一种计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识模型建立方法

摘要

本发明涉及一种计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识模型建立方法，断开一条线路li，依据其他线路lk承受的潮流增量Δλki和其他线路lk当前时刻能够承担的潮流增量裕量ωk，获得关于断开的线路li的潮流增量熵指标H(i)；遍历断开所有线路，得到脆弱性辨识模型。综合考虑运行状态和网络拓扑的脆弱性评价指标。针对于传统的潮流转移熵无法捕捉风功率波动和没有考虑到线路承受潮流增量的能力，本发明提出了加入潮流增量裕量的改进办法，改进后的潮流增量熵较于以往的模型，可以敏感辨识出那些虽未承受较大潮流转移量但是线路本身的转移裕量较小的线路。

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统安全防御技术领域，更具体地说，涉及一种计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识模型建立方法。

背景技术

近年来,国内外含有大规模风电的系统连锁跳闸脱网事故时有发生，这引起了人们对电网连锁故障传播机理和电力系统脆弱性的关注。电力系统脆弱性作为电力系统安全性概念的扩展，体现了电力系统承受干扰或故障的能力。连锁故障的初期往往是少量元件相继故障,在事故扩大阶段则与电力系统中的脆弱环节有紧密的联系，快速识别出制约系统安全运行的薄弱环节，意义显得尤为重要。随着大规模集中风电并入电网后，电力系统的网架结构发生了变化，又由于风出力的显著的波动性，使得系统潮流分布极不均衡，因此计及风电场接入的电力系统的运行状态和结构均发生了显著变化，使得对线路的脆弱性研究具有了新的视角。

从连锁故障的机理分析，大停电事故的发展过程,都是从一条线路或者元件故障并跳闸退出运行，该线路承载的负荷会转移到其它线路上，其它线路若本身负载过重，则负荷转移后极易触发过负荷保护而切断线路，若此线路处于关键联通位置，极易触发大量线路的切断，导致潮流的大范围转移，使系统频率发生震荡造成大面积停电事故。由连锁故障的机理我们可以发现，故障发生的连锁动态过程中，负荷转移和潮流转移是使系统向自组织临界态演化的重要诱导因素。而线路若正处于风电场外接电网的关键联通位置，承担着较重的潮流传输任务，一旦发生事故必将引发大规模风电场脱网运行，进而造成系统频率震荡的严重后果。因此对于线路的脆弱性辨识我们不仅要考虑线路承载潮流转移的能力，还要考虑线路在网络结构中所处的位置。

因此计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识模型的建立面临着以下挑战：

1)风电场的接入，不仅改变了电力系统的网架结构，还改变了线路的潮流分布。而传统的线路脆弱性评估模型，往往采用复杂网络理论，但是这些方法大多没有考虑电网的运行特性和潮流约束，分析结果无法反映不同运行状态下动的脆弱线路和连锁故障风险。事实上，电力系统的可靠性不仅与网络拓扑结构有关，亦与当前的运行状态紧密联系，如何结合这两种脆弱性因子，而提出综合考虑运行状态和网络拓扑的脆弱性评价指标成为了新的难题。

2)因为潮流转移是使系统向自组织临界态演化的重要诱导因素，故而采用潮流转移熵来评估线路的脆弱性。传统的潮流转移熵可以辨识出那些承担了较大潮流转移的脆弱线路，但是却未考虑到线路承受潮流转移量的能力，又因为风功率的波动致使线路能够承受潮流转移量的能力不断发生这变化，因此传统的潮流熵并不能较好的反映计及风电场接入的电力线路脆弱特性。

3)对于风电场接入而带来的网架结构的变化，通过节点度分布并不能很好的表达，因为风电场是通过集电线路并入电网的，对于并网点来说，其度分布的变化对于网络全局来说并不大，但是这条集电线路却是风电场外送功率的唯一通道，承担着较重的潮流传输任务和网络联通地位。由于度分布着眼于节点局部信息，而忽略了网络连接模式，使得在计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识中并不准确。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种可以既可以对电力系统又可以对风电场内部集电线路和风机间连接线路进行线路脆弱性辨识的计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识模型建立方法。

