷变化情况,尤其是在电网发生大面积停电事故时,可以快速统计汇总全网故障损失负荷,周期保存的断面文件信息,可以详细提供各母线的负荷损失情况。

Description

一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法
技术领域
本发明涉及电网调度自动化技术领域,特别是涉及一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法。
背景技术
随着电力系统不断的扩大,电网涉及的用户数量越来越多,当用户线路发现设备或外力故障时,停电线路损失负荷不能及时在SCADA系统上反应出来。因而在恶劣天气时期,电网负荷自动计算能够更好的有助于电量统计分析。
目前运行中能量管理系统,对整个电网进行数据采集统计,并实现各区域负荷计算统计。当发生10kV母线失压时,系统不能自动统计损失负荷,只能通过人工计算的方式来完成统计。因此当出现恶劣天气时,电网系统出现短时间大规模的母线失压,若只这人工统计的方式完成计算,负荷损失统计只能保证某条失压母线的准确性,往往会出现漏统计的情况。
分析以往负荷损失统计的途径可知,虽然能够得出故障前后负荷损失结果,但是存在一些问题。
(1)速度慢,通过低失压对比10kV变低负荷值来获取单个故障点的负荷损失情况,每个故障点计算耗时200小时以上。
(2)费人力,当恶劣天气发生时,大面积的故障发现,需要多人统计负荷损失结果。
(3)不利于后期统计分析,统计结果往往仅能反应局部故障情况,不利于系统总体的分板统计。
发明内容
本发明为解决上述技术问题,提出了一种电力系统中发生电网故障时如何通过EMS系统自动计算停电损失负荷的方法。
为了达到上述技术效果,本发明技术方案如下:一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,该方法包括负荷计算数据生成和负荷计算设计,所述负荷计算数据生成包括数据处理服务模块、负荷损失点值存入历史库模块、数据文件保存模块;所述负荷计算设计,包括厂拓扑建模、母线入口开关动态搜寻、母线入口功率扫描对比、全网负荷损失汇总设计。
其中,在所述数据处理服务模块中,负荷损失计算采用周期滚动计算,在数据处理服务进程进程中实现,所述数据处理服务进程会以20秒一个周期对主变 10kV低压侧负荷,及其低压侧10kV母线的带电情况进行扫描,遍历所有主变10kV 低压侧,根据主变10kV低压侧对应母线的带电情况,将每条母线负荷变化值(20 秒前负荷值-当前负荷值),分别累加至负荷损失值中,所述负荷损失值包括故障切除负荷、低压脱扣损失负荷及故障损失总负荷三类负荷损失值;
在所述负荷损失点值存入历史库模块中,将所述数据处理服务模块中计算出的负荷损失值,写入非采集模拟量点上,利用点的存盘机制进行历史数据的保存、查看;然后在系统站中增加以下三个非采集模拟量,用于负荷损失计算值的保存,所述三个模拟量为故障损失总负荷loss_all,故障切除负荷loss_cut,低压脱扣损失负荷loss_trip。
在所述数据文件保存模块中,将所述数据处理服务模块中实现电网负荷运行状态的断面保存,系统每20秒会以E文件形式保存电网数据断面;E文件保存于数据处理服务器上,文件名以日期时间标识。为防止数据文件过多占满磁盘空间,系统只保存最近2小时的文件,其它文件会定时删除;
进一步的,所述故障切除负荷为当前所有失压母线在20秒前的负荷总加- 当前所有失压母线负荷总加;所述低压脱扣损失负荷为当前所有未失压母线在 20秒前的负荷总加-当前所有未失压母线负荷总加;所述故障损失总负荷为故障切除负荷与低压脱扣损失负荷之和。
进一步的,所述数据处理服务进程用于负荷损失自动计算及数据断面保存,该进程部署于PAS服务器上,但独立于PAS服务器和算法引擎进程,从而减少对整个系统的影响,也可以增加数据处理的稳定性。
