王啟龍，吳衍達，慈文斌，曹建梅，張亞萍

（1.國網(wǎng)山東省電力公司菏澤供電公司，山東 菏澤 274012；2.國網(wǎng)山東省電力公司，濟南 250001；3.國網(wǎng)技術(shù)學院，濟南 250002；4.山東大學電氣工程學院，濟南 250061）

基于SCADA和WAMS的線路參數(shù)辨識研究

王啟龍1，吳衍達1，慈文斌2，曹建梅3，張亞萍4

（1.國網(wǎng)山東省電力公司菏澤供電公司，山東 菏澤 274012；2.國網(wǎng)山東省電力公司，濟南 250001；3.國網(wǎng)技術(shù)學院，濟南 250002；4.山東大學電氣工程學院，濟南 250061）

線路參數(shù)是電力系統(tǒng)運行控制的基礎，其準確性直接影響電力系統(tǒng)自動化的決策水平。在分析SCADA量測數(shù)據(jù)與WAMS量測數(shù)據(jù)特點的基礎上，提出基于不同類型量測數(shù)據(jù)的參數(shù)辨識模型。應用實測數(shù)據(jù)對500 kV線路的參數(shù)進行辨識，驗證了文中所提方法的工程實用性。從辨識模型、辨識方法、辨識結(jié)果等方面分析了使用不同類型量測數(shù)據(jù)進行參數(shù)辨識的異同點。為電力系統(tǒng)調(diào)度人員更新數(shù)據(jù)庫中線路參數(shù)提供依據(jù)。

電力系統(tǒng)；監(jiān)視控制與數(shù)據(jù)采集；廣域測量系統(tǒng)；線路參數(shù)

0 引言

準確的線路參數(shù)是電力系統(tǒng)運行控制的基礎［1］。電力系統(tǒng)的潮流計算、狀態(tài)估計、繼電保護等過程的可信度依賴于精確的線路參數(shù)。近年來，國際上發(fā)生多起大停電事故（如美加大停電、歐洲大停電等），事故后利用電網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫參數(shù)對事故進行重現(xiàn)時，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在仿真中是穩(wěn)定的。相關事故報告中指出，由于電網(wǎng)的模型缺乏準確性，無法對事故進行重現(xiàn)［2］。因此，隨著電網(wǎng)越來越復雜，提高電網(wǎng)的模型參數(shù)準確性對維護電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行有著重要意義。

在實際工程中，線路的參數(shù)多通過物理計算或離線量測獲得。然而，受到自然環(huán)境、線路運行方式、線路老化等因素的影響，這兩種線路參數(shù)獲取方法所得到的結(jié)果并不能反映線路的真實參數(shù)［3］。因此，從實測數(shù)據(jù)中獲取線路的實時參數(shù)成為備受關注的研究方向。

隨著電力系統(tǒng)自動化水平的提高，監(jiān)視控制與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) （Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）為電力系統(tǒng)提供了量測數(shù)據(jù)，為獲取精確度較高的線路參數(shù)提供了途徑［4-5］。發(fā)展至今，幾乎所有的變電站裝設有SCADA系統(tǒng)。然而SCADA系統(tǒng)不具有時鐘同步性，無法提供相角信息［6］。相量量測單元 （Phasor Measurement Unit，PMU）和基于PMU的廣域測量系統(tǒng)（Wide-Area Measurement System，WAMS）的發(fā)展解決了這一問題。然而由于WAMS系統(tǒng)價格昂貴，僅僅裝設于500 kV及以上電壓等級和重要的變電站。因此，WAMS量測數(shù)據(jù)不能完全取代SCADA量測數(shù)據(jù)，在很長一段時間內(nèi)，電網(wǎng)中仍保持著SCADA量測數(shù)據(jù)與WAMS量測數(shù)據(jù)并存的狀態(tài)。

