CN111509718A - 一种用于输变电的安全稳定控制系统以及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用于输变电的安全稳定控制系统以及方法,该系统包括:待切机组变电站控制主站,用于接收各变电站信息采集子站侧的故障信息,并接收各个电厂中各机组可切功率,以及各个机组的功率运行状态信息;还用于根据切机优先级排序结果生成切机指令;机组切机优先级排序装置,用于确定各个机组的预测功率;并根据待切机组故障信息确定预设对应的待切机组以及相应的可切功率,以及根据待切机组对应的可切功率与预测功率,对各待切机组进行切机优先级排序;各电厂,用于根据待切机组切机指令切出对应的机组。本发明能提升电网以及输变电系统的安全稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及变电站控制领域,尤其涉及一种用于输变电的安全稳定控制系统以及方法。
背景技术
为保证电力系统的安全稳定运行,需要配套适当的安全稳定控制措施。现有技术中大多在当发生故障时,直接将所有相关机组全部切出,导致切机数量比多,大量切除机组将在电网中产生大幅的潮流变化,同时对机组频繁进行切机以及投入操作会对机组产生损耗,降低机组性能。
如何对变电站故障后的安全稳定控制措施进行优化,尽量减少切机数量成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明旨在提供一种用于输变电的安全稳定控制系统以及方法,以提高在变电站发生故障时,电网以及输变电系统的安全稳定性。
根据本发明的第一方面,一种用于输变电的安全稳定控制系统,其特征在于,包括:变电站、控制主站,以及与所述变电站控制主站分别连接的机组切机优先级排序装置、多个变电站信息采集子站、以及多个电厂;所述变电站控制主站,用于接收各变电站信息采集子站侧的故障信息,并接收各个电厂中各机组可切功率,以及各个机组的功率运行状态信息;还用于根据所述机组切机优先级排序装置发送的切机优先级排序结果生成切机指令,发送至对应的电厂;
机组切机优先级排序装置,用于根据各个机组的功率运行状态信息以及经由预设的训练好的机器学习模型,确定各个机组的预测功率;并根据所述故障信息确定预设对应的待切机组以及相应的可切功率,以及根据待切机组对应的可切功率与预测功率,对各待切机组进行切机优先级排序;
各电厂,用于根据所述切机指令切出对应的机组。
优选地,所述机组切机优先级排序装置包括:
优先级排序模块,用于根据所述待切机组对应的可切功率大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序,当两个或者以上的待切机组的可切功率相同时,预测功率高的优先级高;或者,根据所述待切机组对应的可切功率与预测功率的和值大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序。
优选地,所述机组切机优先级排序装置还包括:
待切机组确定模块,用于根据预设的各个故障与切机机组对象的对应关系,将所述故障信息对应的所有切机机组对象确定为对应的待切机组,并根据所述变电站控制主站接收到的各个机组的可切功率,确定待切机组对应的可切功率。
优选地,所述电厂为风力发电厂,所述机组为风力发电机组,所述功率运行状态信息包括风速信息、风向信息、转速信息以及各风力发电机组的扭矩信息;所述机器学习模型为神经网络模型。
优选地,所述变电站控制主站包括:
切机命令生成模块,用于将排序前N位的待切机组作为最终切机机组,所述排序前N位的待切机组的可切功率和值大于或等于所有所述待切机组的可切功率和值的预定比例,所述预定比例大于90%,且小于100%;用于生成带有最终切机机组的机组标识的切机指令,并将所述切机指令发送至各最终切机机组对应的电厂,以使电厂切出所述最终切机机组。
本发明还提供一种用于输变电的安全稳定控制方法,包括:
变电站控制主站接收各变电站信息采集子站侧的故障信息,并接收各个电厂中各机组可切功率,以及各个机组的功率运行状态信息;
机组切机优先级排序装置,根据各个机组的功率运行状态信息以及经由预设的训练好的机器学习模型,确定各个机组的预测功率;并根据所述故障信息确定预设对应的待切机组以及相应的可切功率,以及根据待切机组对应的可切功率与预测功率,对各待切机组进行切机优先级排序,并将排序结果发送变电站控制主站;
