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基于大數(shù)據(jù)背景的電力調(diào)度數(shù)據(jù)智能估計技術(shù)研究

2021-06-10 08:19:34原野田園黃祖源保富閔侯
電氣自動化 2021年3期
關(guān)鍵詞:遙信時刻錯誤

原野, 田園, 黃祖源, 保富, 閔侯

(1.云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司信息中心,云南 昆明 650500; 2.云南云電同方科技有限公司,云南 昆明 650500)

0 引 言

隨著當(dāng)前電力行業(yè)的飛速發(fā)展,社會各項經(jīng)濟(jì)活動對于智能化電網(wǎng)提出了越來越高的要求[1]。電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力較先前有了顯著的提高,不但數(shù)據(jù)采樣精度得到了提高,且數(shù)據(jù)的采集量也有了顯著提高[2]。這些數(shù)據(jù)對于電力調(diào)度實時狀態(tài)的預(yù)估,以及電網(wǎng)運行的安全性、可靠性與穩(wěn)定性起到了至關(guān)重要的作用[3]。因此,數(shù)據(jù)的質(zhì)量顯得十分的重要。由于外部干擾及其他多方面的因素影響,電力系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)在傳輸過程中無法避免會出現(xiàn)錯誤,這對智能電網(wǎng)進(jìn)行實時的電力調(diào)度狀態(tài)預(yù)估以及安全穩(wěn)定運行造成不利的影響[4]。因此需要根據(jù)電力系統(tǒng)的實時狀態(tài)對電力系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的檢測與辨識[5]。

1 錯誤數(shù)據(jù)檢測與辨識

目前對于錯誤數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測與辨識的主要是基于狀態(tài)估計策略實現(xiàn)?;讵毩⒋嬖诘膯我粩?shù)據(jù)切面的狀態(tài)估計對于多個存在關(guān)聯(lián)關(guān)系的錯誤數(shù)據(jù)的辨識大概率會出現(xiàn)殘差污染和殘差淹沒,從而導(dǎo)致錯誤數(shù)據(jù)的誤檢和漏檢。基于電力調(diào)度大數(shù)據(jù)背景的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),其狀態(tài)智能估計技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對錯誤數(shù)據(jù)的快速自主定位,完全能夠達(dá)到當(dāng)前電力調(diào)度所需的在線實時性要求[6]。

國內(nèi)國際上對于從多種方向?qū)﹄娏ο到y(tǒng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的研究。電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究重點主要涉及到如下幾個方面,即大數(shù)據(jù)的傳輸、大數(shù)據(jù)的存儲以及大數(shù)據(jù)的分布式計算技術(shù)等。為了解決傳統(tǒng)方式的錯誤數(shù)據(jù)檢測與辨識精度及效率較低的問題,借助于信息技術(shù)。本文的研究重點是基于電力調(diào)度大數(shù)據(jù)及轉(zhuǎn)移潮流策略的電力調(diào)度智能估計技術(shù)[7]。該技術(shù)以連續(xù)的切面數(shù)據(jù)為出發(fā)點,以此構(gòu)建潮流轉(zhuǎn)移數(shù)學(xué)模型,對電力系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生的變化與設(shè)備量測變化之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行深入研究,分析的邊界條件主要包括轉(zhuǎn)移潮流條件、節(jié)點功率平衡條件和變電站狀態(tài)估計等;對多種類型的量測和錯誤數(shù)據(jù)的組合同時出現(xiàn)時,錯誤數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)定位進(jìn)行深入分析;對適用于多切面歷史數(shù)據(jù)下基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的量測數(shù)據(jù)辨識模型進(jìn)行搭建方法及錯誤數(shù)據(jù)的辨識策略的研究。

2 轉(zhuǎn)移潮流策略

電力系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)大致可以分為以下三種類型:首先是電力系統(tǒng)運行的狀態(tài)數(shù)據(jù)以及各種測量設(shè)備檢測到的數(shù)據(jù);其次是電力企業(yè)的營銷數(shù)據(jù),如工業(yè)電價、民用電價、商業(yè)電價、售電量和用電客戶信息等;最后是電力企業(yè)的內(nèi)部管理數(shù)據(jù)[8]。SCADA系統(tǒng)是智能化電網(wǎng)的重要組成部分,SCADA數(shù)據(jù)是電力系統(tǒng)運行和設(shè)備檢測的關(guān)鍵指標(biāo),它的數(shù)據(jù)質(zhì)量對電力系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)運算和電力系統(tǒng)運行狀態(tài)的監(jiān)控起著十分重要的作用。因此采用電力調(diào)度智能估計技術(shù)對于SCADA數(shù)據(jù)進(jìn)行實時在線分析具有很重要的意義[9]。