本发明的技术方案如下：

一种计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识模型建立方法，断开一条线路l_i，依据其他线路l_k承受的潮流增量Δλ_ki和其他线路l_k当前时刻能够承担的潮流增量裕量ω_k，获得关于断开的线路l_i的潮流增量熵指标H(i)；遍历断开所有线路，得到脆弱性辨识模型。

作为优选，进一步地，基于网络最大流，计算在电网中线路l_k的结构重要度指标I_k，将结构重要度指标I_k和潮流增量熵指标H(i)结合得到脆弱度指标V_i；基于脆弱度指标V_i，得到脆弱性辨识模型。

作为优选，潮流增量熵指标H(i)如下：

其中，S为除去断开的线路l_i后其余线路的合集，ω_k是线路l_k的潮流增量裕量，β_ki为线路l_i对线路l_k的潮流转移冲击率。

作为优选，获得潮流增量熵指标H(i)的过程如下：

1.1)断开线路l_i，则线路l_k分担线路l_i转移的潮流增量Δλ_ki为：

Δλ_ki＝P_ki-P_k0；

其中，P_ki为线路l_i断开后线路l_k上的潮流，P_k0为线路l_i断开前线路l_k上的潮流；

1.2)将矩阵Δλ_ki中每一列的元素相加：则线路l_i对线路l_k的潮流转移冲击率β_ki为：

1.3)潮流增量裕量ω_k为：

其中，P_kmax为线路l_k的最大有功功率；

1.4)得到流增量熵指标H(i)。

作为优选，计算在电网中每条线路的结构重要度指标I_k的过程如下：

2.1)基于网络最大流，将电网中的发电机节点和风机节点作为潮流输送的源点，负荷节点作为汇点，线路最大有功传输容量作为边权值，实际潮流方向作为对应边的方向，将电网转化为有向加权的网络拓扑模型；

2.2)基于网络拓扑模型建立容量矩阵[C_ij]，并对网络拓扑模型求取节点对间的最大流矩阵[W_ij]；并在网络拓扑模型中设置总汇点和总源点，总源点和所有源点相连，且边权值大于所有线路的有功传输容量；

2.3)计算线路l_k的绝对流介数b_k：若线路l_k两端的节点为i、j，则将所得到的最大流矩阵[W_ij]的第i行第j列元素或第j行第i列元素置0，得到W_ij^k；将原电网中的最大流矩阵[W_ij]的第i行第j列元素或第j行第i列元素置0，重新计算最大流矩阵，得到W_ij^k*；

则b_k＝∑_(i,j∈s)(W_ij^k-W_ij^k*)；S＝{(i,j):1≤i≤N；1≤j≤N；i≠j≠k}；

其中，b_k表示去掉线路l_k前后网络流的变化，S为断开线路的两端节点所属集合，N为系统中所有节点的集合；

2.5)计算线路l_k的度值

其中，d_kⁱⁿ为入度值，d_k^out为出度值；

2.6)线路l_k在电网中的结构重要度指标I_k＝d_k+b_k。

作为优选，计算脆弱度指标V_i的具体为：

3.1)对于各条线路的潮流增量熵指标和结构重要度指标进行标准化处理，得到评价指标矩阵：

其中，N是线路总数，第一列是各条线路的潮流增量熵指标，第二列是各条线路的结构重要度指标，每一行代表一条线路；

3.2)分别得到潮流增量熵指标P_H和结构重要度指标的熵值P_I：

其中，i即为第i条线路，N为线路总数；

3.3)分别得到潮流增量熵指标ω_H和结构重要度指标的权重ω_I：

其中，j＝1,2是两种指标的代号且P₁＝P_H,P₂＝P_I；

3.4)依据权重得到的各条线路的综合脆弱度指标V_i＝ω_HH_i+ω_II_i。

本发明的有益效果如下：

本发明所述的计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识模型建立方法，综合考虑运行状态和网络拓扑的脆弱性评价指标。针对于传统的潮流转移熵无法捕捉风功率波动和没有考虑到线路承受潮流增量的能力，本发明提出了加入潮流增量裕量的改进办法，改进后的潮流增量熵较于以往的模型，可以敏感辨识出那些虽未承受较大潮流转移量但是线路本身的转移裕量较小的线路。

