CN113131465B - 一种适用于地区电网的电网模型整合方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种适用于地区电网的电网模型整合方法，可以应用于地区电网风险协调控制系统中。该方法首先基于状态估计数据生成在线数据，并和节点支路模型的离线数据进行比对识别出当前需拼接的节点和支路，将拼接点及以下的节点和支路拼接到在线数据中，形成完整、有效的全网拓扑结构。获得已拼接节点的有功、无功注入量，通过数据整合和潮流计算，在保证拼接点侧潮流精度的同时使待拼接的电力网络潮流能合理分布。本发明拓展了电力调度系统中的设备建模范围，提高了后续电网安全稳定分析的计算精度和准确性，便于电网调度运行人员及时处置电网中发生安全稳定风险，具有较好的应用价值。

Description

一种适用于地区电网的电网模型整合方法及装置
技术领域
本发明属于电力系统自动化技术领域，具体涉及一种适用于地区电网的电网模型整合方法，还涉及一种适用于地区电网的电网模型整合装置。
背景技术
随着特高压交直流混联大电网和清洁能源的快速发展，电力系统特性发生深刻变化，一是特高压交直流混联电网规模快速扩大推动电网重构，电网一体化特征凸显，电网运行难度和风险增大；二是高渗透率新能源快速发展带来电源重构，系统运行不确定性显著增强；三是分布式电源、储能等新型负荷比例快速上升导致负荷重构，负荷侧潮流呈现双向流动特征；四是市场化的深入推进客观上要求调度运行进入安全与经济并重的新模式；五是日益严峻的网络安全、多样化的自然灾害等外部因素给电网运行增加了风险。
目前各级调度中心普遍都建设了能量管理系统，可以对电网中的潮流水平、重要设备运行情况开展有效的调度控制，并利用高级应用的计算结果指导电网安全稳定运行，但是电网的结构复杂，组成元素多样，如何保证电网中的设备模型都能得到有效建模是一个难点。同时在地区电网的调度系统中，由于超出系统建模范围，接入的量测质量较差，设备参数不完整以及设备的管理权限等问题，部分厂站只能从状态估计计算中排除。这对电网的安全稳定运行造成了不利影响，排除的厂站只能做等值成负荷或机组处理，电网结构不完整将影响后续高级功能的正确计算，调度运行人员根据高级功能的计算结果开展调度运行操作将带来灾难性后果。
因此，迫切需要根据电网中的未建模设备或排除设备，开展电网模型的拼接整合，保证电网模型的完整性，提供该部分设备合理的运行情况，为后续高级功能提供良好的数据基础，提高电网安全稳定分析的计算精度，有效降低电网调度运行风险。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种适用于地区电网的电网模型整合方法，将离线数据中的独有节点和支路拼接到在线数据的电网模型中，保证电网模型的完整性。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种适用于地区电网的电网模型整合方法，包括以下过程：
分别获取在线数据和离线数据的电网模型，形成在线节点集合和离线节点集合；
将在线节点集合和离线节点集合进行比对，判断在线节点集合是否全部包含于离线节点集合；若是，则遍历在线节点集合识别出拼接点，形成拼接点集合；
遍历拼接点集合中每个拼接点，将离线数据中拼接点的独有相邻节点和支路拼接到在线数据中拼接点下，并将已拼接的相邻节点作为已拼接节点，形成已拼接节点集合；
获取已拼接节点集合中已拼接点的量测值，更新到在线数据中的相应节点并对无量测的已拼接点进行潮流预分布，获得最终拼接后的全网模型和潮流。
可选的，在所述获取在线数据和离线数据的电网模型前，还包括：
将状态估计中的电气物理设备和离线数据中的节点进行关联映射；
比较在线数据和离线数据的电网模型的建模范围；
若比较结果为离线数据的电网模型建模范围超过在线数据的电网模型建模范围，则开展电网模型整合。
可选的，所述将在线节点集合和离线节点集合进行比对，判断在线节点集合是否全部包含于离线节点集合，包括：
1)将在线节点集合和离线节点集合合并成全集并备注各节点所属原集，按照预先设定的排序优先级顺序对合集进行排序；
2)对排序后的合集按照预设窗口从合集首端开始滑动，查找到满足窗口内所有节点重复对应的最大窗口，若窗口内同时具备在线节点和离线节点，则判断窗口内在线节点属于离线节点集合，继续滑动窗口直至合集内所有节点比较完成；
3)根据合集内所有节点比较结果，判断所有在线节点是否都存在重复的离线节点，若是则表明在线节点集合包含于离线节点集合。
可选的，所述预先设定的排序优先级顺序为节点名称>电压等级>回路号。
可选的，所述按照预设窗口从合集首端开始滑动，查找到满足窗口内所有节点重复对应的最大窗口，包括：
设初始窗口初始大小为W，优先比较窗口内第1个节点C1和窗口内最后一个节点CW，比较公式如下：
Figure GDA0003897290530000031
Figure GDA0003897290530000032
其中，Fmatch为节点重复标志，取值为0或1，1表示比较的两个节点重复，0表示比较的两个节点不重复；N为待比较的节点属性个数，C1.i为节点C1的属性i，Cw.i为节点CW的属性i，Cmp(C1.i,Cw.i)为节点C1和节点CW的属性比较函数；