文獻［7］分析了SCADA量測數(shù)據(jù)與WAMS量測數(shù)據(jù)的差異，根據(jù)量測數(shù)據(jù)的特點提出了3種狀態(tài)估計的模型，并使用仿真數(shù)據(jù)比較3種模型的差異。本文在文獻［7］的基礎上，考慮電力系統(tǒng)的運行特性，提出基于SCADA量測數(shù)據(jù)與基于WAMS量測數(shù)據(jù)的參數(shù)辨識方法?？朔嗽趯嶋H電力系統(tǒng)中線路參數(shù)真值未知的困難，應用統(tǒng)計學理論對辨識結(jié)果可信性進行分析。應用實測數(shù)據(jù)驗證所提方法的可行性，從辨識模型、辨識方法、辨識結(jié)果等方面分析了基于SCADA量測數(shù)據(jù)與基于WAMS量測數(shù)據(jù)進行參數(shù)辨識異同點。

1 線路參數(shù)辨識方法

1.1 線路參數(shù)模型

采用輸電線路的對稱π型等值電路，僅考慮線路的集中參數(shù)特性，線路模型如圖1所示，其中R為線路電阻，X為線路電抗，B為線路的對地電納，U、I、P、Q對應線路兩端的電壓相量幅值、電流相量幅值、有功功率和無功功率，下標1和2分別表示送端和受端。

圖1 線路參數(shù)等值模型

1.2 基于SCADA量測數(shù)據(jù)線路參數(shù)辨識方法

對于兩端裝設有SCADA量測系統(tǒng)的線路，可以獲得線路兩端的電壓幅值、電流幅值、有功功率、無功功率。通過對圖1線路參數(shù)等值模型的分析，則確定一條線路的各個電氣量的最小集合為｛R，X，B，U2，I2，β2｝。其中，U2和I2為受端的電壓和電流相量的幅值，β2為受端電流與電壓之間的夾角。

根據(jù)基爾霍夫電壓、電流定律，功率定律，量測數(shù)據(jù)中其他的電氣量可以表示為

式中：U1為送端電壓相量為送端電流相量的共軛；為受端電流相量的共軛。

應用最小二乘法解決基于SCADA量測數(shù)據(jù)的參數(shù)辨識問題。最小二乘法發(fā)展較為成熟，提高所用方法的工程實用性。 設［8-9］

式中：z為量測向量；h（x）為非線性量測函數(shù)向量；v為殘差向量。

理論上，采用單一數(shù)據(jù)點進行參數(shù)辨識，便可得到一組線路參數(shù)。由此，最小二乘法的目標函數(shù)可表示為

對于上述最小二乘法的模型，應用牛頓拉夫遜算法求解線路參數(shù)。

在電力系統(tǒng)中，由于量測數(shù)據(jù)誤差的影響，通過一個量測數(shù)據(jù)點辨識得到的線路參數(shù)存在一定的隨機性，可能偏離其準確值。因此可增加數(shù)據(jù)點個數(shù)，提高數(shù)據(jù)冗余度，減小量測誤差帶來的辨識參數(shù)誤差。其目標函數(shù)可以表述為

式中：N代表在一定時間段內(nèi)進行參數(shù)辨識的量測數(shù)據(jù)點數(shù)，j是數(shù)據(jù)點索引。

由于電力系統(tǒng)負荷的變化具有周期性，一般每天的負荷波動規(guī)律大致相似，一般選擇1天作為數(shù)據(jù)窗口長度，從而計及1天內(nèi)高峰、低谷、平常負荷等狀態(tài)。對于一段時間的量測數(shù)據(jù)，可以分為多個時間窗，得到多個辨識結(jié)果。在本文中，為提高辨識結(jié)果的可信度，取多個辨識結(jié)果的平均值作為最終辨識結(jié)果，具體為

式中：x為代表線路的電阻參數(shù)R、電抗參數(shù)X或?qū)Φ仉娂{B的綜合參數(shù)；m為數(shù)據(jù)窗口的個數(shù)；xa為最終辨識結(jié)果；xe為由每個時間窗口辨識得到的線路參數(shù)。