变电站控制主站,根据所述排序结果,生成切机指令发送至对应的电厂,以使电厂根据切机指令切出对应的机组。
优选地,所述根据待切机组对应的可切功率与预测功率,对各待切机组进行切机优先级排序的步骤包括:
机组切机优先级排序装置根据所述待切机组对应的可切功率大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序,当两个或者以上的待切机组的可切功率相同时,预测功率高的优先级高;或者,
机组切机优先级排序装置根据所述待切机组对应的可切功率与预测功率的和值大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序。
优选地,所述根据所述故障信息确定预设对应的待切机组以及对应的可切功率的步骤包括:
机组切机优先级排序装置根据预设的各个故障与切机机组对象的对应关系,将所述故障信息对应的所有切机机组对象确定为对应的待切机组,并根据所述变电站控制主站接收到的各个机组的可切功率,确定待切机组对应的可切功率。
优选地,所述电厂为风力发电厂,所述机组为风力发电机组,所述功率运行状态信息包括风速信息、风向信息、转速信息以及各风力发电机组的扭矩信息;所述机器学习模型为神经网络模型。
优选地,所述根据所述排序结果,生成切机指令发送至对应的电厂,以使电厂切出切机指令对应的机组的步骤包括:
所述变电站控制主站将排序前N位的待切机组作为最终切机机组,所述排序前N位的待切机组的可切功率和值大于或等于所有所述待切机组的可切功率和值的预定比例,所述预定比例大于90%,且小于100%;
所述变电站控制主站生成带有最终切机机组的机组标识的切机指令,并将所述切机指令发送至各最终切机机组对应的电厂,以使电厂切出所述最终切机机组。
本发明提出的一种用于输变电的安全稳定控制系统以及方法,在切出各故障对应的机组时,不是依照预设的故障与切机机组对象的对应关系,直接将所有的切机机组对象全部切出,而是将所有的切机机组对象根据其可切功率以及预测功率对各个机组对象进行切出优先级排序,预测功率高的机组在故障情况下运行对电网的冲击和稳定会带来较大影响,而预测功率低的机组在故障情况下可以允许其容错运行,由此优先切出预测功率高的机组。由此实现在故障模式下尽量减少切机机组的数量,提升在变电站发生故障时,电网以及输变电系统的安全稳定性。
附图说明
并入到说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例,并且与描述一起用于解释本发明的原理。在这些附图中,类似的附图标记用于表示类似的要素。下面描述中的附图是本发明的一些实施例,而不是全部实施例。对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示例性地示出了本发明提供的一种用于输变电的安全稳定控制系统的结构框图。
图2示例性地示出了本发明提供的一种用于输变电的安全稳定控制方法的流程图。
具体实施方式
现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式,然而,本发明可以用许多不同的形式来实施,并且不局限于此处描述的实施例,提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明,并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中,相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明,此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外,可以理解的是,以通常使用的词典限定的术语,应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义,而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
如图1所示,一种用于输变电的安全稳定控制系统,包括:变电站控制主站100,以及与所述变电站控制主站100分别连接的机组切机优先级排序装置102、多个变电站信息采集子站104、以及多个电厂106;
