CN1835336A - 基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于在线电压安全评估和控制领域，涉及一种电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法。该方法包括下列步骤：(1)从能量管理系统和电力市场交易平台得到电网在线数据；(2)根据设备检修安排和各地区气象情况确定该时段的设备故障概率；(3)由MonteCarlo仿真产生样本空间，每个样本都由X(功率增长方向)和Y(故障设备集合)两部分构成；(4)使用电压稳定域结合矢量量化聚类分析的分层计算方法快速计算各个样本对应的电压稳定裕度，从而得到电力系统电压稳定裕度的概率密度分布；(5)根据稳定裕度概率密度分布和事先指定的稳定裕度置信水平确定系统需要达到的稳定裕度数值，由电压稳定裕度的灵敏度计算系统参数极限值和预防控制值，通过调整系统运行参数保证电力系统达到指定置信水平下的电压稳定。本发明摆脱了传统“逐点法”的大量计算；从故障前电压稳定域边界点直接计算得到故障后电压稳定域边界点，避免了重新进行CPF计算，是一种具有分层结构的概率电压稳定快速计算方法。

Description

基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法

技术领域

本发明属于在线电压安全评估和控制领域，涉及一种基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法。

背景技术

维护电网电压稳定具有重大经济和社会意义。电压稳定性的离线分析虽然能够部分揭示电压失稳机理，但是难以适应实际系统运行方式的变化，因而电压稳定性的在线监视和控制变得尤为重要。

电压稳定在线监视和控制方案可以分为两大类：第一类是基于确定性方法的方案，第二类是基于概率性方法的方案。

基于确定性方法的方案包括以下几种：

1、低电压切负荷方案。该方案已经在电力系统中获得广泛应用，它通过在线监视若干关键节点的电压值来进行电压稳定监视，当节点电压低于给定数值时，按照预订顺序进行切负荷操作。该方案具有监控量简明直观、无须大量计算、易于实施的优点，其不足在于不能向运行人员提供“距离电压失稳点还有多远”的电压稳定充裕度信息，不能对尚未发生的预想故障进行计算处理，因此不能实现电压稳定的预防控制，实践中也已经证实了该方案不能完全有效地消除电压失稳事故。

2、基于电压稳定状态指标的方案。该方案通过计算电压稳定性局部指标(L指标、VIP指标等)或全局指标(特征值/奇异值指标、能量函数指标、各种灵敏度指标等)进行电压稳定监视，通过事先编制的控制策略进行电压稳定控制。该方案能够为运行人员提供一定的局部或全局电压稳定充裕度信息，但是这些指标不够简明直观，电压稳定充裕度大小与指标大小之间的线性性差，在复杂电力系统中的有效性尚有待检验，并且事先制定的控制策略往往不能适应系统实际运行方式的变化。

3、基于裕度指标的方案。该方案从系统当前运行点出发按照某种模式进行计算，通过系统注入功率增长逼近电压崩溃点，从而得到系统当前运行点到电压崩溃点的距离，即裕度指标，同时计算得到裕度对重要控制量的灵敏度系数，制定电压稳定控制策略。该方案物理意义明确，线性性强，能给运行人员提供直观的电压稳定充裕度信息。但是该方案需要使用重复潮流(RPF)、连续性潮流(CPF)或者最优潮流(OPF)计算裕度指标，当系统规模较大、给定预想故障很多的时候计算时间将难以忍受。

基于概率性方法的方案是在基于裕度指标方案的基础上增加不确定因素的影响，给出的裕度指标不再是一个确定的值，而是一个概率密度函数。现有的概率性方法包括：

1、直接法，包括随机潮流法、随机规划法、Gram-Charlier级数法等，该类方法均采用特定的概率分布(多采用正态分布函数)描述系统变量特征，通过一次计算直接得到电压稳定裕度的概率密度函数。该类方法避免了对大量样本进行计算，但是概率算式的表达往往过于复杂，并且对所采用的概率函数限制十分严格，很难准确描述实际电力系统行为，也不能得到准确的概率密度分布。

