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基于人工智能的配電網(wǎng)風險態(tài)勢預測方法研究

2021-10-20 00:59:02曹令軍
科學技術創(chuàng)新 2021年28期
關鍵詞:過電壓態(tài)勢分布式

曹令軍

(國網(wǎng)吉林省電力有限公司檢修公司,吉林 長春 130041)

隨著時代的發(fā)展,接入配電網(wǎng)的分布式電源(Distributed Generation, DG)越來越多。像風電,光伏這種新能源發(fā)電方式,因其節(jié)能環(huán)保等特點迅速增多[1]。截至2020 年底,我國水電總裝機容量達到3.8 億千瓦,風電累計裝機2.81 億千瓦,光伏發(fā)電累計裝機達到2.08 億千瓦。但是DG 具有隨機性和間歇性,影響配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行,所以對配電網(wǎng)進行風險預測是必須且必要的。我們需要找到配電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié),對風險和事故的發(fā)生有提前的預判,才能及時做出應對,將發(fā)生風險事故降的可能性到最低[2]。但是,僅靠配電網(wǎng)自身是無法實現(xiàn)這些需求的。因此,面對當前復雜的電網(wǎng)系統(tǒng),我們需要一個配電網(wǎng)風險預測系統(tǒng)幫助我們預防停電事故的發(fā)生[3]。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

電網(wǎng)態(tài)勢感知還屬于一項新興技術,國內(nèi)外均已開展對電網(wǎng)態(tài)勢感知的研究。其主要研究方向有配電網(wǎng)實時運行狀態(tài)辨識、配電網(wǎng)發(fā)展趨勢預測、態(tài)勢可視化以及廣域控制與風險調(diào)度四種[4]。

近幾年,國內(nèi)在電網(wǎng)態(tài)勢感知領域還有很多不同的研究。比如:文獻[5],在四川電網(wǎng)系統(tǒng)災害預警的數(shù)據(jù)基礎上,借助WebGIS 技術,設計了電網(wǎng)災害預警分析系統(tǒng)。文獻[6],使用蒙特卡洛法研究了分布式電源并網(wǎng)對電網(wǎng)的影響。文獻[7],提出了多源端系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息集成思路和方法,提出了配電網(wǎng)態(tài)勢感知的基本框架。

而在國外,美國早在多年以前就開展了配電網(wǎng)中態(tài)勢感知技術的研究。比如:使用能量管理系統(tǒng)進行意外事故分析;通過相量測量單元分析控制跨區(qū)域阻尼振蕩;通過收集信息,建模分析,實時評估配電網(wǎng)狀態(tài),實現(xiàn)廣域控制系統(tǒng)自愈網(wǎng)絡。并且美國早已開始在紐約進行了配電網(wǎng)態(tài)勢感知實踐,加裝了大量傳感器和相量測量單元,提高了電網(wǎng)狀態(tài)的可見性,可以清楚的察覺潛在威脅,提高輸電線路利用率,提升系統(tǒng)可靠性。

2 基于人工智能的配電網(wǎng)態(tài)勢感知風險預測

2.1 配電網(wǎng)態(tài)勢感知框架

隨著時代的進步,數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA)也越來越完善,使我們能采集獲取海量配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù),這給配電網(wǎng)態(tài)勢感知提供了數(shù)據(jù)支撐[8]。在獲取了這些海量數(shù)據(jù)后,我們還需要從中篩選出有用的,關鍵信息,剔除那些沒有用的垃圾信息。然后使用要素提取的多種方法預測結(jié)果,最后以預測結(jié)果為依據(jù),制作解決方案反饋給配電網(wǎng)。

主動配電網(wǎng)處在一個充滿隨機性的復雜運行環(huán)境中,要想對主動配電網(wǎng)及時準確的做出預測就需要我們先構建一個將態(tài)勢察覺,態(tài)勢理解,態(tài)勢預測集于一體的態(tài)勢感知模型[9]。我們按這三個階段分層,得出圖1。