基于网络最大流和线路度值提出的结构重要度，即可以反映线路在网络中的重要传输地位又可以反映线路在结构上的重要联通作用，对于计及风电场并网的电力系统，其结构发生了很大的变化，而传统的通过计算节点度分布来表征结构特性的方法，只关注了局部信息，而忽略了网络的整体连接模式。本发明采用网络最大流突破网络权值和传播方式上的限制，通过线路退出运行后网络流的变化和线路的度值结合的方式定义了结构重要度，从而克服了以上不足。

最后，将结构重要度指标和潮流增量熵指标通过熵权法综合，进而得到适用于计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识的模型。该模型可以反映风电波动对系统运行状态产生的影响和风电并网对系统结构带来的改变，从而更为准确的辨识脆弱线路。并且该模型既可以对电力系统又可以对风电场内部集电线路和风机间连接线路进行线路脆弱性辨识。

附图说明

图1是风电接入前系统各线路的潮流增量熵；

图2是风电接入前系统各线路的结构重要度；

图3是风电接入前系统各线路的综合脆弱度；

图4是3种指标下线路分布对比图；

图5是加入潮流增量裕度的风电场内部各线路的潮流增量熵；

图6是没有加入潮流增量裕度的风电场内部各线路的潮流增量熵；

图7是风电接入后IEEE39节点系统各线路的综合脆弱度。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。

本发明为了解决现有技术存在的不足，提供一种计及风电场接入的电力线路脆弱性辨识模型建立方法：断开一条线路l_i，依据其他线路l_k承受的潮流增量Δλ_ki和其他线路l_k当前时刻能够承担的潮流增量裕量ω_k，获得关于断开的线路l_i的潮流增量熵指标H(i)；遍历断开所有线路，得到脆弱性辨识模型。

具体地，潮流增量熵指标H(i)如下：

其中，S为除去断开的线路l_i后其余线路的合集，ω_k是线路l_k的潮流增量裕量，β_ki为线路l_i对线路l_k的潮流转移冲击率。

获得潮流增量熵指标H(i)的过程如下：

1.1)断开线路l_i，则线路l_k分担线路l_i转移的潮流增量Δλ_ki为：

Δλ_ki＝P_ki-P_k0；

其中，P_ki为线路l_i断开后线路l_k上的潮流，P_k0为线路l_i断开前线路l_k上的潮流；

由此断开每一条线路，得到其他N-1条线路的的潮流增量(N是系统中的线路总数)，最终得到一个N×N潮流增量矩阵，横轴为为断开的线路编号纵轴为其余的N-1条线路和断开的那条线路，故而矩阵中Δλ_ki＝0。

1.2)将矩阵Δλ_ki中每一列的元素相加：也就是说某一线路断线后，将其余线路的潮流增量相加。则线路l_i对线路l_k的潮流转移冲击率β_ki为：

由此可以得到一个N×N的潮流转移冲击率矩阵[β_ji],其中j∈[1,N]，每一列代表第i条线路断开后对各j线路的潮流转移冲击率。依据传统的潮流转移熵可以得到线路i的潮流转移熵

1.3)由于风电的波动致使线路潮流也产生波动，因为风波动引起的线路潮流P_k0的变化，故而潮流增量裕度P_kmax-P_k0的值也随着不断变化。又因为线路承受潮流增量的能力不同，因而对于一些承受了较大潮流增量P_ki-P_k0的线路，若本身的潮流增量裕度P_kmax-P_k0较大，线路不一定会越限断开，这类线路并不一定脆弱；而一些线路虽然承受了较小的潮流转移增量，但是自身的潮流增量裕度并不大，这类线路越限可能性较高，并不一定不脆弱。