进一步的,所述厂站拓扑建模指的是进行厂站中设备连接关系建模;所述母线入口开关动态搜寻:根据厂站中设备间的连接关系,以及厂站中开关遥信实现采集状态,动态确定10kV低压母线的运行方式,从而确定10kV母线对应的入口开关;所述母线入口功率扫描对比:对于10kV母线入口功率采用周期循环扫描对比的方式对其负荷损失功率进行监视,对比两个扫描周期内入口功率的变化,并通过母线是否失压进行辅助判断,可以有效的识别10kV母线的负荷损失是否是故障负荷损失;所述全网负荷损失汇总统计:汇总步骤3分析出的每条10kV 负荷母线的负荷损失量,最终形成全网的负荷损失量,并细分为故障切除负荷总量与低压脱扣负荷总量,其中故障切除负荷为母线失压引起的负荷损失量,低压脱扣为母线带电运行过程中产生的负荷损失量。
本发明依据电网设备拓扑连接关系,能够方便快捷的搜寻到各10kV低压母线对应的主变低压侧入口开关,通过周期扫描对比母线入口开关上负荷功率的变化,可以准确判定各母线负荷变化情况,尤其是在电网发生大面积停电事故时,可以快速统计汇总全网故障损失负荷,周期保存的断面文件信息,可以详细提供各母线的负荷损失情况。
附图说明
图1为本发明的负荷计算数据生成指示图;
图2为本发明的负荷计算设计流程图;
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。
一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,其包括负荷计算数据生成和负荷计算设计,如图1所示,负荷计算数据生成图中包括数据处理服务模块,负荷损失点值存入历史库模块、数据文件保存模块,其包括负荷损失周期计算、负荷损失的历史曲线展现、电网负荷运行状态断面保存。
其中,负荷损失计算采用周期滚动计算,在数据处理服务进程进程中实现,所述数据处理服务进程会以20秒一个周期对主变10kV低压侧负荷,及其低压侧 10kV母线的带电情况进行扫描,遍历所有主变10kV低压侧,根据主变10kV低压侧对应母线的带电情况,将每条母线负荷变化值(20秒前负荷值-当前负荷值),分别累加至负荷损失值中,所述负荷损失值包括故障切除负荷、低压脱扣损失负荷及故障损失总负荷三类负荷损失值。
其中,负荷损失的历史曲线展现:首先,将步骤一计算出的三类负荷损失值,写入非采集模拟量点上,利用点的存盘机制进行历史数据的保存、查看;然后在系统站中增加以下三个非采集模拟量,用于负荷损失计算值的保存,所述三个模拟量为故障损失总负荷loss_all,故障切除负荷loss_cut,低压脱扣损失负荷 loss_trip。
其中,电网负荷运行状态断面保存:在所述数据处理服务进程进程中实现,系统每20秒会以E文件形式保存电网数据断面;E文件保存于数据处理服务器上,文件名以日期时间标识。为防止数据文件过多占满磁盘空间,系统只保存最近2小时的文件,其它文件会定时删除,文件内容格式暂定如下:厂站母线名称母线设备号母线带电状态入口开关开关设备号本次有功负荷损失损失原因。
进一步的,所述故障切除负荷为当前所有失压母线在20秒前的负荷总加- 当前所有失压母线负荷总加;所述低压脱扣损失负荷为当前所有未失压母线在 20秒前的负荷总加-当前所有未失压母线负荷总加;所述故障损失总负荷为故障切除负荷与低压脱扣损失负荷之和。
进一步的,所述数据处理服务进程用于负荷损失自动计算及数据断面保存,该进程部署于PAS服务器上,但独立于PAS服务器和算法引擎进程,从而减少对整个系统的影响,也可以增加数据处理的稳定性。
在负荷计算设计中,如图2所示包括如下步骤,
步骤1:厂拓扑建模;
步骤2:母线入口开关动态搜寻;
步骤3:母线入口功率扫描对比;
步骤4:全网负荷损失汇总设计。
其中,步骤1中的厂站拓扑建模指的是进行厂站中设备连接关系建模;
步骤2中,母线入口开关动态搜寻:根据厂站中设备间的连接关系,以及厂站中开关遥信实现采集状态,动态确定10kV低压母线的运行方式,从而确定 10kV母线对应的入口开关;
步骤3中,母线入口功率扫描对比:对于10kV母线入口功率采用周期循环扫描对比的方式对其负荷损失功率进行监视,对比两个扫描周期内入口功率的变化,并通过母线是否失压进行辅助判断,可以有效的识别10kV母线的负荷损失是否是故障负荷损失;
步骤4中,全网负荷损失汇总统计:汇总步骤3分析出的每条10kV负荷母线的负荷损失量,最终形成全网的负荷损失量,并细分为故障切除负荷总量与低压脱扣负荷总量,其中故障切除负荷为母线失压引起的负荷损失量,低压脱扣为母线带电运行过程中产生的负荷损失量。