2、枚举法，列举系统所有可能的状态进行计算，该方法只适用于对小系统做理论研究，在实际系统中因为要考虑的状态量太多而很难应用。

3、Monte Carlo仿真法，这是当前应用最为广泛的概率方法，通过Monte Carlo模拟抽取样本进行计算，该方法能方便地处理实际电网中数量庞大的不确定因素，能够方便地模拟多重故障和连锁故障，并且计算时间不随系统规模或网络连接复杂度的增加而急剧增加。但是现有方法对于大量样本的计算耗时惊人，目前只能应用于电压稳定的离线分析。

相对于概率性方法而言，基于确定性方法的方案计算速度快，适于在线应用，但是存在如下问题：(1)确定性方法采用事先给定预想故障集方式进行安全性校验，以最严重的预想故障所对应的电压稳定性指标作为判断电压安全性的依据，这样无法处理多重故障和连锁故障情况，有可能因为遗漏更加严重的故障而导致稳定性指标偏于乐观，另一方面又有可能因为预想故障集中包含了发生概率很小的严重故障导致稳定性指标偏于保守。(2)确定性方法不能反映数量庞大的不确定因素对电网的影响(负荷和发电机出力分配的波动、设备故障概率，气象变化，等等)，提供的信息量非常有限，不利于市场环境下系统运行人员综合考虑电网的安全性和经济性。

基于概率性方法的方案能够克服确定性方法的上述不足，针对各种不确定因素对系统的影响，通过概率方法计算电压稳定裕度的概率密度、期望值和方差，从而为运行人员提供丰富的概率安全信息，实现电力系统运行安全性和经济性的统一。但是现有的概率性方法均采用“逐点法”，也就是针对每个样本分别进行计算，由于样本数量的庞大从而导致计算速度很慢、耗时太多，只能用作离线理论分析。目前国内外尚未公布能够在线应用的基于概率的电压稳定监视和控制方法。

本发明“基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法”是把传统概率电压稳定分析和“静态电压稳定域(SVSR)”理论相结合所得到的新成果，脱离了“逐点法”的框架，采用“域”的方法来达到解决现有的电压稳定在线监视和控制方法存在的问题、提高电力系统电压稳定性的目的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种基于概率的电力系统在线电压稳定监视和预防控制的方法，能够通过实时采集的电网数据和各种概率信息，在线计算电力系统电压稳定裕度的概率密度，及时向调度员提供电力系统概率电压稳定信息。

本发明所要解决的另一个技术问题是，在发电机和负荷全注入空间中提供电压稳定裕度的概率表达，根据事先指定的系统需要达到的电压稳定裕度置信水平，由电压稳定裕度的灵敏度计算系统参数极限值和预防控制值，通过调整系统运行参数和引导电力市场交易来保证系统处于指定的电压稳定裕度置信水平，实现电压稳定预防控制。

本发明采用如下的技术方案：基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法，该方法包括下列步骤：

(1)从能量管理系统和电力市场交易平台得到电网实时数据；

(2)根据设备数据、历史数据和气象信息确定该时段的设备故障概率；

(3)由蒙特卡洛仿真方法模拟系统各种随机状态产生样本空间，每个样本均由功率增长方向(X)和故障设备集合(Y)两部分构成；

(4)按照功率增长方向(X)对样本空间进行矢量量化(VQ)聚类分析；

(5)根据由步骤(4)获得的聚类分析结果，采用电压稳定域分层计算方法快速计算各个样本对应的电压稳定裕度，从而得到电力系统电压稳定裕度的概率密度分布；

(6)根据稳定裕度概率密度分布和事先指定的稳定裕度置信水平确定系统需要达到的稳定裕度数值，由电压稳定裕度的灵敏度计算系统参数极限值和预防控制值；

(7)通过调整系统运行参数以使电力系统达到指定置信水平下的电压稳定。

上述步骤4中进行矢量量化(VQ)聚类分析可采用如下的方法：

(1)对于所选取的样本，计算其与已存在各类别中心向量夹角余弦，确定与其相似度最高的类别；

(2)如果所选取的样本和与其相似度最高的类别的中心向量夹角余弦小于事先确定的阈值，把其归入该相似度最高的类别，并更新该类别的中心向量；否则，为所选取的样本分配一个新类别，以该样本的功率增长方向(X)部分作为新增类别的初始中心向量。

