CN109685374A - 一种基于复杂网络的电网关键单元辨识评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于复杂网络的电网关键单元辨识评估方法，采用多种网络特征指标来对整个网络的功能性质进行量化，根据电网的电能传输物理特性，对电网中的节点及线路进行结构重要度排序，辨识评估电网中的关键结构单元，量化评估电网运行风险，制定切实有效的预防控制措施，预防减少电网应急事故的发生，降低电网运行风险。
Description
技术领域
本发明涉及一种电网故障预防方法，具体说是一种基于复杂网络的电网关键单元辨识评估方法。
背景技术
电力能源广泛应用在动力、通讯、照明、制造等各行各业，是经济发展的支柱，也是社会生活正常运行的保障。近年来，国内外因各种因素导致的大面停电事故时有发生，严重影响到人们的日常生产生活，造成巨大的经济损失和恶劣的社会影响，电网安全稳定运行依然面临严峻挑战。为防止出现严重的电力安全事故，必须构建强有力的电网应急管理体系，不仅要求能够快速恢复电网故障，更要求能够采用多种评估手段来预防电网故障的发生。
构建应急管理体系，其中一个重要环节是评估电网风险。电网企业每年都会对管辖范围内的电网进行风险辨识评估，目前在运行风险评估中主要以能量管理为主要工具，通过连续监测电网的状态信息，综合预设的风险评估指标进行风险评估，确定风险等级，进行风险控制。以预估风险为参考，提前制定相应的风险预控措施，减少风险事故的发生。采用该方法使得以电网事故事件为中心的管理工作相对滞后，电力设备运维检修效率不高，电网风险和关键脆弱单元辨识评估不到位。因此，需要完善以电网设备状态评价、静态可靠性分析以及连锁故障分析、电网脆弱性评估为基础的电网风险评估方法，对于提高电网设备状态检修效率，完善相关电网调度运行方式，强化电网风险闭环管控，增强电网故障应急能力有十分重要的意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于复杂网络的电网关键单元辨识评估方法。根据电网的电能传输物理特性，对电网中的节点及线路进行结构重要度排序，辨识评估电网中的关键结构单元，可量化评估电网运行风险，制定切实有效的预防控制措施，预防减少电网应急事故的发生，降低电网运行风险。
本发明的目的通过以下技术方案实现：
一种基于复杂网络的电网关键单元辨识评估方法，其特征在于：该方法采用多种网络特征指标来对整个网络的功能性质进行量化，根据电网的电能传输物理特性，对电网中的节点及线路进行结构重要度排序，辨识评估电网中的关键结构单元，量化评估电网运行风险，制定切实有效的预防控制措施，预防减少电网应急事故的发生，降低电网运行风险。
具体如下：
1)以线路阻抗作为边权建模；将整个线路的电抗作为支路的权重，然后对任意两点之间的最短电气路径进行搜索，从而计算整个网络任意两个节点之间的最短距离和网络效率，如式(1)和(2)所示：
式中：n为节点个数，dij为网络中任意两个节点之间的边权重之和；
2)以线路发电机出力及潮流分布为权重建模；线路潮流计算分布的权重能有效反映整个网络运行实际状况，衡量节点及线路重要程度或活跃程度的指标参数是该模型状态的电气介数；将交流潮流计算进行简化处理，系统网络节点电压相角关系表达式如式(3)所示：
θ＝B-1P (3)
式中：θ为电压相角的列向量，B表示线路导纳矩阵；
线路潮流求解表达式方程及向量表示方法如式(4)和(5)所示：
式中：F表示的是线路有功功率列向量，B0则为支路导纳矩阵，φ表示线路的相角的列向量；同时电压相角θ与支路相角差φ存在如下关系：
根据以上表达式可以得到：
F＝B0AB-1P＝YP (7)
式中：Y＝B0AB-1是一个稀疏矩阵，因此F中不存在取值为0的元素，与电网实际运行情况较为符合；
复杂网络理论之中，介数通常分为节点介数和边介数，其中节点介数定义为网络中所有最短路径中通过某节点最短路径数目占所有最短路径比例，边介数定义为所有最短路径中通过某条边最短路径数目占所有最短路径比例；因此，网络系统元件的介数定义如式(8)所示：
3)电网物理特性的电气介数指标能够反映电网的结构重要度；通过分析结构重要度，得到电网中每个节点及线路的重要程度排序，为电网企业在关键节点及线路的风险预防控制中提供决策支持。
进一步，采用多种网络特征指标来对整个网络的功能性质进行量化，例如网络度、节点及边介数、平均最短距离、网络效率等。
本发明通过分析结构重要度，可以得到电网中每个节点及线路的重要程度排序，能够为电网企业在关键节点及线路的风险预防控制中提供决策支持。通过复杂网络理论来辨识分析电网关键设备单元，针对关键重要薄弱设备单元制定预防控制及应急措施，对预防电网事故和事故后应急管理均具有较强的工程指导价值。
本发明将复杂网络辨识评估的方法应用于应急管理体系中，基于电网的电能传输物理特性，对电网中的节点及线路进行结构重要度排序，辨识评估电网中的关键结构单元，能够更加准确的量化评估电网运行风险，进而有效预防停电应急事故发生。本发明可用于输电电路故障的仿真计算。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面通过实施方式作进一步介绍。