所述变电站控制主站100,用于接收各变电站信息采集子站侧的故障信息,并接收各个电厂106中各机组可切功率,以及各个机组的功率运行状态信息;还用于根据所述机组切机优先级排序装置102发送的切机优先级排序结果生成切机指令,发送至对应的电厂106。
各机组可切功率可以是各机组实时的运行功率,小于各机组的额定功率。所述功率运行状态信息包括风速信息、风向信息、转速信息以及各风力发电机组的扭矩信息等;功率运行状态信息可以包含其他用于确定机组功率的参数信息。
该故障信息可以包括各变电站信息采集子站侧发生断面开断,断面开断具体可以包括:双回投运,双回同时或相继跳闸(在同一启动周期内);单回投运,投运线路跳闸。该故障信息可以包括各变电站信息采集子站侧闭锁、各变电站信息采集子站侧总功能压板退出、以及变电站信息采集子站104至变电站控制主站100通道压板退出等。对应于各类故障,预先设置有对应该故障需要切出的切机机组对象,以形成预设的各个故障与切机机组对象的对应关系。以内蒙古土右电厂送出500kV输变电工程为例,其包含一个变电站主站、一个变电站从站以及两个电厂(华电土右电厂以及萨拉齐电厂),当该变电站从站发生断面断开故障时,可以设置切机机组对象为萨拉齐电厂的第一号机组以及华电土右电厂的全部机组。各故障与切机机组对象的对应关系,根据故障关联因素、机组位置、机组功率等因素综合考虑,在此不做限定,各个电厂以及各个输变电系统根据实际运行需要预先设置。
机组切机优先级排序装置102,用于根据各个机组的功率运行状态信息以及经由预设的训练好的机器学习模型,确定各个机组的预测功率;并根据所述故障信息确定预设对应的待切机组以及相应的可切功率,以及根据待切机组对应的可切功率与预测功率,对各待切机组进行切机优先级排序;
各电厂106,用于根据所述切机指令切出对应的机组。
优选地,所述机组切机优先级排序装置102包括:
优先级排序模块(图中未示出),用于根据所述待切机组对应的可切功率大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序,当两个或者以上的待切机组的可切功率相同时,预测功率高的优先级高;或者,根据所述待切机组对应的可切功率与预测功率的和值大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序。
进一步优选地,所述机组切机优先级排序装置还包括:
待切机组确定模块(图中未示出),用于根据预设的各个故障与切机机组对象的对应关系,将所述故障信息对应的所有切机机组对象确定为对应的待切机组,并根据所述变电站控制主站接收到的各个机组的可切功率,确定待切机组对应的可切功率。
具体操作时,所述电厂为风力发电厂,所述机组为风力发电机组,所述机器学习模型为神经网络模型。可以将各个机组的历史功率运行状态信息作为模型输入训练数据,各个历史时刻历史功率运行状态信息对应的机组实际输出功率作为模型输出训练数据,对神经网络模型进行训练,得到训练好的模型。将某一机组实时的功率运行状态信息输入训练好的模型,模型的输出即为预测得到的该机组的预测功率。
优选地,所述变电站控制主站包括:
切机命令生成模块(图中未示出),用于将排序前N位的待切机组作为最终切机机组,所述排序前N位的待切机组的可切功率和值大于或等于所有所述待切机组的可切功率和值的预定比例,所述预定比例大于90%,且小于100%(机组的功率超负荷裕度为10%);用于生成带有最终切机机组的机组标识的切机指令,并将所述切机指令发送至各最终切机机组对应的电厂,以使电厂切出所述最终切机机组。
本实施例在切出各故障对应的机组时,不是依照预设的故障与切机机组对象的对应关系,直接将所有的切机机组对象全部切出,而是将所有的切机机组对象根据其可切功率以及预测功率(代表其将来的功率出力能力)对各个机组对象进行切出优先级排序,预测功率高的机组在故障情况下运行对电网的冲击和稳定会带来较大影响,而预测功率低的机组在故障情况下可以允许其容错运行,由此优先切出预测功率高的机组。对于各类故障,容错运行的功率可以小于或等于所有的切机机组对象的功率和的10%,在故障情况下允许其容错运行的预测功率低的机组的总功率小于或等于所有的切机机组对象的功率和的10%(即确定切出的排序前N位的待切机组的可切功率和值大于所有所述待切机组的可切功率和值的90%)。由此实现在故障模式下尽量减少切机机组的数量,提升在变电站发生故障时,电网以及输变电系统的安全稳定性。
