CN113484678B - 一种基于ewm的电网故障冲击强度量化指标分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于EWM的电网故障冲击强度量化指标分析方法。根据电网故障暂态数据建立子指标模型，求取目标节点的电压跌落面积，电压跌落幅值和电压变化率，建立决策矩阵并对矩阵数据进行效用型归一化处理，然后根据EWM，计算评价对象的特征比重、计算指标的熵值、计算信息冗余度、计算各项指标的权重，最后计算每个评价对象的综合评分即量化指标的值。本发明方法原理简单，计算快速，具有良好的性能，可在短的时间内实现对电力系统发生故障冲击后，系统节点电压稳定性的量化表示，具有很好的使用价值，同时可通过数据的可视化，在一定程度上增强人工对系统故障严重程度的评判，以采取控制策略，防止故障的进一步扩大。

Description

一种基于EWM的电网故障冲击强度量化指标分析方法

技术领域

本发明属于电网故障分析领域，具体涉及一种基于EWM的电网故障冲击强度量化指标及其分析方法。

背景技术

电力工业快速的发展、受端系统规模的不断扩大，电网安全稳定运行主要矛盾由功角稳定问题转化为电压稳定问题。电压稳定性研究的重点是电压崩溃的发生机理和电压稳定性指标的确立。电压稳定性指标研究的出发点是为调度运行人员提供电压稳定性参考信息，防止发生电压崩溃事故。因此，准确理解电压稳定本质、正确建立电压稳定研究数学模型、寻求合理的电压稳定安全指标、设计有效的电压稳定预防控制策略对研究电力系统的电压稳定性具有重要意义。如何得到简捷、实用的指标来快速判断系统的电压稳定性依然是电力界的热点问题。

从物理本质上来看，系统电压失稳是一个动态过程，需要考虑各元件的动态特性，研究工作非常复杂，到目前为止，学术界对电压动态失稳机理的认识仍不能统一，没有建立完整的理论体系。基于静态方法的电压稳定理论已十分成熟，所以在分析系统电压稳定和寻找电压稳定监控指标时多采用静态方法，在此基础上提出的系统电压稳定指标可有效判断系统中各节点的电压稳定性。电力系统的电压稳定具有局部性特征，可借助局部量测信息来分析、研究系统的电压稳定性。基于局部量测信息在线监测系统电压稳定的方法主要分为基于支路量测信息的电压稳定在线监测和基于节点量测信息的电压稳定在线监测2类。

EWM(Entropy Weight Method，熵权法)属于客观性的综合评价方法，其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。信息量是度量弄清楚一个未知事物需要的信息的多少，事物所含信息量与其发生的概率负相关，出现的概率越大，不确定性越小，所含信息量越就越小。信息熵是对不确定性的一种度量，不确定性越大，信息熵就越大，包含的信息量越大，所以指标的变异程度越小，所反映的现有信息量也越少，其对应的权值也越低。也就是说，熵权法是使用指标内部所包含的信息量，来确定该指标在所有指标之中的地位。本发明即是根据这一原理提出的指标和分析方法。

现有技术中存在的不足：

1)基于静态方法的系统电压稳定指标在计算过程中均需跟踪和判断整个系统的潮流或平衡点方程Jacobian矩阵奇异性，涉及高维矩阵求逆，计算量大，且随系统节点数目增多，计算时间大幅增加，难以在线实际应用。

2)基于支路量测信息的系统电压稳定在线监测假定在某一时间断面下，系统的支路可看作是一个给负荷供电的无穷大电源，当系统电压临界稳定时，支路功率到达极限，该方法只需要搜索系统关键支路，能够避免戴维南参数辨识和跟踪，但理论基础薄弱，仅在特殊情形下才有效。

3)基于节点量测信息的系统电压稳定在线监测的理论基础是当系统电压临界稳定时，负荷节点消耗的功率最大，此时负荷节点阻抗模值与其戴维南等值阻抗模值相等，理论基础坚实，但该方法在进行戴维南等值过程中存在等值参数漂移的问题，导致计算误差较大。

4)根据中国电力行业标准《电力系统电压稳定性评估导则》，电力系统暂态电压稳定的评价指标是：在电力系统受到扰动后的暂态过程中，负荷母线电压能够在10秒内恢复到0.80p.u以上。同时需要指出的是，该评价指标只是用于评价系统故障后是否稳定，但无法定量的给出电压的稳定性。