若Fmatch＝1，说明窗口内所有节点重复，将窗口扩大至2W，若1>Fmatch≥0，缩小窗口至Int(W2)；
继续迭代比较新窗口内的第一个节点和最后一个节点，若直至窗口缩小至2仍不存在重复节点且窗口内第一个节点属于在线节点集合，则表明存在在线节点未包含于离线节点集合，否则直至找到与窗口内第一个节点相距最远的重复节点CWend，此时对应的最终窗口Wend，此窗口内的节点均重复。
可选的，所述遍历在线节点集合识别拼接点，形成拼接点集合，包括：
1)遍历在线节点集合{Bi.zx}，以当前在线节点Bi.zx为基准，通过支路连接关系在在线数据和离线数据中分别查找此节点的相邻节点，比较在线数据和离线数据中相邻的节点个数及属性，若在线的相邻节点个数小于离线的相邻节点个数，且在线的相邻节点全部包含于离线的相邻节点，则将当前在线节点Bi.zx作为候选拼接点，并将该候选拼接点的相邻节点中仅离线数据中独有的相邻节点作为下一步拼接点，遍历完在线节点集合{Bi.zx}后形成候选拼接点集合{Bi.hx}，其中i＝1,…,Nhx，Nhx为候选节点个数；
2)遍历候选拼接点集合{Bi.hx}，以候选拼接点Bi.hx中下一步拼接点为基准，在离线节点集合{Bi.dx}中继续查找下一步拼接点的所有相邻节点，若所有相邻节点(不包括候选拼接点)均满足不属于在线节点集合{Bi.zx}的条件，且相邻节点个数满足门槛要求，则确定候选拼接点Bi.hx为正式拼接点Bi，遍历完候选拼接点集合{Bi.hx}后形成正式拼接点集合{Bi}，其中i＝1,…,N，N为拼接点集合个数。
具体计算公式如下：
Figure GDA0003897290530000041
其中，Bi.hx.j.k为候选拼接点Bi.hx第j个下一步拼接点的第k个相邻节点，Ni.hx是候选拼接点Bi.hx的下一步拼接点个数，Ni.hx.j为候选拼接点Bi.hx第j个下一步拼接点的相邻节点个数，bj.k为候选拼接点Bi.hx第j个下一步拼接点的第k个相邻节点对比结果，若Bi.hx.j.k属于在线节点集合{Bi.zx}，则比对结果为0，若Bi.hx.j.k不属于在线节点集合{Bi.zx}，则比对结果为1；m为不一致相邻节点个数门槛值，由人工设定。
可选的，所述将离线数据中拼接点独有的相邻节点和支路拼接到在线数据中拼接点下，包括：
1)以当前拼接点Bi为根节点，将在离线数据中搜索到的下一步拼接点及其独有相邻节点、支路拼接到在线数据的当前拼接点Bi中，重新以下一步拼接点的相邻节点为根节点，继续迭代开展其相邻节点、支路的搜索和拼接，直至完成当前拼接点Bi下所有相邻节点的拼接，将当前拼接点Bi下已拼接的所有相邻节点形成已拼接节点集合{Bi.pj}；
2)遍历已拼接节点集合{Bi.pj}，检查已拼接节点Bi.pj是否为另一拼接点Bj，若是，则表明当前拼接点Bi和另一拼接点Bj相互联通，另一拼接点Bj无需再开展节点和支路的拼接。
可选的，所述对无量测的已拼接节点进行潮流预分布，包括：
8-1)根据获取到的已拼接节点集合{Bi.pj}，根据节点类型(例如机组、负荷)区分出拼接机组和拼接负荷，计算拼接机组、拼接负荷对拼接点的有功、无功灵敏度。
8-2)开展已拼接节点集合{Bi.pj}中无实测节点的潮流预分布。
统计拼接节点Bi中存在的功率不平衡量，将不平衡量按等比例分摊到无实测的拼接负荷，若负荷调整不够(如Bi潮流上送，拼接机组的实测有功出力小于Bi潮流)，则等比例调整无实测的拼接机组。
有功不平衡量ΔPs.i计算公式如下：
Figure GDA0003897290530000061
其中，Ni.gn是拼接点Bi下有实测的拼接机组个数，λi.j是第j个拼接机组对拼接点Bi的有功灵敏度，Pj是第j个拼接机组的实测有功，Ni.ld是拼接点Bi下有实测的拼接负荷个数，λi.k是第k个拼接负荷对拼接点Bi的有功灵敏度，Pk是第k个拼接负荷的实测有功，Pi为拼接点Bi的有功。
可选的，还包括对在线数据进行潮流优化调整：
统计拼接后在线数据中全网功率不平衡量(扣除平衡机可分摊量)，将不平衡量向全网负荷等比例分摊。根据拼接负荷的分摊量进行潮流优化调整，目标是保证拼接点和有实测节点的潮流调整量最小。
所述潮流调整包括有功调整和无功调整，以有功调整为例，有功优化调整的目标函数和约束条件如下：
目标函数：
Figure GDA0003897290530000062
约束条件：
Figure GDA0003897290530000063
其中，ΔPi是拼接点Bi的有功调整量，ΔPj是已拼且有实测数据节点的有功调整量，Nc为已拼且有实测数据的节点个数，λi.k是第k个拼接负荷对第i个拼接点的有功灵敏度，ΔPk是第k个拼接负荷的有功调整量，Mi.ld是拼接点Bi下的所有拼接负荷个数，λi.kk是第kk个拼接机组对第i个拼接点的有功灵敏度，ΔPkk是第kk个拼接机组的有功调整量，Mi.gn是拼接点Bi下的所有拼接机组个数。
无功优化调整模型与此公式类似。
相应的，本发明提供了一种适用于地区电网的电网模型整合装置，包括：
数据获取模块，被配置于获取在线数据和离线数据的电网模型，形成在线节点集合和离线节点集合；
节点比对模块，被配置于将在线节点集合和离线节点集合进行比对，判断在线节点集合是否全部包含于离线节点集合；