如图2所示,本实施例提供一种用于输变电的安全稳定控制方法,该方法为图1所示系统对应的方法实施例,图1的解释说明均可以应用于本实施例,该方法包括:
步骤201:变电站控制主站接收各变电站信息采集子站侧的故障信息,并接收各个电厂中各机组可切功率,以及各个机组的功率运行状态信息;
步骤202:机组切机优先级排序装置根据各个机组的功率运行状态信息以及经由预设的训练好的机器学习模型,确定各个机组的预测功率;
步骤203:机组切机优先级排序装置根据所述故障信息确定预设对应的待切机组以及相应的可切功率;
步骤204:根据待切机组对应的可切功率与预测功率,对各待切机组进行切机优先级排序,并将排序结果发送变电站控制主站;
步骤205:变电站控制主站根据所述排序结果,生成切机指令发送至对应的电厂;
步骤206:电厂根据切机指令切出对应的机组。
优选地,步骤204包括:
机组切机优先级排序装置根据所述待切机组对应的可切功率大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序,当两个或者以上的待切机组的可切功率相同时,预测功率高的优先级高;或者,
机组切机优先级排序装置根据所述待切机组对应的可切功率与预测功率的和值大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序。
优选地,步骤203包括:
机组切机优先级排序装置根据预设的各个故障与切机机组对象的对应关系,将所述故障信息对应的所有切机机组对象确定为对应的待切机组,并根据所述变电站控制主站接收到的各个机组的可切功率,确定待切机组对应的可切功率。
具体地,所述电厂为风力发电厂,所述机组为风力发电机组,所述功率运行状态信息包括风速信息、风向信息、转速信息以及各风力发电机组的扭矩信息;所述机器学习模型为神经网络模型。
优选地,步骤205包括:
所述变电站控制主站将排序前N位的待切机组作为最终切机机组,所述排序前N位的待切机组的可切功率和值大于或等于所有所述待切机组的可切功率和值的预定比例,所述预定比例大于90%,且小于100%;
所述变电站控制主站生成带有最终切机机组的机组标识的切机指令,并将所述切机指令发送至各最终切机机组对应的电厂,以使电厂切出所述最终切机机组。
本实施例在切出各故障对应的机组时,不是依照预设的故障与切机机组对象的对应关系,直接将所有的切机机组对象全部切出,而是将所有的切机机组对象根据其可切功率以及预测功率(代表其将来的功率出力能力)对各个机组对象进行切出优先级排序,预测功率高的机组在故障情况下运行对电网的冲击和稳定会带来较大影响,而预测功率低的机组在故障情况下可以允许其容错运行,由此优先切出预测功率高的机组。由此实现在故障模式下尽量减少切机机组的数量,提升在变电站发生故障时,电网以及输变电系统的安全稳定性。
已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而,本领域技术人员所公知的,正如附带的专利权利要求所限定的,除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。
通常地,在权利要求中使用的所有术语都根据他们在技术领域的通常含义被解释,除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例,除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行,除非明确地说明。
Claims (10)
1.一种用于输变电的安全稳定控制系统,其特征在于,包括:变电站、控制主站,以及与所述变电站控制主站分别连接的机组切机优先级排序装置、多个变电站信息采集子站、以及多个电厂;
所述变电站控制主站,用于接收各变电站信息采集子站侧的故障信息,并接收各个电厂中各机组可切功率,以及各个机组的功率运行状态信息;还用于根据所述机组切机优先级排序装置发送的切机优先级排序结果生成切机指令,发送至对应的电厂;
机组切机优先级排序装置,用于根据各个机组的功率运行状态信息以及经由预设的训练好的机器学习模型,确定各个机组的预测功率;并根据所述故障信息确定预设对应的待切机组以及相应的可切功率,以及根据待切机组对应的可切功率与预测功率,对各待切机组进行切机优先级排序;
各电厂,用于根据所述切机指令切出对应的机组。
