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基于在线状态估计和实时调度计划的趋势潮流计算方法

摘要

本发明提供一种基于在线状态估计和实时调度计划的趋势潮流计算方法,包括以下步骤:确定电网未来趋势运行方式数据;对实时调度计划进行合理性辨识,并对其进行自动调整;建立多断面有功控制模型,进行自动微调发电有功功率控制;进行无功电压就地控制,并分配枢纽节点无功不平衡量;进行潮流计算,生成用于电网未来趋势动态安全评估的潮流计算数据。本发明用于解决传统的在线动态安全评估算法无法有效对未来电网短时间内安全稳定进行分析的问题,对未来电网安全变化趋势进行预先分析,辅助调度人员对当前运行方式进行安排调整。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-09-01

    授权

    授权

  • 2016-01-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):H02J3/00 申请日:20141229

    实质审查的生效

  • 2015-05-06

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明属于电网在线仿真分析领域,具体涉及一种基于在线状态估计和实时调度计划的 趋势潮流计算方法。

背景技术

随着我国特高压交直流混联大电网格局的逐步形成,电力系统安全稳定特性与机理日趋 复杂,电网运行控制难度不断加大,对在线仿真分析的精确性和超前性提出了新的要求。超 前进行电网在线安全分析的基础是形成表征未来电网运行方式的趋势潮流数据。构成未来电 网运行方式的重要因素包括:

1)实时计划,根据负荷变化情况、设备停复役、电能交易调整、临时调度操作和电网故 障等运行方式变化,考虑系统经济运行和安全约束,给定短时间内各发电发电机组启停计划 和出力计划、区域间有功功率交换计划;

2)超短期母线负荷预测,作为电网实时发电控制的重要基础,在历史负荷数据和天气变 化等因素基础上,预报短时间内各母线有功负荷变化趋势;

3)在线状态估计数据,描述了电网当前运行下设备静态参数、拓扑结构、发电机量测及 控制参数、负荷有功功率因数、变压器分接头位置等工况。

趋势潮流的收敛性和精度很大程度上决定了未来电网运行方式安全分析结果的准确性和 合理性。目前,基于调度计划的交流潮流计算方法已有研究,有功潮流精度不断提高,基本 满足了有功潮流越限校核的精度需求。但是,由于缺少发电机组无功计划和母线无功负荷预 测,潮流结果中的无功计划潮流合理性较差。一方面,偏差较大的无功潮流会影响线路额定 电流越限校核和主变额定容量越限校核结果的精度;另一方面,不合理的无功电压分布也会 在一定程度上影响有功潮流的计算精度,并严重影响电压越限校核及稳定校核结果的合理性。 同时,超短期负荷预测误差、新能源波动误差、电能计划调整和电网运行操作等不确定因素, 会对趋势潮流计算的鲁棒性产生不利影响,也会导致计算收敛性受数据质量影响严重的问题。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足,本发明提供一种基于在线状态估计和实时调度计划的趋 势潮流计算方法,用于解决传统的在线动态安全评估算法无法有效对未来电网短时间内安全 稳定进行分析的问题,对未来电网安全变化趋势进行预先分析,辅助调度人员对当前运行方 式进行安排调整。

为了实现上述发明目的,本发明采取如下技术方案:

本发明提供一种基于在线状态估计和实时调度计划的趋势潮流计算方法,所述方法包括 以下步骤:

步骤1:确定电网未来趋势运行方式数据;

步骤2:对实时调度计划进行合理性辨识,并对其进行自动调整;

步骤3:建立多断面有功控制模型,进行自动微调发电有功功率控制;

步骤4:进行无功电压就地控制,并分配枢纽节点无功不平衡量;

步骤5:进行潮流计算,生成用于电网未来趋势动态安全评估的潮流计算数据。

所述步骤1中,电网未来趋势运行方式数据包括在线状态估计数据、实时调度计划数据 和超短期负荷预测数据。

根据在线获取的电网量测数据,采用统计学方法估计动态电力系统内部状态,得到在线 状态估计数据;

在日前调度计划的基础上,结合超短期负荷预测信息、临时检修信息和跨区电量交易申 请信息,制定电网未来5min内或60min内相应时段的实时发电计划和实时联络交易计划,得 到实时调度计划数据;