辨識結(jié)果的標準差為

辨識結(jié)果的相對標準差σx為

即電抗的相對標準差可以表示為σX，對地電納的相對標準差可以表示為σB。在電力系統(tǒng)中，線路參數(shù)的變化很小。在量測數(shù)據(jù)精確的情況下，辨識結(jié)果的相對標準差接近于0，若辨識結(jié)果的相對標準差偏大，說明該辨識結(jié)果不準確。由于線路參數(shù)真值未知，因此采用辨識結(jié)果的相對比標準差來反映辨識結(jié)果的可信度。

辨識結(jié)果的偏差Δx可以表示為

式中：xd為線路參數(shù)庫中的相應參數(shù)。電抗的偏差可表示為ΔX，對地電納的偏差可表示為ΔB。

由于電阻R很小，較小的有功功率誤差就會引起較大的電阻辨識誤差［6］。因此，重點分析電抗X及對地電納B的辨識參數(shù)。

1.3 基于WAMS量測數(shù)據(jù)線路參數(shù)辨識方法

對于兩端裝設有WAMS量測系統(tǒng)的線路，可以獲得線路兩端的電壓相量、電流相量、有功功率、無功功率。根據(jù)基爾霍夫電流定律，得

式中：U1、U2、I1、I2分別為線路兩端的電壓相量、電流相量。Z=R＋jX，Y=jB／2。

由公式（9）可得

公式（10）為線性方程，鑒于WAMS量測數(shù)據(jù)帶有相角信息，數(shù)據(jù)同步性強，一個量測數(shù)據(jù)點便可得到一組線路參數(shù)。當基于一段時間的WAMS量測數(shù)據(jù)辨識參數(shù)時，可得到多個辨識結(jié)果。采用1.2節(jié)中的統(tǒng)計分析方法對辨識參數(shù)進行分析，得到最終辨識結(jié)果。

1.4 辨識方法的比較

數(shù)據(jù)比較。兩種不同辨識方法的根本區(qū)別在于應用的量測數(shù)據(jù)不同。量測數(shù)據(jù)差異表現(xiàn)為量測數(shù)據(jù)成分不同，采樣頻率不同，數(shù)據(jù)時間斷面不一致。SCADA量測數(shù)據(jù)的量測量為電壓幅值、電流幅值信息，不含有相角信息；WAMS量測數(shù)據(jù)的量測量為電壓相量、電流相量信息，含有相角信息。WAMS量測數(shù)據(jù)的采樣頻率遠遠高于SCADA量測數(shù)據(jù)。SCADA量測數(shù)據(jù)不具有時鐘同步性，而WAMS量測系統(tǒng)因安裝了GPS全球定位系統(tǒng)，保證了量測數(shù)據(jù)的時鐘同步性。

辨識方程比較。根據(jù)兩種量測數(shù)據(jù)的不同，辨識過程采用不同的量測方程。由于SCADA量測數(shù)據(jù)不含相角信息，其不含相角方程，辨識方程為非線性，采用了最小二乘法來求解相關線路參數(shù)，每次辨識中采用多個數(shù)據(jù)點進行辨識。 WAMS量測數(shù)據(jù)中含有相角信息，其方程為線性方程，使用一個數(shù)據(jù)點便可得到一組線路參數(shù)值。

2 算例分析

為進一步比較兩種辨識方法的異同點，選取某電網(wǎng)2條550 kV線路兩端的量測數(shù)據(jù)進行試驗。其中，SCADA量測數(shù)據(jù)的采樣時間間隔為5 min，辨識時間窗口選擇為1天，每個時間窗內(nèi)選擇50個量測數(shù)據(jù)點進行參數(shù)辨識。WAMS量測數(shù)據(jù)的采樣間隔為40 ms。

2.1 線路1

選取2015-08-01至2015-10-31某電網(wǎng)的500 kV線路1兩端的SCADA量測數(shù)據(jù)進行線路參數(shù)辨識。該線路的參數(shù)庫中的電抗參數(shù)為X=26.373 Ω，電納參數(shù)B=443 μS。其量測數(shù)據(jù)如圖2所示，辨識結(jié)果如圖3所示。

對量測數(shù)據(jù)進行分析，該線路在該段時間內(nèi)運行方式變化較大。由辨識結(jié)果可知，由不同的時間窗口得到的辨識結(jié)果不同。圖中橫線表示辨識結(jié)果的平均值。表1給出了具體的辨識結(jié)果。