发明内容

为了量化故障对电网的冲击强度，定量给出电网电压的稳定值，简化计算算法，提高计算速度。本发明提供了一种基于EWM的电网故障冲击强度量化指标分析方法。

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于EWM(Entropy WeightMethod，熵权法)的电网故障冲击强度量化指标分析方法，此方法建立在系统暂态稳定性评估结果已知的前提下，用以对故障冲击强度进行量化表示。

本发明先根据电网故障暂态数据建立子指标模型，求取故障清除后短时间范围内目标节点的电压跌落面积，电压跌落幅值和电压变化率，然后据此建立决策矩阵并对矩阵数据进行效用型归一化处理，将所有数据映射到同一尺度，消除数据间的量纲，然后根据EWM，计算评价对象的特征比重、计算指标的熵值、计算信息冗余度、计算各项指标的权重，最后计算每个评价对象的综合评分即量化指标的值。

具体包括如下步骤，以下各项数据均为标幺化之后的值：

一种基于EWM的电网故障冲击强度量化指标分析方法，步骤如下：

步骤一：获取故障后暂态稳定系统中各电压节点的暂态数据，求取节点的电压跌落面积，电压跌落幅值和电压变化率，作为子指标数据。

步骤二：根据子指标数据，构建决策矩阵，并进行效用型数据归一化处理。

步骤三：利用EWM，求取各项子指标的权重，进一步计算得出综合指标。

步骤四：以暂态稳定系统中各节点指标值当中的最大值作为临界值，对量化指标数据大小进行等间距分段，依据量化指标数值的大小在系统节点图上用不同色阶进行可视化表示，获得节点系统可视化效果图。

步骤一具体方法如下：

1)电压跌落面积：

式中，A为暂态过程中节点各次发生电压跌落面积之和，a为电压跌落设定阈值，V(t)为t时刻暂态电压，a-V(t)为节点电压波动低于a的数值，t_i为第i次电压跌落至a以下然后恢复至a以上的持续时间。

2)电压跌落幅值：

dV＝V₀-V_t (2)

式中，dV为电压跌落幅值，V₀为节点初始电压幅值，V_t为当前时刻的暂态电压幅值。

3)电压变化率：

式中，K为电压变化率，V_t是当前暂态电压幅值，V_t-1是当前暂态电压前一时刻的暂态电压幅值，|V_t-V_t-1|为二者差值的绝对值。

步骤二具体方法如下：

1)决策矩阵

式中，X为决策矩阵，(M₁，M₂，...，M_m)为参与评价的对象集，此处对象集对应系统各目标电压节点；(D₁，D₂，...，D_n)为指标集，此处指标集对应每个电压节点的电压跌落面积，电压跌落幅值，电压变化率。评价对象M_i对指标D_j的值记为x_ij(i＝1，2，...，m；j＝1，2，..，n)。

2)效用型数据归一化

式中，v_ij为第i个对象的第j项指标归一化后的值，max(x_1j，x_2j，...，x_mj)为m个评价对象的第j项指标的最大值，min(x_1j，x_2j，...，x_mj)为m个对象的第j项指标的最小值，这么处理的结果是使得最后指标的值越大，对应稳定性越差。

步骤三具体方法如下：

1)计算评价对象的特征比重：

式中，P_ij为第j项指标下，第i个评价对象的特征比重，因为0≤v_ij≤1，所以0≤P_ij≤1。

2)计算第j项指标的熵值。

式中，e_j为第j项指标的熵值，当P_ij＝0，或者P_ij＝1时，认为P_ijln(P_ij)＝0。

3)计算各项指标信息冗余度。

d_j＝1-e_j (8)

式中，d_j为第j项指标的信息冗余度。

4)计算各项指标的权重：

式中，w_j为第j项指标的权重。

5)计算每个评价对象的综合评分，即量化指标：

式中，S_i为第i个评价对象的量化指标，α为权重，用来对失稳系统指标进行放大。

步骤四具体方法如下：

以暂态稳定系统中各节点指标值当中的最大值作为临界值，在该值以下的节点均可视为故障冲击对其无影响，对量化指标数据大小进行等间距分段，数据分段距离及分段个数根据实际系统需求进行设置。数据分段后依据量化指标数值的大小在系统节点图上用不同色阶进行可视化表示，获得节点系统可视化效果图，用以辅助决策人员的对系统故障的评判。