现有技术的潮流转移熵只考虑了线路承受的潮流转移量，而并未考虑线路本身的潮流增量裕度，因此对上述情况的线路产生了错误的辨识，而对于那些虽然承担潮流转移量较小但本身能够承受潮流增量的能力并不大的线路不能灵敏的辨识出来。

因此，本发明对潮流转移熵公式进行改进，计入了线路的潮流增量裕度，即线路承受的潮流增量和线路能够容许增加的潮流量的比值，既考虑线路承受的转移潮流也考虑了线路自身容量的大小，还能够表示风波动情况下的线路潮流变化情况。

潮流增量裕量ω_k为：

其中，P_kmax为线路l_k的最大有功功率；

1.4)得到流增量熵指标

根据以上提出的潮流增量熵即可得到系统中每条线路的流增量熵指标H(i)，从而可以依据系统运行状态对线路进行脆弱度排序。

进一步地，基于网络最大流，计算在电网中线路l_k的结构重要度指标I_k，将结构重要度指标I_k和潮流增量熵指标H(i)结合得到脆弱度指标V_i；基于脆弱度指标V_i，得到脆弱性辨识模型。

通过计算每条线路的结构重要度指标，可以得出该线路在网络结构中的地位，进而根据线路对系统网络结构影响力大小对线路进行排序，得到那些退出运行后使系统网络拓扑变得更脆弱的线路。

计算在电网中每条线路的结构重要度指标I_k的过程如下：

2.1)将复杂网络中网络最大流的概念引入到电网中，基于网络最大流，将电网中的发电机节点和风机节点作为潮流输送的源点，负荷节点作为汇点，线路最大有功传输容量作为边权值，实际潮流方向作为对应边的方向，将电网转化为有向加权的网络拓扑模型；

2.2)基于网络拓扑模型建立容量矩阵[C_ij]，并利用Ford--Fulkerson标号算法对这个网络拓扑模型求取节点对间的最大流矩阵[W_ij]；由于是多源点多汇点的网络，因而在网络拓扑模型中设置总汇点和总源点，总源点和所有源点相连，且边权值大于所有线路的有功传输容量；

2.3)计算线路l_k的绝对流介数b_k：若线路l_k两端的节点为i、j，则将所得到的最大流矩阵[W_ij]的第i行第j列元素或第j行第i列元素置0，得到W_ij^k；将原电网中的最大流矩阵[W_ij]的第i行第j列元素或第j行第i列元素置0，重新计算最大流矩阵，得到W_ij^k*；

则b_k＝∑_(i,j∈s)(W_ij^k-W_ij^k*)；S＝{(i,j):1≤i≤N；1≤j≤N；i≠j≠k}；

其中，b_k表示去掉线路l_k前后网络流的变化，S为断开线路的两端节点所属集合，N为系统中所有节点的集合；

2.5)计算线路l_k的出度值和入度值，即流入线路l_k的所有线路的最大有功容量之和为入度值d_kⁱⁿ，流出线路l_k的所有线路的最大有功容量之和为出度值d_k^out，进而计算线路l_k的度值

其中，d_kⁱⁿ为入度值，d_k^out为出度值；

2.6)线路l_k在电网中的结构重要度指标I_k＝d_k+b_k。

为了综合考虑线路承受潮流增量的能力和线路在网络结构中的连接能力，利用熵权法给每个评价指标赋权，由此可将线路的结构重要度指标和潮流增量熵指标综合为一个综合脆弱度指标，并对系统中的线路按照脆弱度由大到小的顺序进行排序。