圖2 線路1 SCADA量測數(shù)據(jù)

圖3 線路1基于SCADA量測數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果

為對比基于SCADA量測數(shù)據(jù)與基于WAMS量測數(shù)據(jù)辨識結(jié)果的差異，選取2015-11-12至2015-11-13的WAMS量測數(shù)據(jù)，如圖4所示。辨識結(jié)果如圖5所示。

圖4 線路1 WAMS量測數(shù)據(jù)

圖5 基于WAMS量測數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果

在1天內(nèi)，該線路的運行方式變化不大，圖5中橫線表示最終辨識結(jié)果，具體的辨識結(jié)果如表1所示。

表1 線路1參數(shù)辨識結(jié)果

由表1可知，基于SCADA量測數(shù)據(jù)的電抗辨識參數(shù)遠遠小于參數(shù)庫中的電抗參數(shù)?；赟CADA量測數(shù)據(jù)的電納辨識參數(shù)偏差與基于WAMS量測數(shù)據(jù)的電納參數(shù)辨識偏差相差不大。由于基于WAMS量測數(shù)據(jù)的辨識方程加入了相角信息，其得到的辨識參數(shù)的可信度高于基于SCADA量測數(shù)據(jù)得到的辨識結(jié)果，這也間接說明此線路兩端的WAMS量測數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性高于SCADA量測數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。建議采用WAMS量測數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果作為線路參數(shù)。

2.2 線路2

選取 2015-08-01至 2015-10-31某電網(wǎng)的500 kV線路2兩端的SCADA量測數(shù)據(jù)進行線路參數(shù)辨識。該線路的參數(shù)庫中的電抗參數(shù)為X=10.09 Ω，電納參數(shù)B=147.496 μS。其量測數(shù)據(jù)如圖6所示，辨識結(jié)果如圖7所示。

圖6 線路2 SCADA量測數(shù)據(jù)

圖7 線路2基于SCADA量測數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果

由量測數(shù)據(jù)可知，該線路在該段時間內(nèi)運行方式變化較大，大多數(shù)電流分布于500 A左右。辨識結(jié)果如表2所示。

選取該線路 2015-11-12至 2015-11-13的WAMS量測數(shù)據(jù)進行線路參數(shù)辨識，量測數(shù)據(jù)如圖8所示。辨識結(jié)果如圖9所示。

圖8 線路2WAMS量測數(shù)據(jù)

圖9 線路2基于WAMS量測數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果

在該時間段內(nèi)，該線路兩端的電流變化較大，通過對比分析，當電流較小時，其辨識得到的電抗參數(shù)隨之減小，由此可知，量測數(shù)據(jù)的精度影響辨識結(jié)果。具體的辨識結(jié)果如表2所示。

表2 線路2參數(shù)辨識結(jié)果

表2中試驗結(jié)果表明，基于SCADA量測數(shù)據(jù)得到的辨識結(jié)果偏差遠遠小于基于WAMS量測數(shù)據(jù)得到的辨識結(jié)果偏差?；赪AMS量測數(shù)據(jù)得到的電抗相對標準差大于基于SCADA量測數(shù)據(jù)得到的辨識結(jié)果，說明基于SCADA量測數(shù)據(jù)的參數(shù)辨識結(jié)果可信度更高。建議采用SCADA量測數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果作為線路參數(shù)。

從兩條線路辨識結(jié)果來看，基于SCADA量測數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果與基于WAMS量測數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果有差異。辨識結(jié)果受到量測數(shù)據(jù)精度的影響?；赪AMS量測數(shù)據(jù)進行分析得到的結(jié)果不一定比基于SCADA量測數(shù)據(jù)得到的結(jié)果可行度高。對于全網(wǎng)的線路辨識參數(shù)，還需要進一步分析。