利用现有的历史日负荷数据和气象数据,对电网未来5min内或60min内相应时段的负荷 值进行估计,完成包括系统负荷预测和母线负荷预测的超短期负荷预测,得到超短期负荷预 测数据。

所述步骤2具体包括以下步骤:

步骤2-1:对实时调度计划进行合理性辨识,包括计划时序分析、计划关联分析和计划 平衡度分析;

步骤2-2:根据电网计划安排的专家经验,建立实时调度计划的约束知识库,并对实时 调度计划进行自动调整,约束知识库中的专家知识约束包括发电检修互斥约束、发电计划时 序约束、检修计划互斥约束和发电机组出力约束。

计划时序分析中,分为以下两种情况:

A)判断实时调度计划数据或超短期负荷预测数据是否存在某时间点的数据缺失,若存在 则该时间点的实时调度计划数据或超短期负荷预测数据视为奇异点;

B)实时发电计划中发电机组计划出力值在时序上变化率是否超过发电机组计划出力设 定阈值,如超过则视为奇异点。

计划关联分析中,根据以下四个判断条件判断是否为合理的实时调度计划,若其中有任 一不满足,则判定为不合理的实时调度计划;

A)实时发电计划中发电机组计划出力值不高于发电机组实际出力上限;

B)未并网的发电机组不具有计划出力;

C)实时发电计划中发电机组计划出力值与实时检修计划中设备投运状态保持一致;

D)实时检修计划中设备投运状态未出现数值矛盾。

计划平衡度分析中,对超短期负荷预测、实时发电计划、实时联络交易计划进行计划平 衡度分析,有:

P^L=ΣgMPg-Pexch=ΣdNPd+Ploss+ΣplOPpl

其中,为系统负荷预测值,Pg为发电机组计划出力值,Pexch为实时联络交易计划出力 值,Pd为母线负荷预测值,Ploss为系统网损,Ppl为发电厂的厂用电有功功率,M为发电机组 数量,N为母线负荷数量,O为发电厂数量。

发电检修互斥约束中,实时发电计划与实时检修计划存在互斥冲突时,以实时检修状态 为基准对发电机组出力进行调整,具体有:

PGα,t=PGα,t·SGα,t

其中,为调整后实时发电计划中发电机组计划出力值,为调整前实时发电计划 中发电机组计划出力值,为实时检修计划中设备投运状态;

发电计划时序约束中,实时发电计划在时序上存在奇异点时,按其时间点附近的发电机 组计划出力值进行调整,具体有:

PGα,t=Pα,t-1+Pα,t+12

其中,Pα,t-1为奇异点所在时间t-1附近的发电机组计划出力值,Pα,t+1为奇异点所在时间 t+1附近的计划出力值;

检修计划互斥约束中,实时检修计划中设备投运状态存在互斥约束时,以系统中设备实 际运行状态为基准对检修计划进行调整,具体有:

S′β,plan=Sβ,ope

其中,S′β,plan调整后实时检修计划中设备β的投运状态,Sβ,ope为系统中设备β的实际运 行状态;

发电机组出力约束中,实时发电计划中发电机组计划出力值与系统中发电机组存在互斥 约束时,以系统中发电机组为基准对实时发电计划中发电机组计划出力值进行调整,具体有:

PGα,t=PGα,maxPGα,t>PGα,maxPGα,tPGα,min<PGα,t<PGα,maxPGα,minPGα,t<PGα,min

其中,为,和分别为系统中发电机组出力上限和下限。

所述步骤3具体包括以下步骤:

步骤3-1:建立多断面有功控制模型,在潮流计算模型中增加断面有功功率偏差方程,断 面有功功率偏差方程表示为:

ΔPcut(γ)=ΣNlinePline-Pdes(γ)=0

其中,ΔPcut(γ)为断面γ的有功功率偏差,Pline为断面γ的有功功率,为该断面的Nline条 线路的有功功率总和;Pdes(γ)为断面γ的有功功率目标值;

步骤3-2:采用逐步逼近法的有功功率调整策略,根据断面的有功功率偏差通过多步调整, 逐渐将断面有功功率调至有功功率目标值;

步骤3-3:建立发电机组有功功率控制方程,具体有:

Pδ(α)=fp(α)+η(δ)ΔPvail(α)