圖1 配電網(wǎng)態(tài)勢感知框架

第一層是態(tài)勢察覺,主動配電網(wǎng)中的態(tài)勢察覺階段需要提高可觀性量測的優(yōu)化配置、PMU 優(yōu)化配置、高級量測體系構建等技術。利用這些技術使量測部署方便,配置靈活,以便于獲取數(shù)據(jù),提供給后兩階段的態(tài)勢理解和態(tài)勢預測;第二層的態(tài)勢理解要對態(tài)勢察覺提供的數(shù)據(jù)進行分析,先使用主動配電系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)與云計算等關鍵技術,從大量數(shù)據(jù)中提取其中的特征信息,然后用主動配電網(wǎng)三相潮流計算和主動配電網(wǎng)三相狀態(tài)估計等技術對其進行分析,最后用主動配電系統(tǒng)脆弱性分析、主動配電系統(tǒng)供電能力分析和主動配電系統(tǒng)靈活性分析等技術對配電網(wǎng)的各項特征進行評估;第三層態(tài)勢預測先使用隨機性柔性負荷預測、間歇式DG 出力預測等技術進行預測,再在安全評估指標體系的基礎上對預警等級分級。

2.2 電網(wǎng)風險來源

電網(wǎng)的風險來源有以下幾種:

2.2.1 惡劣天氣。因惡劣天氣所致的雷電、覆冰、污穢、溫度和濕度等,都會給電網(wǎng)運行帶來風險。例如:當一些重要的電力設備因冷凍災害而覆冰時,會影響配電網(wǎng)的供電質(zhì)量和輸電能力,使配電網(wǎng)的穩(wěn)定性遭到破壞;雷電擊穿絕緣子導致閃絡,損壞配電網(wǎng)二次設備;溫度會影響電力設備的性能和壽命,造成絕緣老化,影響配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行等等。

2.2.2 電氣設備自身缺陷。這其中包括短路、過負荷、系統(tǒng)鐵磁諧振過電壓和絕緣老化損壞等因素。這些因素會使配電網(wǎng)產(chǎn)生諧振過電壓,諧振過電壓的出現(xiàn)又會使經(jīng)過變壓器的電流迅速增加,又因電流過大使變壓器損壞甚至爆炸。而變壓器二次繞組發(fā)生短路故障時,會使線圈變形,絕緣松動,嚴重時甚至會使變壓器燒毀。

2.2.3 人為因素。人為因素主要有外力破壞和人為誤操作。比如:挖掘機鏟土時挖斷電纜;鳥類所引起的變壓器短路;配電網(wǎng)工作人員操作不規(guī)范,對變電站或配電廠內(nèi)的電氣設備進行錯誤的操作。這些因素都會使配電網(wǎng)產(chǎn)生一系列的故障,如斷線故障、相間短路、接地故障和電力設備的損壞等。

2.2.4 負荷因素。主要是由負荷側(cè)發(fā)生故障或者在用電高峰期接入負荷過多所引起,負荷側(cè)發(fā)生故障如果不及時切除,會損壞供電的電力設備,造成更大范圍的停電。而大量負荷接入電網(wǎng),會造成線路過載或者功率越限,使繼電保護動作時間變短,增加停電可能性。

2.2.5 分布式電源。由于分布式電源具有很強的間歇性和隨機性,當分布式電源接入電網(wǎng)時,會在電網(wǎng)間產(chǎn)生雙向潮流,給電網(wǎng)帶來各種風險,如過電壓運行風險、線路過載風險、失負荷風險等等。

2.3 風險預測流程

隨著同步測量單元的大量部署,為配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析提供了先決條件[10]。配電網(wǎng)風險預測就是針對電網(wǎng)中的各種不確定因素進行預測,根據(jù)預測結(jié)果分析評估未來電網(wǎng)運行狀態(tài),并利用風險指標進行分級,確定配電網(wǎng)的風險水平,對不正常的運行做出預警[11]。具體流程如圖2 所示。

圖2 風險預測流程圖

首先對由同步向量測量單元、廣域測量系統(tǒng)、電力監(jiān)視系統(tǒng)測得的相關電力數(shù)據(jù)進行預處理,剔除缺失、冗余、無關的數(shù)據(jù);然后利用歷史數(shù)據(jù)挖掘技術對電力歷史數(shù)據(jù)進行挖掘,確定場景概率模型;再選擇系統(tǒng)狀態(tài)并計算相應概率,進而評估所選狀態(tài)的結(jié)果;然后對配電網(wǎng)風險指標進行計算,分析配電網(wǎng)運行風險,根據(jù)計算的風險指標來進行風險預測,達到在風險發(fā)生前進行有效的管控,進而保證配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。