拼接点识别模块，被配置于若判断结果为在线节点集合全部包含于离线节点集合，则遍历在线节点集合识别拼接点，形成拼接点集合；
节点拼接模块，用于遍历拼接点集合中每个拼接点，将离线数据中拼接点的独有相邻节点和支路拼接到在线数据中拼接点下，并将已拼接的相邻节点作为已拼接节点，形成已拼接节点集合；
潮流调整模块，被配置于获取已拼接节点集合中已拼接节点的量测值更新到在线数据中的相应节点，对无量测的已拼接节点进行潮流预分布，获得最终拼接后的全网模型和潮流。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：基于电力调度系统的状态估计、SCADA量测和离线节点支路模型数据，提供一种适用于地区电网的电网模型整合方法，实现了在线模型的拓展，保证了电网模型的完整性，为后续高级功能提供良好的数据基础，提高了电网安全稳定分析的计算精度。
附图说明
图1为本发明的一种适用于地区电网的电网模型整合方法流程图；
图2为在线数据网络电网模型；
图3为离线数据网络电网模型；
图4为“*清水河”节点及其相连支路；
图5为节点属性排序优先级；
图6为节点窗口比较；
图7为在线数据中“*东贡变B”节点及其相连支路；
图8为离线数据中“*东贡变B”节点及其相连支路；
图9为离线数据中“*老江底B”、“*老江底A”、“*老江底_”节点及其相连支路；
图10为已拼接节点集合及其支路；
图11为在线拼接点侧潮流。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明提出一种适用于地区电网的电网模型整合方法，该方法首先将地区电网能量管理系统(EMS)状态估计中的设备名称和离线数据中的节点名称进行映射，基于状态估计数据生成在线数据，并和节点支路模型的离线数据进行比对识别出当前需拼接的节点和支路，通过网络拼接将待拼接点以下的节点和支路拼接到在线数据中，形成完整、有效的全网拓扑结构。根据SCADA量测获得拼接节点的发电/负荷的有功、无功注入量，通过数据整合和潮流计算，在保证拼接点侧潮流精度的同时使待拼接的电力网络潮流能合理分布。本发明拓展了电力调度系统中的设备建模范围，提高了后续电网安全稳定分析的计算精度和准确性，及时处置电网中发生安全稳定风险，具有较好的应用价值。
实施例1
本发明的一种适用于地区电网的电网模型整合方法，参见图1所示，包括如下步骤：
步骤1：将地区电网能量管理系统(EMS)状态估计中的设备名称和离线数据的电网模型中的节点名称进行映射，使得基于EMS状态估计数据形成的在线数据的节点名称和离线数据电网模型的节点名称能够保持一致，比较在线数据和和离线数据的建模范围，若离线数据的建模范围超过在线数据的建模范围，则执行后续步骤开展电网模型整合，否则取消电网模型整合；
所述的状态估计是根据电力系统的各种量测信息，估计出电力系统当前的运行状态，状态估计的电气设备一般按物理模型(机组、母线、交流线段、变压器、断路器、刀闸、容抗器等)进行建模；
所述的离线数据指应用于电网方式计算的节点支路模型数据，机组、母线等采用节点模型描述，交流线段、变压器等采用支路模型描述；
所述的在线数据指基于EMS状态估计结果，将设备物理模型数据转化成节点支路模型数据。
步骤2：分别遍历在线数据和离线数据的电网模型，获得对应的在线节点集合和离线节点集合；
根据在线数据电网模型中节点和支路的连接关系，采用深度优先搜索算法对在线数据电网模型进行遍历，即以在线节点为基本元素，搜索该节点的相邻节点，形成在线节点集合{Bi.zx}，其中i＝1,…,Nzx，Nzx为在线节点个数。同理，对离线数据电网模型进行遍历，形成离线节点集合{Bi.dx}，其中i＝1,…,Ndx，Ndx为离线节点个数。本发明中采用深度优先搜索来形成节点集合，可以确保各节点间相互联通，不存在孤立节点。
步骤3：将在线节点集合和离线节点集合进行比对，根据节点属性判断在线节点集合是否全部包含于离线节点集合，若在线节点集合全部包含于离线节点集合，则进一步执行步骤4开展待拼接网络和节点的识别，否则告警提示离线数据需更新，退出本次模型拼接整合。
为提高比对速度，采用优化邻近排序算法开展在线节点集合和离线节点集合比对。
具体过程包括：
1)将在线节点集合和离线节点集合合并成全集并备注各节点所属原集(即标注在线/离线表明节点是属于在线节点集合或离线节点集合)，并设定节点属性排序优先级(例如节点名称>电压等级>回路号)，按照排序优先级顺序对合集进行排序，以尽可能使潜在的重复节点调整到相邻的区域。
2)对排序后的合集按照预设窗口从合集首端开始滑动，查找到满足窗口内所有节点重复对应的最大窗口，若窗口内同时具备在线节点和离线节点，则判断窗口内在线节点属于离线节点集合，继续滑动窗口直至合集内所有节点比较完成。
按照工程经验值设初始窗口初始大小为W(例如本实施例中选取5)，为了减少重复比较次数，优先比较窗口内第1个节点C1和窗口内最后一个节点CW，比较公式如下：
Figure GDA0003897290530000101
Figure GDA0003897290530000102
