朱　斌，蔣　宇，吳　奕，朱海兵，王　鵬

（江蘇省電力公司，江蘇南京210024）

計及設(shè)備風(fēng)險的供電恢復(fù)在線決策方法

朱斌，蔣宇，吳奕，朱海兵，王鵬

（江蘇省電力公司，江蘇南京210024）

2013年江蘇電網(wǎng)年度用電量首度超越廣東躍居全國第一。隨著社會用電負(fù)荷持續(xù)增長，電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，并呈現(xiàn)出網(wǎng)格狀和多環(huán)網(wǎng)結(jié)構(gòu)，故障后快速選擇電網(wǎng)恢復(fù)路徑，實(shí)現(xiàn)精益化的恢復(fù)供電變得日益困難。從工程實(shí)際角度出發(fā)，提出了計及設(shè)備風(fēng)險的故障后恢復(fù)供電在線決策方法，以解決調(diào)度工作中遇到的實(shí)際問題。最后通過實(shí)際的故障案例驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。

設(shè)備風(fēng)險；供電恢復(fù)；在線決策；粒子群優(yōu)化算法；自愈控制

江蘇電網(wǎng)經(jīng)過多年城市電網(wǎng)的運(yùn)營，伴隨著城市負(fù)荷的高速增長，復(fù)雜城市供電運(yùn)行方式的弱點(diǎn)日益顯現(xiàn)，主要包括：在負(fù)荷高峰、線路重載情況下，遇環(huán)網(wǎng)中重要受電通道故障，會造成大量潮流的轉(zhuǎn)移，從而引起關(guān)聯(lián)線路的嚴(yán)重過載，對電網(wǎng)安全運(yùn)行極為不利［1，2］；在電網(wǎng)實(shí)際方式安排中，廣泛存在樞紐變電所母線結(jié)排，采用同側(cè)母線（如Ⅰ、Ⅱ母或Ⅲ、Ⅳ母）經(jīng)雙回線路并供同對側(cè)的情況，如遇雙母線同時失電，則會完全損失輸電通道，雙環(huán)網(wǎng)解環(huán)為雙C型網(wǎng)，供電可靠性嚴(yán)重下降；由于新能源發(fā)電大量接入城市電網(wǎng)，電源固有的不確定性，迅速向城市電網(wǎng)擴(kuò)散，導(dǎo)致供電可靠性迅速下降［3，4］。這些都給故障后的電網(wǎng)快速恢復(fù)帶來了困難，如何迅速高效的找到最適合的恢復(fù)供電路徑成為難題。文中提出一種計及設(shè)備風(fēng)險的供電恢復(fù)在線決策方法，通過多維度風(fēng)險評估，輔助調(diào)度員在線最優(yōu)決策，實(shí)現(xiàn)故障后小系統(tǒng)快速安全恢復(fù)并網(wǎng)。該方法基于歷史故障經(jīng)驗(yàn)和合理的經(jīng)驗(yàn)推理，構(gòu)建嚴(yán)重故障集，運(yùn)用統(tǒng)計決策理論結(jié)合設(shè)備狀態(tài)評價和靜態(tài)安全性分析快速形成最優(yōu)調(diào)度方案。由于歷史經(jīng)驗(yàn)集和粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用，有針對性地解決了將預(yù)警目標(biāo)從單故障風(fēng)險延拓到群發(fā)性相繼故障風(fēng)險時帶來的維數(shù)災(zāi)問題。該方法在江蘇電網(wǎng)的應(yīng)用，將極大增強(qiáng)城市電網(wǎng)故障后小系統(tǒng)的快速恢復(fù)并網(wǎng)能力，提高城市電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行水平。

1　基于決策理論的風(fēng)險優(yōu)化調(diào)度

決策理論最早由Wald于1947年提出，其目標(biāo)是要從決策空間D中，以損失函數(shù)F最小為優(yōu)化目標(biāo)，進(jìn)而挑選出最優(yōu)的恢復(fù)控制決策d。

式中：μ（x）為對應(yīng)于恢復(fù)策略d每一個操作元件x發(fā)生故障的概率；μ值通過在江蘇范圍內(nèi)的歷史觀察統(tǒng)計得到；W［μ，x］是定義在整個決策空間D上的非負(fù)系數(shù)函數(shù)，其中s（x）是擬操作設(shè)備x對應(yīng)的風(fēng)險集合，L（x）為風(fēng)險集s對應(yīng)的負(fù)荷損失。