3 配電網(wǎng)風險指標計算

配電網(wǎng)運行風險評估需要考慮每種故障發(fā)生的概率和相應的破壞能力、損失大小。本文考慮由于光照強度和風力大小的隨機性、間歇性和不確定性所導致的電壓越限、線路過載和失負荷等風險[12]。

配電網(wǎng)過電壓運行風險為:

其中:CRI 為評估周期內(nèi)的配電網(wǎng)綜合運行風險;ω1,ω2,ω3,ω4分別是配網(wǎng)過電壓運行風險,配網(wǎng)低電壓運行風險,配網(wǎng)線路過載運行風險以及配網(wǎng)失負荷運行風險對應的權重系數(shù),其中ω1+ω2+ω3+ω4=1。系數(shù)的選取可按照運行人員的實際要求擇定或者采用層次分析法確定。

4 仿真驗證

本文使用IEEE33 節(jié)點配電網(wǎng)模型為仿真的測試系統(tǒng),IEEE33 節(jié)點配電網(wǎng)模型有33 個節(jié)點,32 條支路,四條饋線,設節(jié)點1 為參考節(jié)點,設有功功率為3625kW,設電壓為12.66kV,設無功功率為2554kvar,設功率基準值為10000kVA,其模型見圖3。

圖3 IEEE33 節(jié)點系統(tǒng)圖

IEEE33 節(jié)點系統(tǒng)部分參數(shù)如表1。

表1 IEEE33 節(jié)點系統(tǒng)部分參數(shù)

根據(jù)上述公式進行風險計算,運用Matlab 進行仿真,得到的結(jié)果如圖4 所示。

圖4 越限風險時間分布圖

根據(jù)越限風險時間分布圖我們可以看出,在16-24 時,風險最大,以電壓越限風險為主,而低電壓運行風險和配電網(wǎng)線路過載運行風險實際風險計算值很小,在圖中顯示不出來,所以配電網(wǎng)的風險主要還是由過電壓風險和過電壓引起的失負荷風險組成。

通過節(jié)點電壓時空風險圖我們可以看出在16-24 時,節(jié)點電壓風險最高,集中在節(jié)點9-17 和25-33。節(jié)點9-17,全天都存在節(jié)點電壓風險,在8-24 時最大。節(jié)點25-33,在16-24 時節(jié)點電壓風險最高,其余時間比較穩(wěn)定,不容易出現(xiàn)風險,見圖5。

圖5 節(jié)點電壓時空風險圖

5 結(jié)論

隨著社會的不斷進步,經(jīng)濟的快速增長,配電網(wǎng)也在不斷發(fā)展,越來越多的分布式電源接入電網(wǎng),使電網(wǎng)結(jié)構越來越復雜,配電網(wǎng)的不穩(wěn)定性不斷增加。而配電網(wǎng)是電網(wǎng)中最接近用戶側(cè)的一個環(huán)節(jié),配電網(wǎng)是否能夠安全穩(wěn)定的運行直接關乎用戶的安全與否,所以我們現(xiàn)在需要將配電網(wǎng)風險量化,將量化電網(wǎng)風險后得到的數(shù)據(jù)作為保護電網(wǎng)安全運行的依據(jù)[13]。因此本文以人工智能為基礎,對配電網(wǎng)進行風險預測,搭建了配電網(wǎng)態(tài)勢感知框架,介紹了風險預測流程;介紹了配電網(wǎng)的各類風險,比如過電壓風險、低電壓風險、線路過載風險和失負荷風險。提出配電網(wǎng)風險評估指標,給出了配電網(wǎng)綜合運行風險的計算并以此為基礎使用matlab 進行仿真,驗證了含有分布式電源的配電網(wǎng)風險主要由過電壓風險和由過電壓引起的失負荷風險組成,對實際工作工程建設有指導意義。

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