其中，Fmatch为节点重复标志，取值为0或1，1表示比较的两个节点重复，0表示比较的两个节点不重复。N为待比较的节点属性个数，节点属性仅限节点名称、电压等级、回路号，C1.i为节点C1的属性i，Cw.i为节点CW的属性i，Cmp(C1.i,Cw.i)为节点C1和节点CW的属性比较函数。
若Fmatch＝1，说明窗口内所有节点重复，为快速查找到不重复节点，减少比对次数，将窗口扩大至2W，若Fmatch＝0，说明同一窗口存在不重复节点，应缩小窗口至Int(W2)，以便快速查到重复节点，若1>Fmatch>0，说明窗口内节点仅部分属性重复，仍需要继续查找重复节点，缩小窗口至Int(W2)。
继续迭代比较新窗口内的第一个节点和最后一个节点，若直至窗口缩小至2仍不存在重复节点且窗口内第一个节点属于在线节点集合，则表明存在在线节点未包含于离线节点集合，退出本次比较并告警提示，否则直至找到与窗口内第一个节点相距最远的重复节点CWend，此时对应的最终窗口Wend，窗口内的节点均重复。根据最终窗口Wend内各节点所属原集判断窗口内是否同时具备在线节点和离线节点，若是则表明该窗口内的在线节点包含于离线节点集合，若不是则表明该窗口内全是在线节点，无与在线节点重复的离线节点，需退出本次比较并告警提示，或该窗口内全是离线节点，继续下一轮节点比较。
滑动窗口至Wend+1，继续开展新一轮窗口内节点的比较，直至合集内所有节点比较完成。
3)根据合集内所有节点比较结果，判断所有在线节点是否都存在重复的离线节点(即都包含于离线节点集合)，若是则表明在线节点集合包含于离线节点集合(即在线节点集合是离线节点集合的子集)，则执行步骤4开展地区电网待拼接节点的自动识别。若不是，则告警提示离线数据需更新，退出本次模型拼接整合。
步骤4：开展地区电网中待拼接节点的自动识别，形成拼接点集合；
步骤如下：
4-1)遍历在线节点集合{Bi.zx}，以当前在线节点Bi.zx为基准，通过支路连接关系在在线数据和离线数据中分别查找此节点的相邻节点，比较在线数据和离线数据中相邻的节点个数及属性(节点名称、电压等级、回路号)，若在线的相邻节点个数小于离线的相邻节点个数，且在线的相邻节点全部包含于离线的相邻节点，则将当前在线节点Bi.zx作为候选拼接点，并将该候选拼接点的相邻节点中仅离线数据中独有的相邻节点作为下一步拼接点，遍历完在线节点集合{Bi.zx}后形成候选拼接点集合{Bi.hx}，其中i＝1,…,Nhx，Nhx为候选节点个数。
4-2)遍历候选拼接点集合{Bi.hx}，以候选拼接点Bi.hx中下一步拼接点为基准，在离线节点集合{Bi.dx}中继续查找下一步拼接点的所有相邻节点，若所有相邻节点中(不包含候选拼接点Bi.hx)满足不在在线节点集合{Bi.zx}中条件的相邻节点个数满足门槛要求，则说明下一步拼接点后有足够的可拼接节点(非单一节点)，确定候选拼接点Bi.hx为正式拼接点，遍历完候选拼接点集合{Bi.hx}后形成正式拼接点集合{Bi}，其中i＝1,…,N，N为拼接点集合个数。
具体计算公式如下：
Bi＝Bi.hx,满足
Figure GDA0003897290530000121
其中，Bi.hx.j.k为候选拼接点Bi.hx第j个下一步拼接点的第k个相邻节点，Ni.hx是候选拼接点Bi.hx的下一步拼接点个数，Ni.hx.j为候选拼接点Bi.hx第j个下一步拼接点的相邻节点个数，bj.k为候选拼接点Bi.hx第j个下一步拼接点的第k个相邻节点对比结果，若Bi.hx.j.k属于在线节点集合{Bi.zx}，则比对结果为0，若Bi.hx.j.k不属于在线节点集合{Bi.zx}，则比对结果为1；m为不一致相邻节点个数门槛值，由人工设定，例如本实施例中设定为2。
从候选拼接点集合中筛选出满足不一致相邻节点个数门槛值的拼接点作为正式拼接点，也就是保证了下一步拼接点后有足够的可拼接节点，仅单一可拼接点的话就不予考虑拼接，可以降低了拼接的复杂度。
步骤5：将计数器I设置为1，遍历拼接点集合{Bi}；
步骤6：基于在线数据、离线数据和SCADA应用的量测数据开展多源数据整合。
基于拓扑搜索从离线数据中获取当前拼接点Bi以下的相邻节点并拼接到在线数据中，形成已拼接节点集合{Bi.pj}。通过已拼接节点Bi.pj和SCADA应用下量测的映射关系，获取Bi.pj的实时量测值并更新到在线数据中。
具体步骤如下：
6-1)以当前拼接点Bi为根节点，将步骤4中在离线数据中搜索到的下一步拼接点及其相邻节点、支路拼接到在线数据中当前拼接点Bi中，重新以下一步拼接点的相邻节点为根节点，继续迭代开展其相邻节点、支路的搜索和拼接，直至完成当前拼接点Bi的所有相邻节点的拼接，将当前拼接点Bi的已拼接的所有相邻节点形成已拼接节点集合{Bi.pj}；
6-2)遍历已拼接节点集合{Bi.pj}，检查已拼接节点Bi.pj是否为另一拼接点Bj，若是，则表明当前拼接点Bi和另一拼接点Bj相互联通，另一拼接点Bj无需再开展节点和支路的拼接。
6-3)遍历已拼接节点集合{Bi.pj}，通过人工维护的已拼接节点Bi.pj和SCADA应用下量测的映射关系，获取已拼接节点Bi.pj的实时量测值(有功、无功)并更新到在线数据中。
步骤7：若I<N，将计数器I设置为I+1，返回步骤6；否则表明拼接点集合遍历完成，执行步骤8；