其中,Pδ(α)为第δ个控制机群中第α台发电机组的有功功率,fp(α)为发电机组节点的 拓扑约束,η(δ)为第δ个控制机群的有功功率控制因子,ΔPvail(α)为带权重的发电机组可调 出力。

所述步骤4具体包括以下步骤:

步骤4-1:基于电压无功分区进行无功电压就地控制;

步骤4-2:将枢纽节点无功不平衡量分配至电压无功分区内的无功电源。

所述步骤5中,采用基于节点功率平衡方程式的牛顿法进行迭代计算,并确定系统的运 行状态,确定用于电网未来趋势动态安全评估的潮流计算数据,包括各母线上的电压幅值及 相角、网络中的功率分布以及功率损耗。

与现有技术相比,本发明的有益效果在于:

本发明解决了传统的在线动态安全评估算法无法有效对未来电网短时间内安全稳定进行 分析的问题,为电网未来运行方式安全分析提供准确的趋势潮流数据。对实时调度计划进行 合理性辨识,自动识别计划数据中错误信息,并依据实际电网专家经验进行计划调整,为趋 势潮流计算提供良好的数据基础;建立大型互联电网的多断面有功控制模型,采用逐步逼近 真值的调整策略,自动微调发电有功控制,避免系统有功偏差较大时潮流不收敛的情况;采 用分层分区平衡原则,基于无功分区方法进行无功电压就地控制,进一步提高趋势潮流算法 的收敛性。

附图说明

图1是本发明实施例中基于在线状态估计和实时调度计划的趋势潮流计算方法流程图。

图2是本发明实施例中系统的500kV电压等级支路准确率统计结果示意图;

图3是本发明实施例中系统的220kV电压等级支路准确率统计结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

如图1,本发明提供一种基于在线状态估计和实时调度计划的趋势潮流计算方法,所述 方法包括以下步骤:

步骤1:确定电网未来趋势运行方式数据;

步骤2:对实时调度计划进行合理性辨识,并对其进行自动调整;

步骤3:建立多断面有功控制模型,进行自动微调发电有功功率控制;

步骤4:进行无功电压就地控制,并分配枢纽节点无功不平衡量;

步骤5:进行潮流计算,生成用于电网未来趋势动态安全评估的潮流计算数据。

所述步骤1中,电网未来趋势运行方式数据包括在线状态估计数据、实时调度计划数据 和超短期负荷预测数据。

根据在线获取的电网量测数据,采用统计学方法估计动态电力系统内部状态,得到在线 状态估计数据;

在日前调度计划的基础上,结合超短期负荷预测信息、临时检修信息和跨区电量交易申 请信息,制定电网未来5min内或60min内相应时段的实时发电计划和实时联络交易计划,得 到实时调度计划数据;

利用现有的历史日负荷数据和气象数据,对电网未来5min内或60min内相应时段的负荷 值进行估计,完成包括系统负荷预测和母线负荷预测的超短期负荷预测,得到超短期负荷预 测数据。

所述步骤2具体包括以下步骤:

步骤2-1:对实时调度计划进行合理性辨识,包括计划时序分析、计划关联分析和计划 平衡度分析;

步骤2-2:根据电网计划安排的专家经验,建立实时调度计划的约束知识库,并对实时 调度计划进行自动调整,约束知识库中的专家知识约束包括发电检修互斥约束、发电计划时 序约束、检修计划互斥约束和发电机组出力约束。

计划时序分析中,分为以下两种情况:

A)判断实时调度计划数据或超短期负荷预测数据是否存在某时间点的数据缺失,若存在 则该时间点的实时调度计划数据或超短期负荷预测数据视为奇异点;

B)实时发电计划中发电机组计划出力值在时序上变化率是否超过发电机组计划出力设 定阈值,如超过则视为奇异点。

计划关联分析中,根据以下四个判断条件判断是否为合理的实时调度计划,若其中有任 一不满足,则判定为不合理的实时调度计划;

A)实时发电计划中发电机组计划出力值不高于发电机组实际出力上限;

B)未并网的发电机组不具有计划出力;

C)实时发电计划中发电机组计划出力值与实时检修计划中设备投运状态保持一致;