SCADA數(shù)據(jù)會依據(jù)特定的規(guī)律實時刷新,時間軸上相鄰的兩個時刻的切面數(shù)據(jù)的差值能夠有效反映出這個時間段之內(nèi)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)發(fā)生變化的信息,即能夠反映出注入功率的變化情況和電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生重構(gòu)所引發(fā)的支路轉(zhuǎn)移潮流分布,這些信息中也包含了錯誤量測信息。這就對前一時刻電力系統(tǒng)狀態(tài)估計結(jié)果的精確性提出了更高的要求,即在進(jìn)行前一時刻電力系統(tǒng)狀態(tài)估計的時候,電力系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的錯誤和其他數(shù)據(jù)的錯誤已經(jīng)能夠被正確地辨識出來,在實際運用過程中,經(jīng)過專業(yè)技術(shù)人員維護(hù)過的狀態(tài)估計基本上能夠滿足要求[10]。能夠基本上反映電力系統(tǒng)實際運行狀態(tài)的狀態(tài)估計被稱為基態(tài),其與當(dāng)前時刻切面數(shù)據(jù)進(jìn)行比較就能夠得出轉(zhuǎn)移潮流的分布情況。

(1)

T(t-1)定義為:

T(t-1)=YL[A(t-1)]TX(t-1)

(2)

式中:YL為電路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)矩陣表達(dá)式;A(t-1)為t-1時刻電路的電流矩陣表達(dá)式;X(t-1)為t-1時刻電路的阻抗矩陣表達(dá)式。假定基態(tài)情況下電力網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涿鞔_并且網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湔_,則T(t-1)是確定量。

(3)

T(t)定義為:

T(t)=YL(A(t))TX(t)

(4)

式中:A(t)為t時刻電路的電流矩陣表達(dá)式;X(t)為t時刻電路的阻抗矩陣表達(dá)式。

式(3)減去式(1),可以得到:

(5)

3 電力調(diào)度智能估計原理

(1) 采用智能狀態(tài)估計技術(shù)對基態(tài)數(shù)據(jù)切面和當(dāng)前時刻數(shù)據(jù)切面實現(xiàn)對轉(zhuǎn)移潮流分布情況的分析,首先對當(dāng)前時刻數(shù)據(jù)切面質(zhì)量不滿足要求的幾個區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確的定位。

(2) 對進(jìn)行準(zhǔn)確定位的幾個區(qū)域依次進(jìn)行母線功率平衡分析。

(3) 倘若對某區(qū)域的狀態(tài)進(jìn)行分析,得出母線功率處于平衡狀態(tài)的結(jié)論后,則跳過該區(qū)域?qū)ο聜€區(qū)域進(jìn)行母線功率平衡分析。如果得到母線處于不平衡狀態(tài)的信息,則進(jìn)一步深入分析每個元件的功率平衡狀態(tài),具體包括線路變壓器的功率平衡性分析、線路首尾段的功率平衡性分析、雙回線路的功率差異性分析以及主變壓器的有功功率平衡性分析等。

(4) 對變壓器的分接頭狀態(tài)進(jìn)行檢查,確認(rèn)具體的類型以及所配置的檔位是否正確。

(5) 假設(shè)全部設(shè)備均處于功率平衡狀態(tài),區(qū)域內(nèi)的多個數(shù)據(jù)遙測點均無異常,則對母線側(cè)斷路器的合閘狀態(tài)進(jìn)行檢查。對并聯(lián)實現(xiàn)無功補(bǔ)償功能的電容器和電抗器的投切狀態(tài)進(jìn)行檢查,并檢查相關(guān)隔離開關(guān)和斷路器的遙信位置變化情況。