步骤8：根据EMS状态估计中拼接点集合{Bi}潮流和已拼接节点集合{Bi.pj}的实际量测值进行潮流迭代调整，确保拼接点集合{Bi}和已拼接节点集合{Bi.j}潮流在允许的误差内；
具体步骤如下：
8-1)根据步骤6获取到的已拼接节点集合{Bi.pj}，根据节点类型(例如机组、负荷)区分出拼接机组和拼接负荷，计算拼接机组、拼接负荷对拼接点的有功、无功灵敏度。
8-2)开展已拼接节点集合{Bi.pj}中无实测节点的潮流预分布。
统计拼接点Bi存在的功率不平衡量，将不平衡量按等比例分摊到无实测的拼接负荷，若负荷调整不够(如Bi潮流上送，拼接机组的实测有功出力小于Bi潮流)，则等比例调整无实测的拼接机组。
有功不平衡量ΔPs.i计算公式如下：
Figure GDA0003897290530000141
其中，Ni.gn是拼接点Bi下有实测的拼接机组个数，λi.j是第j个拼接机组对拼接点Bi的有功灵敏度，Pj是第j个拼接机组的实测有功，Ni.ld是拼接点Bi下有实测的拼接负荷个数，λi.k是第k个拼接负荷对拼接点Bi的有功灵敏度，Pk是第k个拼接负荷的实测有功，Pi为拼接点Bi的有功。
无功不平衡量计算公式与此公式类似。
8-3)统计拼接后在线数据中全网功率不平衡量(扣除平衡机可分摊量)，将不平衡量向全网负荷等比例分摊。根据拼接负荷的分摊量进行潮流优化调整，目标是保证拼接点和有实测节点的潮流调整量最小，使得在线数据在拼接前、后不会产生大的潮流误差，拼接网中的潮流分布尽可能与电网实际潮流相同。
有功优化调整的目标函数和约束条件如下：
目标函数：
Figure GDA0003897290530000142
约束条件：
Figure GDA0003897290530000143
其中，N为拼接点个数，ΔPi是拼接点Bi的有功调整量，ΔPj是已拼且有实测数据节点的有功调整量，Nc为已拼且有实测数据的节点个数，λi.k是第k个拼接负荷对拼接点Bi的有功灵敏度，ΔPk是第k个拼接负荷的有功调整量，Mi.ld是拼接点Bi下的所有拼接负荷个数，λi.kk是第kk个拼接机组对拼接点Bi的有功灵敏度，ΔPkk是第kk个拼接机组的有功调整量，Mi.gn是拼接点Bi下的所有拼接机组个数。
无功优化调整模型与此公式类似。
步骤9：完成所有整合后模型的潮流数据生成，对已拼接节点集合{Bi.pj}进行物理化命名，以满足EMS调度命名规范和要求，结束计算流程。
本发明首先基于状态估计数据生成在线数据，并和节点支路模型的离线数据进行比对识别出当前需拼接的节点和支路，将待拼接点以下的节点和支路拼接到在线数据中，形成完整、有效的全网拓扑结构。根据SCADA量测获得拼接节点的有功、无功注入量，通过数据整合和潮流计算，在保证拼接点侧潮流精度的同时使待拼接的电力网络潮流能合理分布。本发明拓展了电力调度系统中的设备建模范围，提高了后续电网安全稳定分析的计算精度和准确性，及时处置电网中发生安全稳定风险，具有较好的应用价值。
实施例2
以本发明实施例来说明本发明方法过程：
1、将地区电网能量管理系统(EMS)状态估计中的设备名称和离线数据中的节点名称进行映射，使得基于EMS状态估计数据形成的在线数据的节点名称和离线数据的节点名称能够保持一致。
本实施例中在线数据如图2所示，离线数据如图3所示，图中仅列出各厂站的代表节点，并未列出各厂站内的所有节点。比较在线数据(图2)和离线数据(图3)的建模范围，发现离线数据比在线数据多四个厂站的建模(*老江底B、*白洒接_、*甲马石A、*白碗窑A)，可开展电网模型整合。
2、基于离线数据与在线数据开展电网模型的自适应拼接，以“*清水河G”为例，搜索在线数据，结果如图4所示，可以发现在线数据中“*清水河G”分别和“*郑屯变E”(双支路)、“*清水河F”(图1中未显示)、“*清水河D”、“*清水河C”(图1中未显示)相邻，继续迭代搜索“*郑屯变E”、“*清水河F”、“*清水河D”、“*清水河C”的相邻节点，形成在线节点集合{Bi.zx}，同理形成离线节点集合{Bi.dx}。
将在线节点集合{Bi.zx}和离线节点集合{Bi.dx}合并，设定排序优先级排序并进行排序；节点属性排序优先级设置如图5所示。
以“*东贡变_”为例，设初始窗口W＝5，节点窗口比较示例如图6所示，比较第1节点“*东贡变_”和最后节点“*东贡变B”，发现节点名称不一致，节点不重复，缩小窗口W＝2，再次比较发现两者节点重复，且所属原集同时具备在线、离线，表明在线节点“*东贡变_”包含于离线节点集合，滑动窗口至“*东贡变A”，继续开展新一轮节点比较。
开展地区电网中待拼接节点的自动识别，以“*东贡变B”为例，在线数据中与“*东贡变B”相邻的节点个数为3个，分别是“*清水河H”、“*乌沙变E”、“*东贡变A”。在线数据中“*东贡变B”节点及其相连支路参见图7所示。
离线数据中与“*东贡变B”相邻的节点个数为4个，分别是“*清水河H”、“*乌沙变E”、“*东贡变A”和“*老江底B”。离线数据中“*东贡变B”节点及其相连支路参见图8所示。
在线相邻节点个数(3)小于离线相邻节点个数(4)，且在线相邻节点全部包含于离线相邻节点，将“*东贡变B”作为候选拼接点，并将该候选拼接点中仅离线独有的相邻节点“*老江底B”作为下一步拼接点；