D)实时检修计划中设备投运状态未出现数值矛盾(数值矛盾是指存在同一设备的两条记 录,投运状态相反)。

计划平衡度分析中,对超短期负荷预测、实时发电计划、实时联络交易计划进行计划平 衡度分析,有:

P^L=ΣgMPg-Pexch=ΣdNPd+Ploss+ΣplOPpl---(1)

其中,为系统负荷预测值,Pg为发电机组计划出力值,Pexch为实时联络交易计划出力 值,Pd为母线负荷预测值,Ploss为系统网损,Ppl为发电厂的厂用电有功功率,M为发电机组 数量,N为母线负荷数量,O为发电厂数量。

发电检修互斥约束中,实时发电计划与实时检修计划存在互斥冲突时,以实时检修状态 为基准对发电机组出力进行调整,具体有:

PGα,t=PGα,t·SGα,t---(2)

其中,为调整后实时发电计划中发电机组计划出力值,为调整前实时发电计划 中发电机组计划出力值,为实时检修计划中设备投运状态;

发电计划时序约束中,实时发电计划在时序上存在奇异点时,按其时间点附近的发电机 组计划出力值进行调整,具体有:

PGα,t=Pα,t-1+Pα,t+12---(3)

其中,Pα,t-1为奇异点所在时间t-1附近的发电机组计划出力值,Pα,t+1为奇异点所在时间 t+1附近的计划出力值;

检修计划互斥约束中,实时检修计划中设备投运状态存在互斥约束时,以系统中设备实 际运行状态为基准对检修计划进行调整,具体有:

S′β,plan=Sβ,ope   (4)

其中,S′β,plan调整后实时检修计划中设备β的投运状态,Sβ,ope为系统中设备β的实际运 行状态;

发电机组出力约束中,实时发电计划中发电机组计划出力值与系统中发电机组存在互斥 约束时,以系统中发电机组为基准对实时发电计划中发电机组计划出力值进行调整,具体有:

PGα,t=PGα,maxPGα,t>PGα,maxPGα,tPGα,min<PGα,t<PGα,maxPGα,minPGα,t<PGα,min---(5)

其中,为,和分别为系统中发电机组出力上限和下限。

所述步骤3具体包括以下步骤:

步骤3-1:建立多断面有功控制模型,在潮流计算模型中增加断面有功功率偏差方程,断 面有功功率偏差方程表示为:

ΔPcut(γ)=ΣNlinePline-Pdes(γ)=0---(6)

其中,ΔPcut(γ)为断面γ的有功功率偏差,Pline为断面γ的有功功率,为该断面的Nline条 线路的有功功率总和;Pdes(γ)为断面γ的有功功率目标值;

步骤3-2:采用逐步逼近法的有功功率调整策略,根据断面的有功功率偏差通过多步调整, 逐渐将断面有功功率调至有功功率目标值;

逐步逼近的有功调整策略将控制措施分为单步控制和多步控制。多步控制中的每一步设 定一个分步目标,该分步目标逐步逼近断面的目标值。每一分步计算相当于一个单步控制, 其步长为分步目标与本步起始值之差。

单步控制的计算步骤如下:

1)根据预先给定原则选择控制和平衡机群的机组及台数;

2)利用对发电机限值约束的处理,使断面功率控制变成连续的发电机启停和自动调整 过程,调整过程通过先后调整非调控机组和调控机组实现。

在单步控制的基础上,多步控制的计算步骤增加了如下内容:

1)下一步步长与本步控制中电网电压的最大变化量成反比;

2)上一步计算的潮流解做为本步初值,使迭代起始点接近真解;

3)若计算不收敛,步长自动减半,重新本步控制计算;

4)当步长小于预设的门槛,潮流仍不收敛,则控制失败,结束计算。

步骤3-3:建立发电机组有功功率控制方程,具体有:

Pδ(α)=fp(α)+η(δ)ΔPvail(α)   (7)

其中,Pδ(α)为第δ个控制机群中第α台发电机组的有功功率,fp(α)为发电机组节点的 拓扑约束,η(δ)为第δ个控制机群的有功功率控制因子,ΔPvail(α)为带权重的发电机组可调 出力。

所述步骤4具体包括以下步骤:

步骤4-1:基于电压无功分区进行无功电压就地控制;