3 結(jié)語

從SCADA量測數(shù)據(jù)與WAMS量測數(shù)據(jù)的特性出發(fā)，分別分析了基于SCADA量測數(shù)據(jù)與基于WAMS量測數(shù)據(jù)進行參數(shù)辨識的方法，比較了兩種辨識方法的不同之處。應用電力系統(tǒng)的實測數(shù)據(jù)，驗證了兩種不同辨識方法的可行性。

通過對電力系統(tǒng)500 kV線路的分析可知，由SCADA實測數(shù)據(jù)得到的辨識參數(shù)與由WAMS量測數(shù)據(jù)得到的辨識參數(shù)不同。不同的線路由于量測數(shù)據(jù)的精度不同，得到的辨識結(jié)果的相對標準差以及偏差不同。文中所提的方法能夠辨識出較為穩(wěn)定的線路參數(shù)，為更新數(shù)據(jù)庫中參數(shù)提供了依據(jù)。

［1］李欽，項鳳雛，顏偉，等.基于SCADA及PMU多時段量測信息的獨立線路參數(shù)估計方法［J］.電網(wǎng)技術(shù)，2011，35（2）：105-109.

［2］丁藍.基于PMU的輸電線路參數(shù)辨識與戴維南等值研究［D］.北京：華北電力大學，2012.

［3］陳俊.基于多時段量測的電網(wǎng)設備參數(shù)辨識與估計方法研究［D］.重慶：重慶大學，2011.

［4］王亮，張冰，武誠，等.電力系統(tǒng)SCADA數(shù)據(jù)的一致性分析［J］.山東電力技術(shù)，2015，42（4）：33-37.

［5］薛安成，張兆陽，畢天姝.基于自適應抗差最小二乘的線路正序參數(shù)在線辨識方法［J］.電工技術(shù)學報，2015，30（8）：202-209.

［6］陳曉剛，易永輝，江全元，等.基于WAMS／SCADA混合量測的電網(wǎng)參數(shù)辨識與估計［J］.電力系統(tǒng)自動化，2008，32（5）：1-5.

［7］吳星，劉天琪，李興源，等.基于WAMS／SCADA數(shù)據(jù)兼容的三種狀態(tài)估計算法比較研究［J］.華東電力，2014，42（2）：240-246.

［8］陳俊，顏偉，盧建剛，等.考慮多時段量測隨機誤差的變壓器參數(shù)抗差估計方法［J］.電力系統(tǒng)自動化，2011，35（2）：28-33.

［9］于爾鏗.電力系統(tǒng)狀態(tài)估計［M］.北京：水利電力出版社，1985.

Identification Study of Transmission Line Parameters Based on SCADA and WAMS

WANG Qilong1，WU Yanda1，CI Wenbin2，CAO Jianmei3，ZHANG Yaping4
（1.State Grid Heze Power Supply Company，Heze 274012，China；2.State Grid Shandong Electric Power Company，Jinan 250001，China；3.State Grid of China Technology College，Jinan 250002，China；4.School of Electrical Engineering，Shandong University，Jinan 250061，China）

Transmission line parameter is the fundament for power system operation and control.The accuracy of the transmission line parameters directly affects the decision making level of power system automation.Based on analysis of the characteristic of SCADA measurement data and WAMS measurement data，the parameter estimation model based on different measurement data is proposed.Parameters of a 500 kV transmission line are estimated with different type of field measurement data to check the practicability of the proposed method.Differences and similarities of parameter estimation based on the different type measurement data are analyzed in respect of estimation model，estimation method and estimation parameter result.The estimation parameters provide a basis for updating the database parameters for engineers.

power systems；SCADA；WAMS；transmission line parameter

TM744

A

1007-9904（2017）03-0042-05

2016-11-07

王啟龍（1971），男，高級工程師，從事電網(wǎng)調(diào)度自動化控制工作；

吳衍達（1989），男，從事電力系統(tǒng)運行與分析工作；

慈文斌（1983），男，工程師，從事電網(wǎng)調(diào)度運行、電力設備運維檢修；

曹建梅（1980），女，高級工程師，從事信息系統(tǒng)建設與運營管理、互聯(lián)網(wǎng)與教育培訓工作；

張亞萍（1991），女，碩士研究生，從事電力系統(tǒng)運行控制研究。