在上述第5步骤中的电压稳定裕度分层计算方法包括如下步骤：

(1)首先不考虑设备故障，根据由步骤(4)获得的聚类分析结果，确定进行电压稳定域分层计算方法中使用的切平面数量和切点位置，建立正常网架结构下的全注入空间静态电压稳定域，从而快速求解每个样本对应的故障前电压稳定域边界点；

(2)对于存在设备故障的样本，由故障设备集合(Y)引入设备故障，改变系统网架结构，由步骤1求解出的故障前电压稳定域边界点，通过阻尼牛顿法直接计算得到故障后电压崩溃点(P₂′)，然后以该电压崩溃点(P₂′)作为切点，求解故障后电压稳定域边界的切平面，从而利用该切平面和功率增长方向(X)直接计算得到该样本对应的故障后电压稳定域近似边界点(B)；

(3)判断故障后的电压崩溃点(P₂′)是否满足矢量量化(VQ)聚类条件，如果满足则把故障后电压稳定域近似边界点(B)看作故障后电压稳定域边界点，如果不满足，则以该点作为初始点继续进行阻尼牛顿计算，如此迭代下去，直至满足矢量量化(VQ)聚类条件为止，得到该样本对应的故障后电压稳定域边界点；

(4)根据步骤(1)或步骤(3)所确定的电压稳定域边界点，确定该样本所对应的电压稳定裕度。

本发明中对于样本对应的电压稳定裕度的计算可以采用分布计算，其中对多CPU的调度以矢量量化(VQ)聚类分析所得的样本类别为单位。

本发明具有突出的有益效果：本发明将Monte Carlo仿真法的高度灵活性和VQ聚类分析的模糊自适应性相结合，用后者对前者产生的样本进行聚类分析；将连续性潮流(CPF)方法的精确性和静态电压稳定域(SVSR)方法的快捷性相结合，用CPF计算电压稳定域边界切点位置，通过多个切平面对电压稳定域边界进行整体近似描述，一旦快速得到“域”的边界，那么对于所有样本的稳定裕度计算就变成了简单的空间几何运算，从而摆脱了传统“逐点法”的大量计算；将电压稳定域边界性质和阻尼牛顿法性质相结合，从故障前电压稳定域边界点直接计算得到故障后电压稳定域边界点，避免了重新进行CPF计算，开发出一种具有分层结构的概率电压稳定快速计算方法。

附图说明

图1：本发明的基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法的整体实施流程图；

图2：图1中VQ聚类分析模块的详细流程图；

图3：图1中电压稳定裕度分层快速计算模块的详细流程图。

具体实施方式

本发明在对电网数据(网络结构、母线电压、支路、发电机等)、电力市场数据(未来时段的发电机出力与负荷变化)和设备数据(设备检修安排、故障概率等)进行计算分析的基础上实现对电力系统电压稳定性的在线分析和对稳定预防控制的能量管理功能。下面结合附图对本发明做进一步详述。

图1给出了本发明方法的整体实施流程。整个监视和预防控制系统由两部分组成：虚线框外面是电力系统现有的软、硬件设备和数据库，可以不经过改造直接使用，主要进行数据采集、通信、实施电压稳定控制操作；虚线框里面是整个电压稳定在线监视控制系统分析计算的核心部分，主要进行蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟、样本聚类分析、样本稳定裕度快速计算、统计稳定裕度概率密度、计算电压稳定控制策略，可以采用一台或多台服务器进行运算，也可以采用分布式计算机群以进一步提高计算速度。