计算脆弱度指标V_i的具体为：

3.1)对于各条线路的潮流增量熵指标和结构重要度指标进行标准化处理，得到评价指标矩阵：

其中，N是线路总数，第一列是各条线路的潮流增量熵指标，第二列是各条线路的结构重要度指标，每一行代表一条线路；

3.2)分别得到潮流增量熵指标P_H和结构重要度指标的熵值P_I：

其中，i即为第i条线路，N为线路总数；

3.3)分别得到潮流增量熵指标ω_H和结构重要度指标的权重ω_I：

其中，j＝1,2是两种指标的代号且P₁＝P_H,P₂＝P_I；

3.4)依据权重得到的各条线路的综合脆弱度指标V_i＝ω_HH_i+ω_II_i。

具体实例

以中国电力科学研究院的电力系统分析综合程序PSASP(power system analysis software package)作为仿真平台，采用甘肃某风电场为实例搭建风电场模型，并将所搭建模型接入到IEEE39节点系统。

如图1、图2、图3所示，可以看出依照不同的指标得到线路脆弱度排序不相同，由此可以不同侧重点下，线路表现出的脆弱程度不同。

图1中显示第10,11,13，9,16条线路呈现较高的潮流增量熵值，反映在系统中即为5-8,6-7,7-8,5-6,10-11，在图4中用“○”表示。这几天线路在其它线路断线时并未承受较大的潮流转移量，5-6线路上的潮流转移量是系统所有线路中最小的，但是因为5-6线路的线路容量和断线前潮流量的差值(定义为潮流增量裕度)较小，故而呈现出较高的脆弱性。而在系统中承受潮流转移量最大的线路是8-9,9-39,1-39这三条线路，但是这三条线路能够承受的潮流增量裕度也较大，故并未呈现出高脆弱性。可见本文所提出的潮流增量熵，可以敏感辨识出那些虽未承受较大潮流转移量但是线路本身的转移裕量较小的线路。

图2中得出13,22,24,9，即8-9,16-19,16,-24,5-8，这三条线路在结构上呈现出较高的结构重要度，说明这些线路在网络中既处于关键联通位置，又承担着较重的传输任务。在图4中用“×”表示。

图3中可以看出第9,10,13,22条线路，即5-6,5-8,7-8,16-19线路是系统中脆弱度排前四的线路，在图4中用“Δ”表示。

如图4所示，可以看出，综合结构重要度指标和潮流增量熵指标可以对系统中极易越限且处于关键联通位置的线路进行辨识，单一采用潮流增量熵只能辨识出近负荷区域的潮流增量裕度较小的线路，这些线路容易在其它线路断开时产生潮流越限而相继断开，而单一采用结构重要度则只能辨识出承担关键连接任务的线路，而忽略了那些易越限的线路，故而最终得到的综合脆弱性辨识模型，对以上两种指标取长补短，在运行状态和网络拓扑两方面对线路脆弱性做出了评价。

如图5、图6所示，可以看出加入潮流增量裕度后的潮流增量熵和传统潮流转移熵的不同。图5中第51条线路为风电场集电线路，而比集电线路潮流增量熵值更高的线路是第1条，这条线路是第一排风机链的链端与集电线路相连的线路(B1-E)，因为集电线路虽然会承受较大的潮流转移量，但是集电线路的线路容量也比风机间线路大，而B1-E线路的容量要比集电线路小的多，但是因为第一排风机在大风时输出功率增加，导致B1-E线路上的有功增加，因此线路的潮流增量裕度变小，而使线路承受潮流增量的能力减小，导致线路极易越限脆弱度变高。而通过图6可知，潮流转移熵在各风机间连接线路上基本一致，这与实际不符，每一排风机因为所处地理位置不同，风机间的相互影响等，导致每台风机的出力并不相等，这也导致各个风机间相连线路的潮流不同，从而对于各风机间相连线路的脆弱度值也不一样，而从图5中的各线路熵值可以看出，潮流增量熵可以很好的反映上述特征。

如图7所示，可以看到风电接入后系统线路总的脆弱趋势并没发生太大变化，但是一些在风电场并网前脆弱度较低的线路在图7中突然升高，比如线路编号21,23,24，对应为图7中线路16-17,16-21,16-24，这些线路都处在并网节点26附近且是结构重要度较高的线路，由此可见，风电场的并网对于网络结构中处在关键位置且承担较重传输任务的线路加剧了脆弱风险。

上述实施例仅是用来说明本发明，而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质，对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。