继续在离线数据中查找下一步拼接点“*老江底B”的相邻节点(不包含候选拼接点“*东贡变B”)，相邻节点为“*老江底A”、“*老江底_”，继续查找这两个节点，已无其他相邻节点，则“*东贡变B”在线与离线不一致的相邻节点个数为2，设不一致个数门槛值为2，则确定候选拼接点“*东贡变B”为正式拼接点。离线数据中“*老江底B”、“*老江底A”、“*老江底_”节点及其相连支路参见图9(1)-图9(3)所示。
3、将计数器I设置为1，遍历拼接点集合{Bi}。
4、基于在线数据、离线数据和SCADA应用的量测数据开展多源数据整合。以“*东贡变B”为例，将离线数据中搜索到相邻节点“*老江底B”、“*老江底_”、“*老江底A”和支路“*东贡变B115.*老江底B115.”、“*老江底B115.*老江底A10.0”、“*老江底B115.*老江底_10.0”拼接到在线数据中，其中“*老江底B”、“*老江底_”、“*老江底A”记录为已拼接节点集合。并检查相邻节点“*老江底B”、“*老江底_”、“*老江底A”并非其他拼接点。已拼接节点集合及其支路参见图10所示。
根据“*老江底A”和SCADA中老江底电站1号机组P、1号机组Q的映射关系，获取*老江底A的有功和无功分别为20.8和3.52，并更新到在线数据中(其他节点由于SCADA未提供量测数据无法进行映射和更新)。
5、若I<N，将计数器I设置为I+1，返回步骤4；否则表明拼接点集合遍历完成，执行步骤6；
6、根据状态估计中拼接点集合{Bi}潮流和已拼接节点集合{Bi.pj}的实际量测值进行潮流迭代调整，仍以“*东贡变B”为例，拼接点“*东贡变B”在线数据中有功为-35.2(负号仅代表潮流方向)；在线拼接点侧潮流参见图11所示。“*老江底A”实际量测有功为20.8。按照节点类型区分出“*老江底A”和“*老江底_”为拼接机组，“*老江底B”为拼接负荷，“*老江底A”、“*老江底_”、“*老江底B”对“*东贡变B”的有功灵敏度分别为0.97、0.97、-0.99，由于“*老江底B”为负荷，在离线数据中有功已为0，无法再往下调整，因此剩余的不平衡量只能通过“*老江底_”进行平衡，调整“*老江底_”有功为14.76。
统计全网功率不平衡量，对拼接后的在线数据进行潮流优化调整，经统计全网有功不平衡量为53.4MW(发电580.86-负荷522.51-网损4.65)，扣除平衡机可分摊的最大不平衡量(设定10MW)，剩余43.4MW不平衡量需向全网负荷等比例分摊，由于“*老江底B”负荷已为0，无需分摊不平衡量，因此拼接点“*东贡变B”和“*老江底A”的有功无需调整。
7、生成所有整合后模型的潮流数据，对已拼接节点集合{Bi.pj}进行物理化命名。将已拼接的节点按照“厂站名/电压等级设备名”的规则命名，“*老江底_”命名为老江底电厂/10kV#1发电机、“*老江底A”命名为老江底电厂/10kV#2发电机，“*老江底B”命名为老江底电厂/110kV母线。
本发明实现了在线模型的拓展，保证了电网模型的完整性，为后续高级功能提供良好的数据基础，提高了电网安全稳定分析的计算精度。
实施例3
与实施例1同样的发明构思，本发明实施例为一种适用于地区电网的电网模型整合装置，包括：
相应的，本发明提供了一种适用于地区电网的电网模型整合装置，包括：
数据获取模块，被配置于获取在线数据和离线数据的电网模型，形成在线节点集合和离线节点集合；
节点比对模块，被配置于将在线节点集合和离线节点集合进行比对，判断在线节点集合是否全部包含于离线节点集合；
拼接点识别模块，被配置于若判断结果为在线节点集合全部包含于离线节点集合，则遍历在线节点集合识别拼接点，形成拼接点集合；
节点拼接模块，用于遍历拼接点集合中每个拼接点，将离线数据中拼接点的独有相邻节点和支路拼接到在线数据中拼接点下，并将已拼接的相邻节点作为已拼接节点，形成已拼接节点集合；
潮流调整模块，被配置于获取已拼接节点集合中已拼接节点的量测值更新到在线数据中的相应节点，对无量测的已拼接节点进行潮流预分布，获得最终拼接后的全网模型和潮流。
本发明装置中各模块的具体实现方案参见实施例1中方法的各个步骤实现过程。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种适用于地区电网的电网模型整合方法，其特征是，包括以下过程：
分别获取在线数据和离线数据的电网模型，形成在线节点集合和离线节点集合；
将在线节点集合和离线节点集合进行比对，判断在线节点集合是否全部包含于离线节点集合；若是，则遍历在线节点集合识别出拼接点，形成拼接点集合；
遍历拼接点集合中每个拼接点，将离线数据中拼接点的独有相邻节点和支路拼接到在线数据中拼接点下，并将已拼接的相邻节点作为已拼接节点，形成已拼接节点集合；
获取已拼接节点集合中已拼接节点的量测值，更新到在线数据的相应节点，并对无量测的已拼接节点进行潮流预分布，获得最终拼接后的全网模型；
其中，在线数据指基于EMS状态估计结果，将设备物理模型数据转化成节点支路模型数据；EMS指地区电网能量管理系统；
离线数据指应用于电网方式计算的节点支路模型数据，机组、母线采用节点模型描述，交流线段、变压器采用支路模型描述；
状态估计是根据电力系统的各种量测信息，估计出电力系统当前的运行状态，状态估计的电气设备按物理模型进行建模；