1.1生成恢復(fù)控制策略空間

根據(jù)電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，利用智能算法自動生成恢復(fù)控制策略空間D=｛d1，d2，…，dn｝，其中任一恢復(fù)策略為di=｛x1，x2，…，xm｝，x代表恢復(fù)路徑中所需要操作的設(shè)備。在圖1所示系統(tǒng)中，假設(shè)故障為線路12永久性故障且開關(guān)拒動，則線路3，6，12和II母將失電?；謴?fù)送電策略為隔離線路12，用分段開關(guān)c試送電II母，合上開關(guān)3、6恢復(fù)線路3和6送電，合環(huán)母聯(lián)開關(guān)b；則恢復(fù)策略d=｛c，Line_3，Line_6，b｝。

1.2構(gòu)造損失函數(shù)

根據(jù)實(shí)時電網(wǎng)運(yùn)行方式，采用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫馔埔粚拥姆治黾夹g(shù)，在線通過推導(dǎo)風(fēng)險集的方式，計算出單一恢復(fù)策略di所對應(yīng)的風(fēng)險值；進(jìn)而通過決策理論，優(yōu)化搜索出具有最小運(yùn)行風(fēng)險的恢復(fù)供電方案。

在文中，設(shè)備x對應(yīng)的風(fēng)險集s（x）是指發(fā)生故障時，停電設(shè)備x外推一層所包含的所有設(shè)備的集合；且對應(yīng)的風(fēng)險數(shù)值L為風(fēng)險集包含設(shè)備損失負(fù)荷的總加。在圖1所示故障中，以變電站A操作分段開關(guān)c充電II段母線為例，其對應(yīng)的風(fēng)險集元件包括I母故障，II母故障 （再次故障），IV母故障，3號、6號線路故障（不含故障線路12），其風(fēng)險集合s（c）采用符號標(biāo)記為：

對應(yīng)的風(fēng)險值為：

根據(jù)式（1—4），對應(yīng)于圖1所示線路12永久性故障且開關(guān)拒動的故障，恢復(fù)送電策略d=｛c，Line_3，Line_6，b｝對應(yīng)的損失函數(shù)Fd表述為：

式中：μ（c）為充電母線II母的歷史故障概率統(tǒng)計。

同時為滿足實(shí)際電網(wǎng)調(diào)度工作需求，文中引入了線路和主變的功率作為硬約束條件。約束條件為：

式中：PLine_i線路i的實(shí)時有功傳輸功率，PT_j為主變j的實(shí)時有功功率；為其相應(yīng)的功率限值。

2　基于優(yōu)化算法的恢復(fù)策略

以往在對預(yù)想故障集進(jìn)行靜態(tài)安全分析和在線安全穩(wěn)定分析時，會遇到組合的維數(shù)災(zāi)問題，程序自動生成的預(yù)想故障集只能到N-1，而不能擴(kuò)展到N-2及其以上。文中在求解基于風(fēng)險集的最優(yōu)解過程中，充分考慮了計算復(fù)雜度問題，選用粒子群優(yōu)化求解算法，其有效性在工程實(shí)踐中已得到驗(yàn)證。

2.1粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化（PSO）算法目前已廣泛應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、組合優(yōu)化、模式識別、電力系統(tǒng)優(yōu)化等領(lǐng)域，具有原理簡單、容易實(shí)現(xiàn)、易于與其他算法融合等特點(diǎn)［5，6］。PSO算法基于群體行為，根據(jù)對環(huán)境的適應(yīng)度將群體中的個體移動到較優(yōu)的區(qū)域，將每個個體看作是D維搜索空間中的一個沒有體積的微粒，在搜索空間中以一定的速度飛行，這個速度根據(jù)其本身的飛行經(jīng)驗(yàn)和同伴的飛行經(jīng)驗(yàn)來動態(tài)調(diào)整。第i個微粒表示為Xi=（xi1，xi2，…，xiD），它經(jīng)歷過的最好位置記為Pi=（pi1，pi2，…，piD），也稱為pbest。在群體所有微粒經(jīng)歷過的最好位置的索引號用符號g表示，即Pg，也稱為gbest。微粒i的速度用Vi=（vi1，vi2，…，viD）表示。對每一代，其第d維（1≤d≤D）描述方程［5］如下：