2.根据权利要求1所述的用于输变电的安全稳定控制系统,其特征在于,所述机组切机优先级排序装置包括:
优先级排序模块,用于根据所述待切机组对应的可切功率大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序,当两个或者以上的待切机组的可切功率相同时,预测功率高的优先级高;或者,根据所述待切机组对应的可切功率与预测功率的和值大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序。
3.根据权利要求2所述的用于输变电的安全稳定控制系统,其特征在于,所述机组切机优先级排序装置还包括:
待切机组确定模块,用于根据预设的各个故障与切机机组对象的对应关系,将所述故障信息对应的所有切机机组对象确定为对应的待切机组,并根据所述变电站控制主站接收到的各个机组的可切功率,确定待切机组对应的可切功率。
4.根据权利要求3所述的用于输变电的安全稳定控制系统,其特征在于,所述电厂为风力发电厂,所述机组为风力发电机组,所述功率运行状态信息包括风速信息、风向信息、转速信息以及各风力发电机组的扭矩信息;所述机器学习模型为神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的用于输变电的安全稳定控制系统,其特征在于,所述变电站控制主站包括:
切机命令生成模块,用于将排序前N位的待切机组作为最终切机机组,所述排序前N位的待切机组的可切功率和值大于或等于所有所述待切机组的可切功率和值的预定比例,所述预定比例大于90%,且小于100%;用于生成带有最终切机机组的机组标识的切机指令,并将所述切机指令发送至各最终切机机组对应的电厂,以使电厂切出所述最终切机机组。
6.一种用于输变电的安全稳定控制方法,其特征在于,包括:
变电站控制主站接收各变电站信息采集子站侧的故障信息,并接收各个电厂中各机组可切功率,以及各个机组的功率运行状态信息;
机组切机优先级排序装置,根据各个机组的功率运行状态信息以及经由预设的训练好的机器学习模型,确定各个机组的预测功率;并根据所述故障信息确定预设对应的待切机组以及相应的可切功率,以及根据待切机组对应的可切功率与预测功率,对各待切机组进行切机优先级排序,并将排序结果发送变电站控制主站;
变电站控制主站,根据所述排序结果,生成切机指令发送至对应的电厂,以使电厂根据切机指令切出对应的机组。
7.根据权利要求6所述的用于输变电的安全稳定控制方法,其特征在于,所述根据待切机组对应的可切功率与预测功率,对各待切机组进行切机优先级排序的步骤包括:
机组切机优先级排序装置根据所述待切机组对应的可切功率大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序,当两个或者以上的待切机组的可切功率相同时,预测功率高的优先级高;或者,
机组切机优先级排序装置根据所述待切机组对应的可切功率与预测功率的和值大小对各待切机组进行优先级由高到低的排序。
8.根据权利要求7所述的用于输变电的安全稳定控制方法,其特征在于,所述根据所述故障信息确定预设对应的待切机组以及对应的可切功率的步骤包括:
机组切机优先级排序装置根据预设的各个故障与切机机组对象的对应关系,将所述故障信息对应的所有切机机组对象确定为对应的待切机组,并根据所述变电站控制主站接收到的各个机组的可切功率,确定待切机组对应的可切功率。
9.根据权利要求8所述的用于输变电的安全稳定控制方法,其特征在于,所述电厂为风力发电厂,所述机组为风力发电机组,所述功率运行状态信息包括风速信息、风向信息、转速信息以及各风力发电机组的扭矩信息;所述机器学习模型为神经网络模型。
10.根据权利要求9所述的用于输变电的安全稳定控制方法,其特征在于,所述根据所述排序结果,生成切机指令发送至对应的电厂,以使电厂切出切机指令对应的机组的步骤包括:
所述变电站控制主站将排序前N位的待切机组作为最终切机机组,所述排序前N位的待切机组的可切功率和值大于或等于所有所述待切机组的可切功率和值的预定比例,所述预定比例大于90%,且小于100%;
所述变电站控制主站生成带有最终切机机组的机组标识的切机指令,并将所述切机指令发送至各最终切机机组对应的电厂,以使电厂切出所述最终切机机组。
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