所述对无量测的已拼接节点进行潮流预分布，包括：
1)根据节点类型区分已拼接节点集合{Bi.pj}中各已拼接节点为拼接机组或拼接负荷，计算拼接机组、拼接负荷对拼接点的灵敏度；
2)开展已拼接节点集合{Bi.pj}中无实测节点的潮流预分布；
基于拼接机组、拼接负荷对拼接点的灵敏度，统计拼接点Bi中存在的功率不平衡量，将不平衡量按等比例分摊到无实测的拼接负荷，若负荷调整不够，则等比例调整无实测的拼接机组；
功率不平衡量包括有功不平衡量和无功不平衡量，两者计算原理相同；
以有功不平衡量为例，有功不平衡量ΔPs.i计算公式如下：
Figure FDA0003897290520000021
其中，Ni.gn是拼接点Bi下有实测的拼接机组个数，λi.j是第j个拼接机组对拼接点Bi的有功灵敏度，Pj是第j个拼接机组的实测有功，Ni.ld是拼接点Bi下有实测的拼接负荷个数，λi.k是第k个拼接负荷对拼接点Bi的有功灵敏度，Pk是第k个拼接负荷的实测有功，Pi为拼接点Bi的有功；
还包括：对拼接后的在线数据进行潮流优化调整，具体为：
统计拼接后在线数据中全网功率不平衡量，将不平衡量向全网负荷等比例分摊；根据拼接负荷的分摊量进行潮流优化调整，目标是保证拼接点和有实测节点的潮流调整量最小；
所述潮流调整包括有功和无功的调整，以有功为例，有功优化调整的目标函数和约束条件如下：
目标函数：
Figure FDA0003897290520000022
约束条件：
Figure FDA0003897290520000023
其中，N为拼接点个数，ΔPi是拼接点Bi的有功调整量，ΔPj是已拼且有实测数据节点的有功调整量，Nc为已拼且有实测数据的节点个数，λi.k是第k个拼接负荷对第i个拼接点的有功灵敏度，ΔPk是第k个拼接负荷的有功调整量，Mi.ld是拼接点Bi下的所有拼接负荷个数，λi.kk是第kk个拼接机组对第i个拼接点的有功灵敏度，ΔPkk是第kk个拼接机组的有功调整量，Mi.gn是拼接点Bi下的所有拼接机组个数。
2.根据权利要求1所述的一种适用于地区电网的电网模型整合方法，其特征是，在所述获取在线数据和离线数据的电网模型前，还包括：
将状态估计中的电气物理设备和离线数据中的节点进行关联映射；
比较在线数据和离线数据的电网模型的建模范围；
若比较结果为离线数据的电网模型建模范围超过在线数据的电网模型建模范围，则继续执行后续过程，否则终止。
3.根据权利要求1所述的一种适用于地区电网的电网模型整合方法，其特征是，所述将在线节点集合和离线节点集合进行比对，判断在线节点集合是否全部包含于离线节点集合，包括：
1)将在线节点集合和离线节点集合合并成全集并备注各节点所属原集，按照预先设定的排序优先级顺序对合集进行排序；
2)对排序后的合集按照预设窗口从合集首端开始滑动，查找到满足窗口内所有节点重复对应的最大窗口，若窗口内同时具备在线节点和离线节点，则判断窗口内在线节点属于离线节点集合，继续滑动窗口直至合集内所有节点比较完成；
3)根据合集内所有节点比较结果，判断所有在线节点是否都存在重复的离线节点，若是则表明在线节点集合全部包含于离线节点集合。
4.根据权利要求3所述的一种适用于地区电网的电网模型整合方法，其特征是，所述预先设定的排序优先级顺序为节点名称>电压等级>回路号。
5.根据权利要求3所述的一种适用于地区电网的电网模型整合方法，其特征是，所述按照预设窗口从合集首端开始滑动，查找到满足窗口内所有节点重复对应的最大窗口，包括：
设初始窗口初始大小为W，优先比较窗口内第1个节点C1和窗口内最后一个节点CW，比较公式如下：
Figure FDA0003897290520000041
Figure FDA0003897290520000042
其中，Fmatch为节点重复标志，取值为0或1，1表示比较的两个节点重复，0表示比较的两个节点不重复；N为待比较的节点属性个数，C1.i为节点C1的属性i，Cw.i为节点CW的属性i，Cmp(C1.i,Cw.i)为节点C1和节点CW的属性比较函数；
若Fmatch＝1，说明窗口内所有节点重复，将窗口扩大至2W，若1>Fmatch≥0，缩小窗口至Int(W/2)；
继续迭代比较新窗口内的第一个节点和最后一个节点，若直至窗口缩小至2仍不存在重复节点且窗口内第一个节点属于在线节点集合，则表明存在在线节点未包含于离线节点集合，否则直至找到与窗口内第一个节点相距最远的重复节点
Figure FDA0003897290520000043
此时对应的最终窗口Wend，此窗口内的节点均重复。
6.根据权利要求1所述的一种适用于地区电网的电网模型整合方法，其特征是，所述遍历在线节点集合识别拼接点，形成拼接点集合，包括：
1)遍历在线节点集合{Bi.zx}，以当前在线节点Bi.zx为基准，通过支路连接关系在在线数据和离线数据中分别查找此节点的相邻节点，比较在线数据和离线数据中相邻的节点个数及属性，若在线的相邻节点个数小于离线的相邻节点个数，且在线的相邻节点全部包含于离线的相邻节点，则将当前在线节点Bi.zx作为候选拼接点，并将该候选拼接点的相邻节点中仅离线数据中独有的相邻节点作为下一步拼接点，遍历完在线节点集合{Bi.zx}后形成候选拼接点集合{Bi.hx}，其中i＝1,…,Nhx，Nhx为候选节点个数；