本发明有益效果如下：

本发明提出一种基于EWM(Entropy Weight Method，熵权法)的电网故障冲击强度量化指标分析方法。原理简单，计算快速，具有良好的性能，可在短的时间内实现对电力系统发生故障冲击后，系统节点电压稳定性的量化表示，具有很好的使用价值，并通过仿真实验验证了所提方法的有效性，可以很好的反映电力系统的电压稳定状况，适用于电力系统电压稳定性的在线监视。同时可通过数据的可视化，在一定程度上增强人工对系统故障严重程度的评判，以采取控制策略，防止故障的进一步扩大。

附图说明

图1为本发明实施例10机39节点系统图；

图2为本发明实施例10机39节点系统可视化效果图；

图3为电压跌落面积示意图。

具体实施方式

以下结合附图与实施例对本发明方法进行进一步描述。

一种基于EWM的电网故障冲击强度量化指标分析方法，具体包括如下步骤，以下各项数据均为标幺化之后的值：

步骤一：获取故障后各电压节点的暂态数据，求取节点的电压跌落面积，电压跌落幅值和电压变化率，作为子指标数据集。

1)电压跌落面积：

式中，A为暂态过程中节点各次发生电压跌落面积之和，a为电压跌落设定阈值，V(t)为t时刻暂态电压，a-V(t)为节点电压波动低于a的数值，t_i为第i次电压跌落至a以下然后恢复至a以上的持续时间。电压跌落面积如图3阴影部分面积所示。

2)电压跌落幅值：

dV＝V₀-V_t (2)

式中，dV为电压跌落幅值，V₀为节点初始电压幅值，V_t为当前时刻的暂态电压幅值。

3)电压变化率：

式中，K为电压变化率，V_t是当前暂态电压幅值，V_t-1是当前暂态电压前一时刻的暂态电压幅值，|V_t-V_t-1|为二者差值的绝对值。

步骤二：根据子指标数据，构建决策矩阵，并进行效用型数据归一化处理。

1)决策矩阵；

式中，X为决策矩阵，(M₁，M₂，...，M_m)为参与评价的对象集，此处对象集对应系统各目标电压节点；(D₁，D₂，...，D_n)为指标集，此处指标集对应每个电压节点的电压跌落面积，电压跌落幅值，电压变化率。评价对象M_i对指标D_j的值记为x_ij(i＝1，2，...，m；j＝1，2，..，n)。

2)效用型数据归一化；

式中，v_ij为第i个对象的第j项指标归一化后的值，max(x_1j，x_2j，...，x_mj)为m个评价对象的第j项指标的最大值，min(x_1j，x_2j，...，x_mj)为m个对象的第j项指标的最小值，这么处理的结果是使得最后指标的值越大，对应稳定性越差。

步骤三：利用EWM，求取各项子指标的权重，进一步计算得出综合指标。

1)计算评价对象的特征比重；

式中，P_ij为第j项指标下，第i个评价对象的特征比重，因为0≤v_ij≤1，所以0≤P_ij≤1。

2)计算第j项指标的熵值。

式中，e_j为第j项指标的熵值，当P_ij＝0，或者P_ij＝1时，认为P_ijln(P_ij)＝0。

3)计算各项指标信息冗余度。

d_j＝1-e_j (8)

式中，d_j为第j项指标的信息冗余度。

4)计算各项指标的权重；

式中，w_j为第j项指标的权重。

5)计算每个评价对象的综合评分，即量化指标

式中，S_i为第i个评价对象的综合评分，α为权重，用来对失稳系统指标进行放大。

步骤四：根据实际系统数据，通过以上步骤求取量化指标，通过对数据的整定对比，以暂态稳定系统中各节点指标值当中的最大值作为临界值，在该值以下的节点均可视为故障冲击对其无影响，对量化指标数据大小进行等间距分段，数据分段距离及分段个数非固定值，应用时可根据实际系统需求进行调整。数据分段后依据量化指标数值的大小在系统节点图上用不同色阶进行可视化表示，获得节点系统可视化效果图，用以辅助决策人员的对系统故障的评判。

实施例分析：

图1为本发明实施例10机39节点系统图；选用IEEE10机39节点系统进行时域仿真，故障类型为三相短路故障，故障位置发生于线路bus23——bus24，距离bus23节点0％距离处，系统的稳定性评估结果为失稳，为使更多的节点产生电压跌落面积信息，提高的计算的灵敏度，取a＝0.95，持续时间长度为故障清除后10周波。根据仿真所得暂态数据，应用上述分析方法计算故障对系统各节点的冲击强度指标。经EWM确定电压变化率指标K、电压跌落面积指标A和电压跌落幅值指标dV三者各自的权重为：