其中：w為慣性權(quán)重；c1和c2為加速常數(shù)；rand（）和Rand（）為2個在［0，1］范圍里變化的隨機(jī)值。微粒的速度Vi被一個最大速度Vmax所限制。如果當(dāng)前對微粒的加速導(dǎo)致它的速度vid超過該維的最大速度vmax，d，則該維的速度被限制為該維最大速度vmax，d。

2.2恢復(fù)策略計算流程

文中所提電網(wǎng)故障后快速恢復(fù)策略計算方法主要包括以下幾個功能模塊：生成恢復(fù)控制策略空間、功率約束檢驗(yàn)、風(fēng)險集生成并計算風(fēng)險值、基于決策理論的優(yōu)化計算。其總體計算流程如圖2所示。

圖2　恢復(fù)并網(wǎng)策略計算流程

3　算例分析

3.1案例描述

變電站A近區(qū)的電網(wǎng)接線方式如下圖3所示，ABCDF等變電站間由單回或雙回線相連形成多角環(huán)供電；A站站內(nèi)母線的結(jié)排方式如圖1所示。A站事故前Ⅰ段母線壓變?yōu)槔鋫溆脿顟B(tài)（缺陷停運(yùn)），因此Ⅰ段母線與II段母線壓變發(fā)令操作至二次并列運(yùn)行狀態(tài)。

圖3　地區(qū)電網(wǎng)接線方式

運(yùn)行在Ⅱ母的線路12的A相電流互感器故障（屬于Ⅱ段母線區(qū)內(nèi)故障），Ⅰ、Ⅱ段母差動作跳開Ⅱ母上所有開關(guān)（線路3，6，12，Ⅰ、Ⅱ段母聯(lián)b，Ⅱ、Ⅳ段分段c開關(guān)），Ⅱ段母線失壓；由于I、II母壓變并供，Ⅰ段母線所有線路保護(hù)也失壓，運(yùn)行在Ⅰ段母線上4條線路2、5、11、4的距離保護(hù)因失壓而動作跳閘；Ⅰ段母線和3號主變?nèi)詭щ娺\(yùn)行（3號主變開關(guān)，Ⅰ、Ⅲ段分段a開關(guān)運(yùn)行）；線路7、8電流嚴(yán)重超過額定載流量。

3.2在線決策流程

（1）實(shí)際處理過程。

（a）從監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（SCADA）發(fā)現(xiàn)線路7、8電流嚴(yán)重超過額定載流量，分別高達(dá)1430 A和1180 A（線路載流量均為660 A/40℃），過載倍數(shù)分別達(dá)到了2.1、1.8倍；調(diào)度員立即通知相應(yīng)下級調(diào)度在上述變電所事故拉電，同時通知通過上述變電所并網(wǎng)的低壓相關(guān)小電廠滿發(fā)，發(fā)令合上線路5開關(guān)。合環(huán)后線路5電流上升至1174 A（425 MW）線路7、8電流均下降到線路額定載流量之內(nèi)，事故得到了有效的控制。

（b）A所值班員檢查發(fā)現(xiàn)母線故障系因線路12的A相電流互感器發(fā)生爆炸所致；調(diào)度員隨后將A所Ⅱ段母線與其他可恢復(fù)線路送電合環(huán)。

（2）通過程序自動運(yùn)行仿真計算，最優(yōu)恢復(fù)控制策略為：

（a）A站線路12開關(guān)改為冷備用（隔離故障點(diǎn)）；

（b）A站線路5開關(guān)合閘（控制潮流，合環(huán)）；

（c）A站線路4開關(guān)合閘（恢復(fù)送電）；

（d）A站線路11開關(guān)合閘（恢復(fù)送電）；

（e）A站線路2開關(guān)合閘（恢復(fù)送電）；

（f）A站線路3開關(guān)合閘；

（g）C站線路3開關(guān)合閘（充電母線）；

（h）A站母聯(lián)b開關(guān)合閘（合環(huán)）；

（i）A站分段c開關(guān)合閘（合環(huán)）；

（j）A站線路6開關(guān)合閘（充電線路）；

（k）F站線路6開關(guān)合閘（合環(huán)）。

根據(jù)事故實(shí)際處理過程分析，可以得出結(jié)論：文中提出的計及設(shè)備風(fēng)險的故障后小系統(tǒng)并網(wǎng)在線決策方法的仿真計算結(jié)果，與調(diào)度實(shí)際處理過程基本一致，驗(yàn)證了該算法的正確性和有效性。