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;
显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,其特征在于:该方法包括负荷计算数据生成和负荷计算设计,所述负荷计算数据生成包括数据处理服务模块、负荷损失点值存入历史库模块、数据文件保存模块;所述负荷计算设计,包括厂拓扑建模、母线入口开关动态搜寻、母线入口功率扫描对比、全网负荷损失汇总设计。
2.根据权利要求1所述的一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,其特征在于:在所述数据处理服务模块中,负荷损失计算采用周期滚动计算,在数据处理服务进程中实现,所述数据处理服务进程会以20秒一个周期对主变10kV低压侧负荷,及其低压侧10kV母线的带电情况进行扫描,遍历所有主变10kV低压侧,根据主变10kV低压侧对应母线的带电情况,将每条母线负荷变化值分别累加至负荷损失值中;
在所述负荷损失点值存入历史库模块中,将所述数据处理服务模块中计算出的负荷损失值,写入非采集模拟量点上,利用点的存盘机制进行历史数据的保存、查看;然后在系统站中增加以下三个非采集模拟量,用于负荷损失计算值的保存,所述三个模拟量为故障损失总负荷loss_all,故障切除负荷loss_cut,低压脱扣损失负荷loss_trip;
在所述数据文件保存模块中,将所述数据处理服务模块中实现电网负荷运行状态的断面保存,系统每20秒会以E文件形式保存电网数据断面;E文件保存于数据处理服务器上,文件名以日期时间标识;为防止数据文件过多占满磁盘空间,系统只保存最近2小时的文件,其它文件会定时删除。
3.根据权利要求1所述的一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,其特征在于:所述厂站拓扑建模指的是进行厂站中设备连接关系建模;所述母线入口开关动态搜寻:根据厂站中设备间的连接关系,以及厂站中开关遥信实现采集状态,动态确定10kV低压母线的运行方式,从而确定10kV母线对应的入口开关;所述母线入口功率扫描对比:对于10kV母线入口功率采用周期循环扫描对比的方式对其负荷损失功率进行监视,对比两个扫描周期内入口功率的变化,并通过母线是否失压进行辅助判断,可有效的识别10kV母线的负荷损失是否是故障负荷损失;所述全网负荷损失汇总统计:汇总所述母线入口功率扫描对比中分析出的每条10kV负荷母线的负荷损失量,最终形成全网的负荷损失量,并细分为故障切除负荷总量与低压脱扣负荷总量,其中故障切除负荷为母线失压引起的负荷损失量,低压脱扣为母线带电运行过程中产生的负荷损失量。
4.根据权利要求2所述的一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,其特征在于:所述负荷损失值包括故障切除负荷、低压脱扣损失负荷及故障损失总负荷三类负荷损失值。
5.根据权利要求2所述的一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,其特征在于:所述文件内容的包括:厂站、母线名称、母线设备号、母线带电状态、入口开关、开关设备号、本次有功、负荷损失、损失原因。
6.根据权利要求2所述的一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,其特征在于:所述故障切除负荷为当前所有失压母线在20秒前的负荷总加-当前所有失压母线负荷总加;所述低压脱扣损失负荷为当前所有未失压母线在20秒前的负荷总加-当前所有未失压母线负荷总加;所述故障损失总负荷为故障切除负荷与低压脱扣损失负荷之和。
7.根据权利要求2所述的一种电网故障停电损失负荷自动计算实现的方法,其特征在于所述数据处理服务进程用于负荷损失自动计算及数据断面保存,该进程部署于PAS服务器上,但独立于PAS服务器和算法引擎进程,从而减少对整个系统的影响,并增加数据处理的稳定性。
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