本发明的具体实施步骤和方法如下：(1)确定负荷、发电机出力波动的概率分布函数和各个设备的故障概率，通过Monte Carlo仿真模拟系统各种随机状态产生样本空间E{X_i，Y_i|i＝1，2，...，N}，每个样本都由发电机、负荷全注入空间中的功率增长方向X{X₁，...，X_N}和故障设备集合Y{Y₁，...，Y_N)两部分构成。(2)以每个样本的X部分为依据，使用VQ算法对{X₁，...X_N}进行聚类分析，把样本空间划分为M个类别(M＜＜N)，聚类中心分别为{K₁，...K_M}。X_i代表全注入空间中的方向矢量，因此采用矢量间的夹角余弦作为相似度的度量，也就是说：如果X_i属于类别k_p则一定有cos<X_i，X_p>≥ε，ε是给定的VQ聚类相似度阀值。(3)对类别k_i，从当前运行点P₀开始，用CPF沿聚类中心K_i追踪至电压稳定域边界上一点P_i，利用全注入空间电压稳定域切平面公式计算切平面方程S_i。这样对所有类别进行计算后，得到一组切平面集合{S₁，...S_M}作为故障前电压稳定域边界∑的近似。(4)如果X_i属于类别T，则其对应的故障前电压稳定域边界为切平面S_T，由空间直线与平面的交点公式直接得到X_i对应的故障前稳定域边界点A_i。如果Y_i为空，即没有故障设备，则直接由A_i得到该样本对应的电压稳定裕度；如果Y_i不为空，则存储A_i点的信息进行下一步计算。(5)对所有存在故障设备的样本 $\{X_i,Y_i|Y_i\&NotElement;\mathrm{\&Phi;}\},$ 根据Y_i引入设备故障，利用阻尼牛顿法从点A_i直接计算得到故障后电压稳定域边界∑′上～点P_i2′，然后以P_i2′为切点求解∑′的切平面S_i′作为P_i2′附近∑′局部的近似，从而利用切平面S_i′和X_i直接计算得到该样本对应的故障后近似边界点B_i。(6)判断P_i2′是否满足VQ聚类条件 $\cos <\stackrel{\&OverBar;}{P_0{A}_i},$ $\stackrel{\&OverBar;}{P_0{P}_{12}^{\&prime;}}>\&GreaterEqual;\mathrm{\&epsiv;},$ 如果满足则把B_i点看作故障后电压稳定域边界点，如果不满足，则以B_i点作为初始点继续进行阻尼牛顿计算，如此迭代下去，直至满足VQ聚类条件为止。(7)对所有样本对应的电压稳定裕度进行统计，得到系统电压稳定裕度的概率密度分布。(8)根据稳定裕度的概率密度分布和事先指定的稳定裕度置信水平，确定系统需要达到的稳定裕度数值，计算电压稳定裕度对重要控制量(如发电机出力、无功补偿装置等)的灵敏度系数，确定系统参数极限值和预防控制值，通过调整系统运行参数保证电力系统达到指定置信水平下的电压稳定。

下面按图1-3对本发明的各个步骤的功能进行描述，并进一步阐述本发明的有益效果：

1、从图1虚线框以外收集信息，包括：(1)电网实时数据：网络结构、母线电压、支路电流、变压器分接头位置、无功补偿装置档位、发电机状态；(2)电力市场数据：未来中短期发电机出力与负荷变化；(3)设备数据：设备检修安排、设备已运行时间；(4)历史数据：设备历史故障概率，同期历史负荷信息、发电信息；(5)气象信息：电网覆盖的各个地区近期天气情况，是否有大雾、大风、雷电、冰雹等恶劣天气。

2、根据上面收集的信息进行Monte Carlo仿真，仿真可以依据运行人员指定的条件进行模拟，也可，以按如下步骤确定仿真参数：确定系统实时状态即系统当前运行点；确定未来时刻发电机出力及负荷波动的正态分布函数(以电力市场交易为依据的发电机出力、负荷预测值为期望值，以同期历史信息确定方差)；确定各个设备的故障概率(以设备检修、运行情况、天气情况及同类设备历史数据为依据)。

3、对仿真产生的样本空间进行VQ聚类分析。图2给出了VQ聚类分析模块的详细流程，在实际工程应用中可以通过事先计算来确定合适的阀值ε，一般取值在0.8~0.9之间。