一种基于复杂网络的电网关键单元辨识评估方法，采用多种网络特征指标来对整个网络的功能性质进行量化，根据电网的电能传输物理特性，对电网中的节点及线路进行结构重要度排序，辨识评估电网中的关键结构单元，量化评估电网运行风险，制定切实有效的预防控制措施，预防减少电网应急事故的发生，降低电网运行风险。
具体如下：
1)以线路阻抗作为边权建模。该方法将整个线路的电抗作为支路的权重，然后对任意两点之间的最短电气路径进行搜索，从而计算整个网络任意两个节点之间的最短距离和网络效率，如式(1)和(2)所示：
式中：n为节点个数，dij为网络中任意两个节点之间的边权重之和。
2)以线路发电机出力及潮流分布为权重建模。根据线路潮流计算分布的权重能有效反映整个网络运行实际状况，目前广泛应用于衡量节点及线路重要程度或活跃程度的指标参数是该模型状态的电气介数。将交流潮流计算进行简化处理，系统网络节点电压相角关系表达式如式(3)所示：
θ＝B-1P (3)
式中：θ为电压相角的列向量，B表示线路导纳矩阵。
线路潮流求解表达式方程及向量表示方法如式(4)和(5)所示：
式中：F表示的是线路有功功率列向量，B0则为支路导纳矩阵，φ表示线路的相角的列向量。同时电压相角θ与支路相角差φ存在如下关系：
根据以上表达式可以得到：
F＝B0AB-1P＝YP (7)
式中：Y＝B0AB-1是一个稀疏矩阵，因此F中一般不存在取值为0的元素，与电网实际运行情况较为符合。
复杂网络理论之中，介数通常分为节点介数和边介数，其中节点介数定义为网络中所有最短路径中通过某节点最短路径数目占所有最短路径比例，边介数定义为所有最短路径中通过某条边最短路径数目占所有最短路径比例。因此，网络系统元件的介数定义如式(8)所示：
本发明中所应用的电气介数是考虑了发电与负荷节点间的能量传输以及线路负荷水平。利用潮流加权建立的网络模型主要考虑潮流在整个网络中分布特点，潮流分布集中、负载较高的节点重要程度高。因此，在电网结构脆弱性评估过程中，网络关键节点建模评估方法有所侧重，考虑电网物理特性的电气介数指标更加能够反映电网的结构重要度。
通过分析结构重要度，可以得到电网中每个节点及线路的重要程度排序，能够为电网企业在关键节点及线路的风险预防控制中提供决策支持。通过复杂网络理论来辨识分析电网关键设备单元，针对关键重要薄弱设备单元制定预防控制及应急措施，对预防电网事故和事故后应急管理均具有较强的工程指导价值。
Claims (3)
1.一种基于复杂网络的电网关键单元辨识评估方法，其特征在于：该方法采用多种网络特征指标来对整个网络的功能性质进行量化，根据电网的电能传输物理特性，对电网中的节点及线路进行结构重要度排序，辨识评估电网中的关键结构单元，量化评估电网运行风险，制定切实有效的预防控制措施，预防减少电网应急事故的发生，降低电网运行风险。
2.根据权利要求1所述的基于复杂网络的电网关键单元辨识评估方法，其特征在于具体如下：
1)以线路阻抗作为边权建模；将整个线路的电抗作为支路的权重，然后对任意两点之间的最短电气路径进行搜索，从而计算整个网络任意两个节点之间的最短距离和网络效率，如式(1)和(2)所示：
式中：n为节点个数，dij为网络中任意两个节点之间的边权重之和；
2)以线路发电机出力及潮流分布为权重建模；线路潮流计算分布的权重能有效反映整个网络运行实际状况，衡量节点及线路重要程度或活跃程度的指标参数是该模型状态的电气介数；将交流潮流计算进行简化处理，系统网络节点电压相角关系表达式如式(3)所示：
θ＝B-1P (3)
式中：θ为电压相角的列向量，B表示线路导纳矩阵；
线路潮流求解表达式方程及向量表示方法如式(4)和(5)所示：
式中：F表示的是线路有功功率列向量，B0则为支路导纳矩阵，φ表示线路的相角的列向量；同时电压相角θ与支路相角差φ存在如下关系：
根据以上表达式可以得到：
F＝B0AB-1P＝YP (7)
式中：Y＝B0AB-1是一个稀疏矩阵，因此F中不存在取值为0的元素，与电网实际运行情况较为符合；
复杂网络理论之中，介数通常分为节点介数和边介数，其中节点介数定义为网络中所有最短路径中通过某节点最短路径数目占所有最短路径比例，边介数定义为所有最短路径中通过某条边最短路径数目占所有最短路径比例；因此，网络系统元件的介数定义如式(8)所示：
3)电网物理特性的电气介数指标能够反映电网的结构重要度；通过分析结构重要度，得到电网中每个节点及线路的重要程度排序，为电网企业在关键节点及线路的风险预防控制中提供决策支持。
3.根据权利要求1所述的基于复杂网络的电网关键单元辨识评估方法，其特征在于：网络特征指标包括：网络度、节点及边介数、平均最短距离、网络效率。
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