4　結(jié)束語

隨著電力系統(tǒng)的快速發(fā)展、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的日趨復(fù)雜以及典型設(shè)計在電網(wǎng)中的大規(guī)模應(yīng)用，某些特殊運(yùn)行方式在電網(wǎng)運(yùn)行中大量出現(xiàn)。同時，在復(fù)雜的故障情況下，保護(hù)、自動化等系統(tǒng)信號量非常大，這對調(diào)度員的事故判斷與事故處理能力提出了更高的要求。文中提出了一種基于電網(wǎng)恢復(fù)策略推理和設(shè)備風(fēng)險集生成技術(shù)的故障后電網(wǎng)快速恢復(fù)技術(shù)，能夠在線識別電網(wǎng)中潛在的嚴(yán)重故障模式，從而避免電網(wǎng)恢復(fù)過程中再次發(fā)生嚴(yán)重故障，并能達(dá)到快速、安全恢復(fù)送電的目的。通過構(gòu)造損失函數(shù)，可以有效計算出不同恢復(fù)策略下的風(fēng)險，進(jìn)而辨識出最有效的恢復(fù)策略。該方法實(shí)現(xiàn)了設(shè)備風(fēng)險集辨識與電網(wǎng)靜態(tài)安全分析相結(jié)合，從而有效解決了在電網(wǎng)恢復(fù)過程中群發(fā)性相繼故障風(fēng)險的辨識問題，極大提高了電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行水平，增強(qiáng)了大電網(wǎng)在恢復(fù)過程中的在線風(fēng)險防控能力。

［1］周志超，張 焰，王 偉，等.變電站供電可靠性的定量評估［J］.電力系統(tǒng)自動化，2004，8（9）：66-69.

［2］姚李孝，崔杜武，伍 利，等.基于時序模擬法和Petri網(wǎng)的電氣主接線可靠性評估［J］.西安理工大學(xué)學(xué)報，2005，21（1）：42-46.

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［4］馬 龍，談 森，劉豫龍.嘮山站A段母差保護(hù)跳閘原因分析及防范措施［J］.電力自動化設(shè)備，2004，24（4）：86-88.

［5］楊龑亮.改進(jìn)粒子群算法的無功優(yōu)化［J］.黑龍江電力，2011（1）：33-36.

［6］李鑫濱，朱慶軍.一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法在多目標(biāo)無功優(yōu)化中的應(yīng)用［J］.電工技術(shù)學(xué)報，2010，25（7）：137-143.

Online-decision Method of Power Supply Restoration Considering Equipment Risk

ZHU Bin，JIANG Yu，WU Yi，ZHU Haibing，WANG Peng
（Jiangsu Electric Power Company，Nanjing 210024，China）

Electricity consumption in the Jiangsu power grid in 2013 exceeded the amount of the Guangdong power grid and ranked the first over the whole country.With the increasing growth of power load and the complexity of the power grid，it is more important and difficult to choose the supply restoration path rapidly and realize elaborate supply restoration.Targeting at practical power system operation，an online-decision method of power supply restoration considering equipment risk is proposed in this paper，so as to provide technical support to the dispatch operation in the Jiangsu power grid.The effectiveness and correctness of the method are verified by the analysis on a real fault case that happened in the Jiangsu power grid.

equipment risk；supply restoration；online decision；particle swarm optimization；self-healing control

TM711

B

1009-0665（2015）03-0046-03

2015-01-12；

2015-03-25

朱斌（1965），男，江蘇鎮(zhèn)江人，高級工程師，從事調(diào)度運(yùn)行管理工作；

蔣宇（1980），男，四川自貢人，高級工程師，從事電力調(diào)度運(yùn)行管理工作；

吳奕（1968），男，重慶人，高級工程師，從事調(diào)度監(jiān)控運(yùn)行管理工作；

朱海兵（1978），男，江蘇張家港人，高級工程師，從事調(diào)度監(jiān)控運(yùn)行管理工作；

王鵬（1987），男，吉林吉林人，碩士，從事調(diào)度運(yùn)行管理工作。