4、采用分层模型快速计算样本对应的电压稳定裕度，图3中给出了详细流程，可以发现：(1)仅仅需要对聚类中心进行CPF计算(常规概率性方法需要对每个样本都进行CPF或OPF计算)；(2)切平面的计算、空间直线与切平面交点的计算都是简单的四则运算，耗时可以忽略；(3)对于包含设备故障的样本，不需要重新进行CPF计算，而仅仅需要进行阻尼牛顿计算，计算时间大为缩短。此外由图3还可以发现，分层算法具有天然的粗粒度并行性，可以采用分布式计算而不需要对核心程序进行修改，其中对多CPU的调度以VQ聚类分析所得的样本类别为单位。

5、对所有样本进行快速计算以后，经过统计得到电压稳定裕度的概率密度分布，它定义在发电机、负荷全注入空间中，具有直观的物理意义，并且包含了丰富的概率稳定信息，可以为系统运行人员进行系统监视和电力市场交易提供有效指导。

6、在预防控制计算模块中，由运行人员事先指定系统需要达到的电压稳定裕度置信水平，根据电压稳定裕度的概率密度分布查找确定系统需要达到的电压稳定裕度值。通过计算电压稳定裕度对重要控制量(如发电机出力分配、无功补偿装置等)的灵敏度系数，确定系统参数极限值和预防控制值，把预防控制措施提交能量管理系统(EMS)进行处理，通过调整系统运行参数保证电力系统达到指定置信水平下的电压稳定。这样就有效避免了常规预防控制方法中以预想故障集中最严重故障为背景来确定稳定裕度带来的弊端(控制结果偏于保守或偏于乐观)。

基于确定性方法的在线电压稳定监视和预防控制功能已经在现有的EMS系统中得到应用，但是上述系统是目前惟一提出的基于概率性方法的在线电压稳定监视和预防控制系统。本发明为电力系统EMS提供了一种计算机程序，使电力系统的电压稳定监视和预防控制能力从传统的数值稳定性提高到概率稳定性的水平。

下表给出了运用本发明对IEEE118、IEEE300、EPRI1000节点系统进行实际计算的结果，并且同时给出常规概率性方法的计算结果作为对比。可见本方法不仅计算速度比常规概率方法快达1到2个数量级，而且计算精度高，与常规概率方法的误差在1％以下，完全满足在线应用的需要。当采用多台计算机进行分布计算的时候，计算速度将进一步提高，对1000节点以下的系统其计算时间将在1分钟以内。

	系统名称	网络规模			样本数量	含故障样本数	聚类数	CPF次数	阻尼牛顿次数	计算时间(min)	计算误差(％)
												节点	支路	发电机
		常规方法	IEEE118	118											186	54	10000	1650	-	10000	0	11.26	0
IEEE300	298				409	69	10000	2947	-	10000	0	19.77	0
			EPRI1000	1023										1599	271	10000	7541	-	10000	0	83.20	0
本方法	IEEE118				118	186	54	10000	1650	16	16	1650	0.35										0.212
		IEEE300	298	409										69	10000	2947	28	28	2947	0.77	0.364
	EPRI1000				1023	1599	271	10000	7541	79	79	7541	8.45									0.842