步骤4-2:将枢纽节点无功不平衡量分配至电压无功分区内的无功电源。

电压无功分区是将整个系统按分层分区平衡原则划分为若干个子区域,为实现无功控制 的分层分区、就地平衡提供基础。具体的,由电网结构预先选定枢纽节点集合,根据电气距 离将系统节点划分为若干个由枢纽节点和多个无功电源节点组成的无功平衡区域Ωi,并计算 Ωi内各无功电源节点对枢纽节点i的无功分配系数λki,有:

λki=1/xikΣJΩ1/xij---(8)

其中,xij为枢纽节点i与无功电源节点j之间的支路电抗。

无功电压就地控制,在潮流方程中增加新的扩展节点类型,并在其迭代过程增加无功电 压调整措施,依据无功出力约束和电压约束将节点无功不平衡量分配至各无功源,实现无功 电压的就地自动调整。

新增扩展节点类型:类型,其发电有功PG已知,发电无功QG和电压幅值V未知, Q~={QG|QGminQGQGmax},V~={V|VminVVmax};类型,其发电有功功率PG未知, 电压相位θ已知,发电无功和电压幅值未知,但可在一定范围内变化。基于上述扩展节点类 型,在潮流方程迭代过程中增加无功电压调整方程,如下式:

QGi(t)=QGi(t-1)+Qfpi---(9)

其中,Qfpi为第t-1次迭代时分配到节点i上的无功出力;和分别为节点i无功 出力的第t-1次和t次的迭代值。

在无功迭代过程中,按照无功分配系数将节点i的无功不平衡量分配至无功平衡区域内的 各无功源,并重新计算节点i的无功不平衡量如式(10)~(11)所示。

Qfpi=lbclΔQi(t-1)+ΣjΩilbc2λijΔQj(t-1)+ΔQdyyxi+ΣjΩiΔQdyyxj+ΔQclyxi+ΣjΩiΔQclyxi---(10)

ΔQi(t)=QGi(t)-QLi(t)-Ui(t)ΣjiUj(t)(Gijsinθij(t)-Bijcosθij(t))---(11)

式中,lbc1和lbc2为步长系数;和分别为t-1次迭代节点i、j的无功不平衡 量;ΔQdyyxj为因节点i电压越限而分配到节点j的无功功率;ΔQdyyxi为节点i电压越限时其自 身无功功率的调整量;ΔQclyxj为因节点i无功功率越限而分配到节点j的无功功率;ΔQclyxi为 节点i无功功率越限时其自身无功功率的调整量。

根据各无功电源节点的无功调节能力及其电压调节裕度,将枢纽节点无功不平衡量ΔQi分配至周围的各无功电源节点,如式(12)~(13)所示。

Q′Gi=QGi-lbc1|ΔQi|sgn(ΔQi)   (12)

Q′Gk=QGk-lbc2λki|ΔQi|sgn(ΔQi)   (13)

式中,QGk、Q′Gk分别为分区内无功电源节点k调整前和调整后的无功出力;sgn(ΔQi)为 变量ΔQi的符号函数,取值-1或1。

所述步骤5中,采用基于节点功率平衡方程式的牛顿法进行迭代计算,并确定系统的运 行状态,确定用于电网未来趋势动态安全评估的潮流计算数据,包括各母线上的电压幅值及 相角、网络中的功率分布以及功率损耗。

按照上述方法,以某实际系统作为校验模型,对2014年4月16日的趋势潮流准确性进 行统计分析,其中采样间隔为15min,即0:15-24:00的96个时间点。统计分析结果如下表所 示,550kV趋势潮流的平均准确率为94.56%,220kV趋势潮流的平均准确率为94.56%,具体 如表1:

表1

准确性统计信息 内容 500kV支路数目 380~410 220kV支路数目 2640~2660 500kV潮流准确率 94.56% 220kV潮流准确率 95.48%

上述实例分析表明:本方法克服了解决传统的在线动态安全评估算法无法有效对未来电 网短时间内安全稳定进行分析的问题,基于在线状态估计数据和实时调度计划,模拟实际电 网计划运行特点,计算得出合理的无功电压计划和发电机出力控制,为电网未来趋势的动态 安全评估提供准确的潮流数据。

最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,所属领域 的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换, 这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,均在申请待批的本发明的权利要求 保护范围之内。

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