w＝(0.21407388441693，0.548556374649726，0.237369740933343)，

计算后结果如下表所示，表中各子指标的值为数据处理后的值：

表1

表1的综合指标的值即为根据本发明所提方法计算得出的量化指标的结果，求取的指标值越小，表示该节点的电压稳定性越好，排名越靠前，电压失稳的风险就越高。针对本算例的系统，通过本发明所提指标和分析方法，对故障发生后暂态稳定性评估结果为稳定的案例进行指标计算，选取节点指标值当中的最大值作为临界值，临界值为0.1，数据分段间距为0.2依次递增，可以得出量化指标值小于0.1的节点基本不受故障冲击影响，可视为安全稳定节点，随着数值的增大，节点失稳的风险越高，操作人员需对相应区域或线路采取控制措施，防止故障影响的进一步扩大。对指标数据进行等间距分段后，在系统节点图里对相应节点进行标注，可视化效果如图2所示，辅助决策人员对系统故障的评判。

Claims (3)

1.一种基于EWM的电网故障冲击强度量化指标分析方法，其特征在于，步骤如下：

步骤一：获取故障后暂态稳定系统中各电压节点的暂态数据，求取节点的电压跌落面积，电压跌落幅值和电压变化率，作为子指标数据；

步骤二：根据子指标数据，构建决策矩阵，并进行效用型数据归一化处理；

步骤三：利用EWM，求取各项子指标的权重，进一步计算得出综合指标；

步骤四：以暂态稳定系统中各节点指标值当中的最大值作为临界值，对量化指标数据大小进行等间距分段，依据量化指标数值的大小在系统节点图上用不同色阶进行可视化表示，获得节点系统可视化效果图；

步骤二具体方法如下：

1)决策矩阵

式中，X为决策矩阵，(M₁,M₂,…,M_m)为参与评价的对象集，此处对象集对应系统各目标电压节点；(D₁,D₂,…,D_n)为指标集，此处指标集对应每个电压节点的电压跌落面积，电压跌落幅值，电压变化率；评价对象M_i对指标D_j的值记为x_ij(i＝1,2,…,m；j＝1,2,..,n)；

2)效用型数据归一化

式中，v_ij为第i个对象的第j项指标归一化后的值，max(x_1j,x_2j,…,x_mj)为m个评价对象的第j项指标的最大值，min(x_1j,x_2j,…,x_mj)为m个对象的第j项指标的最小值，指标的值越大，对应稳定性越差；

步骤三具体方法如下：

1)计算评价对象的特征比重：

式中，P_ij为第j项指标下，第i个评价对象的特征比重，0≤v_ij≤1，0≤P_ij≤1；

2)计算第j项指标的熵值；

式中，e_j为第j项指标的熵值，当P_ij＝0，或者P_ij＝1时，认为P_ijln(P_ij)＝0；

3)计算各项指标信息冗余度；

d_j＝1-e_j (8)

式中，d_j为第j项指标的信息冗余度；

4)计算各项指标的权重：

式中，w_j为第j项指标的权重；

5)计算每个评价对象的综合评分，即量化指标：

式中，S_i为第i个评价对象的量化指标，α为权重，用来对失稳系统指标进行放大。

2.根据权利要求1所述的一种基于EWM的电网故障冲击强度量化指标分析方法，其特征在于，步骤一具体方法如下：

1)电压跌落面积：

式中，A为暂态过程中节点各次发生电压跌落面积之和，a为电压跌落设定阈值，V(t)为t时刻暂态电压，a-V(t)为节点电压波动低于a的数值，t_i为第i次电压跌落至a以下然后恢复至a以上的持续时间；

2)电压跌落幅值：

dV＝V₀-V_t (2)

式中，dV为电压跌落幅值，V₀为节点初始电压幅值，V_t为当前时刻的暂态电压幅值；

3)电压变化率：

式中，K为电压变化率，V_t是当前暂态电压幅值，V_t-1是当前暂态电压前一时刻的暂态电压幅值，|V_t-V_t-1|为二者差值的绝对值。

3.根据权利要求2所述的一种基于EWM的电网故障冲击强度量化指标分析方法，其特征在于，步骤四具体方法如下：

以暂态稳定系统中各节点指标值当中的最大值作为临界值，在该值以下的节点均可视为故障冲击对其无影响，对量化指标数据大小进行等间距分段，数据分段距离及分段个数根据实际系统需求进行设置；

数据分段后依据量化指标数值的大小在系统节点图上用不同色阶进行可视化表示，获得节点系统可视化效果图，用以辅助决策人员的对系统故障的评判。