为充分公开本发明，下面列出本领域的技术人员在实施本发明过程中可以借鉴的部分文献：

1、有关“电压稳定域”基本知识可参见文献：

安全域的方法学及实用性结果/余贻鑫//天津大学学报：自然科学与工程技术版.2003，36(5).-525-528

电力系统电压稳定域的局部可视化描述及其应用/王成山，许晓菲等//中国电机工程学报.2004，24(3).-1-5

2、有关静态电压稳定域边界局部切平面的公式推导方面可参见文献：

电力系统电压稳定域的局部可视化描述及其应用/王成山，许晓菲等//中国电机工程学报.2004，24(3).-1-5

3、有关连续性潮流(CPF)基本知识可参阅文献：

电力系统区域间功率交换能力的研究(一)：连续型方法的基本理论与应用/王成山，李国庆//电力系统自动化.1999，23(3).-23-26；

4、有关蒙特卡洛仿真法(Monte Carlo仿真法)在电力系统中的应用可参见下列出处的文献，该文给出了仿真产生样本空间的详细方法。

暂态稳定概率评估的蒙特卡罗方法/李文沅，卢继平//中国电机工程学报.2005，25(10).-18-23

另外需要说明的是，本发明公开和揭示的所有组合和方法可通过借鉴本文公开内容产生，尽管本发明的组合和方法已通过详细实施过程进行了描述，但是本领域技术人员明显能在不脱离本发明内容、精神和范围内对本文所述的方法和装置进行拼接或改动，或增减某些部件，更具体地说，所有相类似的替换和改动对本领域技术人员来说是显而易见的，他们都被视为包括在本发明精神、范围和内容之中。

Claims (4)

1.一种基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法，其特征在于该方法包括下列步骤：

(1)从能量管理系统和电力市场交易平台得到电网实时数据；

(2)根据设备数据、历史数据和气象信息确定该时段的设备故障概率；

(3)由蒙特卡洛仿真方法模拟系统各种随机状态产生样本空间，每个样本均由功率增长方向(X)和故障设备集合(Y)两部分构成；

(4)按照功率增长方向(X)对样本空间进行矢量量化(VQ)聚类分析；

(5)根据由步骤(4)获得的聚类分析结果，采用电压稳定域分层计算方法快速计算各个样本对应的电压稳定裕度，从而得到电力系统电压稳定裕度的概率密度分布；

(6)根据稳定裕度概率密度分布和事先指定的稳定裕度置信水平确定系统需要达到的稳定裕度数值，由电压稳定裕度的灵敏度计算系统参数极限值和预防控制值；

(7)通过调整系统运行参数以使电力系统达到指定置信水平下的电压稳定。

2.根据权利要求1所述的基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法，其特征是，步骤4中进行矢量量化(VQ)聚类分析采用如下的方法：

(1)对于所选取的样本，计算其与已存在各类别中心向量夹角余弦，确定与其相似度最高的类别；

(2)如果所选取的样本和与其相似度最高的类别的中心向量夹角余弦小于事先确定的阈值，把其归入该相似度最高的类别，并更新该类别的中心向量；否则，为所选取的样本分配一个新类别，以该样本的功率增长方向(X)部分作为新增类别的初始中心向量。

3.根据权利要求1所述的基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法，其特征是，在上述第5步骤中的电压稳定裕度分层计算方法包括如下步骤：

(1)首先不考虑设备故障，根据由步骤(4)获得的聚类分析结果，确定进行电压稳定域分层计算方法中使用的切平面数量和切点位置，建立正常网架结构下的全注入空间静态电压稳定域，从而快速求解每个样本对应的故障前电压稳定域边界点；

(2)对于存在设备故障的样本，由故障设备集合(Y)引入设备故障，改变系统网架结构，由步骤1求解出的故障前电压稳定域边界点，通过阻尼牛顿法直接计算得到故障后电压崩溃点(P₂′)，然后以该电压崩溃点(P₂′)作为切点，求解故障后电压稳定域边界的切平面，

从而利用该切平面和功率增长方向(X)直接计算得到该样本对应的故障后电压稳定域近似边界点(B)；

(3)判断故障后的电压崩溃点(P₂′)是否满足矢量量化(VQ)聚类条件，如果满足则把故障后电压稳定域近似边界点(B)看作故障后电压稳定域边界点，如果不满足，则以该点作为初始点继续进行阻尼牛顿计算，如此迭代下去，直至满足矢量量化(VQ)聚类条件为止，得到该样本对应的故障后电压稳定域边界点；

(4)根据步骤(1)或步骤(3)所确定的电压稳定域边界点，确定该样本所对应的电压稳定裕度。

4.根据权利要求1所述的基于概率的电力系统电压稳定在线监视和预防控制方法，其特征是对于样本对应的电压稳定裕度的计算可以采用分布计算，其中对多CPU的调度以矢量量化(VQ)聚类分析所得的样本类别为单位。

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