4 實證分析

選取某地區(qū)的電力系統(tǒng)為例,研究基于電力大數(shù)據(jù)技術(shù)的狀態(tài)智能估計技術(shù),區(qū)域電力系統(tǒng)的接線如圖1所示。

圖1 某地區(qū)電力系統(tǒng)拓?fù)浜唸D

某時段內(nèi)對該地區(qū)的電力系統(tǒng)實時狀態(tài)進(jìn)行有效監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)該時段內(nèi)的兩個時刻系統(tǒng)監(jiān)測到電力系統(tǒng)出現(xiàn)異常情況,算法自主對異常狀態(tài)進(jìn)行實時分析,得到結(jié)果如下。

1)時刻1電力系統(tǒng)異常狀態(tài)分析

時刻1時,A區(qū)域的系統(tǒng)狀態(tài)評估指標(biāo)由100%(滿值)下降到89%,系統(tǒng)定位A區(qū)域的500 kV母線處于不平衡狀態(tài),不平衡功率達(dá)到了384 MW。基于此對該母線線路變壓器的功率平衡狀態(tài)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)A區(qū)域的2號主變壓器三組繞組不平衡功率達(dá)到了380 MW,由此將問題定位到錯誤量測。將此時刻高壓側(cè)有功功率值與歷史記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,參考實時系統(tǒng)繞組曲線差值為380 MW左右,有效地對問題定位進(jìn)行了驗證。A區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前切面數(shù)據(jù)對比結(jié)果如表1所示。

表1 A區(qū)域500 kV母線潮流分布情況對比

母線功率處于不平衡狀態(tài),一般情況下是由于線路變壓器處于不平衡狀態(tài)引起的。對線路變壓器平衡狀態(tài)進(jìn)行深入分析即可實現(xiàn)具體問題的有效定位。變壓器繞組功率平衡狀態(tài)分析如表2所示。

表2 變壓器繞組功率平衡

2) 時刻2電力系統(tǒng)異常狀態(tài)分析

時刻2時,B區(qū)域的系統(tǒng)狀態(tài)評估指標(biāo)由100%(滿值)下降到72%,系統(tǒng)對母線線路變壓器進(jìn)行功率平衡分析均沒有發(fā)現(xiàn)存在功率不平衡現(xiàn)象,表明此時的遙測數(shù)據(jù)不存在問題。此時對該區(qū)域的電力系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,如圖2所示。

圖2 B區(qū)域電力系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

由該區(qū)域的電力系統(tǒng)拓?fù)浞治隹芍搮^(qū)域1號機(jī)組在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)上是一個電力孤島。深入對多個斷路器的遙信變位情況進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)編號為801的斷路器遙信信號存在異常,出現(xiàn)遙信變位。問題時刻的切面801號斷路器遙信信號處于分?jǐn)酄顟B(tài),導(dǎo)致1號機(jī)組及該區(qū)域的3A出線端計算潮流計算值為零,與實際的潮流分布情況存在巨大差異,從而定位出是斷路器的遙信信號存在變位現(xiàn)象?;诖髷?shù)據(jù)的多個斷路器的遙信信號,如表3所示。

表3 B區(qū)域斷路器遙信信號

通過上述實例分析,基于大數(shù)據(jù)背景的電力調(diào)度數(shù)據(jù)智能估計技術(shù)能夠?qū)崟r、高效、精準(zhǔn)地定位電力系統(tǒng)運行過程中的遙信和遙測狀態(tài)跳變,為電力系統(tǒng)技術(shù)人員提供了便捷高效的解決方案。

5 結(jié)束語

基于大數(shù)據(jù)背景及潮流轉(zhuǎn)移策略的電力調(diào)度數(shù)據(jù)智能估計技術(shù),能夠有效實現(xiàn)對電力系統(tǒng)SCADA數(shù)據(jù)的實時錯誤辨識,從根本上解決了先前手工核驗量測數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)量大、處理效率低和人力成本高的問題,為電力技術(shù)人員提供了簡單實用的工具。經(jīng)實例驗證,該策略能夠?qū)崿F(xiàn)對電網(wǎng)遙信、遙測狀態(tài)跳變的有效辨識和精準(zhǔn)定位,便于電力技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)解決實時問題,大大提高了SCADA的錯誤數(shù)據(jù)量測檢查能力。

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