2)遍历候选拼接点集合{Bi.hx}，以候选拼接点Bi.hx中下一步拼接点为基准，在离线节点集合{Bi.dx}中继续查找下一步拼接点的所有相邻节点，若所有相邻节点均满足不属于在线节点集合{Bi.zx}的条件，且相邻节点个数满足门槛要求，则确定候选拼接点Bi.hx为正式拼接点Bi，遍历完候选拼接点集合{Bi.hx}后形成正式拼接点集合{Bi}，其中i＝1,…,N，N为拼接点集合个数；
具体计算公式如下：
Bi＝Bi.hx,满足
Figure FDA0003897290520000051
其中，Bi.hx.j.k为候选拼接点Bi.hx第j个下一步拼接点的第k个相邻节点，Ni.hx是候选拼接点Bi.hx的下一步拼接点个数，Ni.hx.j为候选拼接点Bi.hx第j个下一步拼接点的相邻节点个数，bj.k为候选拼接点Bi.hx第j个下一步拼接点的第k个相邻节点对比结果，若Bi.hx.j.k属于在线节点集合{Bi.zx}，则比对结果为0，若Bi.hx.j.k不属于在线节点集合{Bi.zx}，则比对结果为1；m为不一致相邻节点个数门槛值。
7.根据权利要求1所述的一种适用于地区电网的电网模型整合方法，其特征是，所述将离线数据中拼接点的独有相邻节点和支路拼接到在线数据中拼接点下，包括：
1)以当前拼接点Bi为根节点，将在离线数据中搜索到的下一步拼接点及其独有相邻节点、支路拼接到在线数据的当前拼接点Bi中，重新以下一步拼接点的相邻节点为根节点，继续迭代开展其相邻节点、支路的搜索和拼接，直至完成当前拼接点Bi下所有相邻节点的拼接，将当前拼接点Bi下已拼接的所有相邻节点形成已拼接节点集合{Bi.pj}；
2)遍历已拼接节点集合{Bi.pj}，检查已拼接节点Bi.pj是否为另一拼接点Bj，若是，则表明当前拼接点Bi和另一拼接点Bj相互联通，另一拼接点Bj无需再开展节点和支路的拼接。
8.一种适用于地区电网的电网模型整合装置，其特征是，包括：
数据获取模块，被配置于获取在线数据和离线数据的电网模型，形成在线节点集合和离线节点集合；
节点比对模块，被配置于将在线节点集合和离线节点集合进行比对，判断在线节点集合是否全部包含于离线节点集合；
拼接点识别模块，被配置于若判断结果为在线节点集合全部包含于离线节点集合，则遍历在线节点集合识别拼接点，形成拼接点集合；
节点拼接模块，被配置于遍历拼接点集合中每个拼接点，将离线数据中拼接点的独有相邻节点和支路拼接到在线数据中拼接点下，并将已拼接的相邻节点作为已拼接节点，形成已拼接节点集合；
潮流调整模块，被配置于获取已拼接节点集合中已拼接节点的量测值更新到在线数据中的相应节点，并对无量测的已拼接节点进行潮流预分布，获得最终拼接后的全网模型；
其中，在线数据指基于EMS状态估计结果，将设备物理模型数据转化成节点支路模型数据；EMS指地区电网能量管理系统；
离线数据指应用于电网方式计算的节点支路模型数据，机组、母线采用节点模型描述，交流线段、变压器采用支路模型描述；
状态估计是根据电力系统的各种量测信息，估计出电力系统当前的运行状态，状态估计的电气设备按物理模型进行建模；
所述对无量测的已拼接节点进行潮流预分布，包括：
1)根据节点类型区分已拼接节点集合{Bi.pj}中各已拼接节点为拼接机组或拼接负荷，计算拼接机组、拼接负荷对拼接点的灵敏度；
2)开展已拼接节点集合{Bi.pj}中无实测节点的潮流预分布；
基于拼接机组、拼接负荷对拼接点的灵敏度，统计拼接点Bi中存在的功率不平衡量，将不平衡量按等比例分摊到无实测的拼接负荷，若负荷调整不够，则等比例调整无实测的拼接机组；
功率不平衡量包括有功不平衡量和无功不平衡量，两者计算原理相同；
以有功不平衡量为例，有功不平衡量ΔPs.i计算公式如下：
Figure FDA0003897290520000071
其中，Ni.gn是拼接点Bi下有实测的拼接机组个数，λi.j是第j个拼接机组对拼接点Bi的有功灵敏度，Pj是第j个拼接机组的实测有功，Ni.ld是拼接点Bi下有实测的拼接负荷个数，λi.k是第k个拼接负荷对拼接点Bi的有功灵敏度，Pk是第k个拼接负荷的实测有功，Pi为拼接点Bi的有功；
还包括：对拼接后的在线数据进行潮流优化调整，具体为：
统计拼接后在线数据中全网功率不平衡量，将不平衡量向全网负荷等比例分摊；根据拼接负荷的分摊量进行潮流优化调整，目标是保证拼接点和有实测节点的潮流调整量最小；
所述潮流调整包括有功和无功的调整，以有功为例，有功优化调整的目标函数和约束条件如下：
目标函数：
Figure FDA0003897290520000081
约束条件：
Figure FDA0003897290520000082
其中，N为拼接点个数，ΔPi是拼接点Bi的有功调整量，ΔPj是已拼且有实测数据节点的有功调整量，Nc为已拼且有实测数据的节点个数，λi.k是第k个拼接负荷对第i个拼接点的有功灵敏度，ΔPk是第k个拼接负荷的有功调整量，Mi.ld是拼接点Bi下的所有拼接负荷个数，λi.kk是第kk个拼接机组对第i个拼接点的有功灵敏度，ΔPkk是第kk个拼接机组的有功调整量，Mi.gn是拼接点Bi下的所有拼接机组个数。
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