白懿鵬，呂飛鵬，廖小君，李春海

（1.四川大學(xué) 電氣信息學(xué)院，四川 成都 610065；2.國網(wǎng)四川省電力公司技能培訓(xùn)中心，四川 成都 610072）

0 引言

近年來，世界范圍內(nèi)發(fā)生了多起電力系統(tǒng)大停電事故，造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失與嚴(yán)重的社會影響［1-2］。研究歷次大停電事故表明，大停電事故一般是由電網(wǎng)中少數(shù)元件故障導(dǎo)致其他元件發(fā)生連鎖故障從而退出運(yùn)行所造成的，少數(shù)線路的重載運(yùn)行與保護(hù)裝置的不正確動作是連鎖故障發(fā)生的主要誘因［3-4］。隨著電網(wǎng)規(guī)模的逐步擴(kuò)大，其對電力系統(tǒng)的在線安全分析能力提出了更高要求，因此，在當(dāng)前系統(tǒng)的運(yùn)行方式下快速準(zhǔn)確地辨識出電網(wǎng)中的薄弱環(huán)節(jié)，尤其是連鎖故障發(fā)生初期的少數(shù)脆弱線路，對有效實施相應(yīng)緊急控制策略、預(yù)防系統(tǒng)大面積停電有著極其重要的意義。

脆弱線路辨識方法依據(jù)建立連鎖故障模型的不同，主要分為基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼捌涓倪M(jìn)模型的結(jié)構(gòu)分析法［5-8］、基于事故鏈模型的脆弱環(huán)節(jié)評估法［9-10］與基于協(xié)同效應(yīng)的脆弱線路識別［11-12］。文獻(xiàn)［5］結(jié)合小世界網(wǎng)絡(luò)特性的形成機(jī)理，依據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中的度分布、線路介數(shù)及最大連通域等指標(biāo)對電網(wǎng)進(jìn)行了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的建模，提出了帶權(quán)重的線路介數(shù)指標(biāo)，并以此作為脆弱線路辨識的基礎(chǔ)。文獻(xiàn)［6］提出電氣介數(shù)的概念，采用單位注入電流法計算線路介數(shù)，使介數(shù)指標(biāo)更能反映實際電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特性。文獻(xiàn)［7-8］提出了潮流介數(shù)作為線路重要性的評估指標(biāo)，其滿足基爾霍夫定律且考慮了線路潮流的方向性，物理背景較符合電力系統(tǒng)的實際情況。文獻(xiàn)［9-10］引入了基于事故鏈的電網(wǎng)脆弱度評估模型，該模型以風(fēng)險概率為基礎(chǔ)，綜合考慮了電網(wǎng)的實際運(yùn)行方式及各類故障因素對環(huán)節(jié)脆弱度的影響，并以此識別關(guān)鍵線路。文獻(xiàn)［11-12］利用協(xié)同效應(yīng)理論從多個角度對脆弱線路進(jìn)行評估和識別。上述方法均未計及保護(hù)故障因素對電網(wǎng)安全的影響，針對這一問題，文獻(xiàn)［13］建立了保護(hù)誤動與拒動模型，定義了保護(hù)脆弱度指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上提出了單元保護(hù)脆弱強(qiáng)度的概念，并將其作為權(quán)值引入網(wǎng)絡(luò)加權(quán)拓?fù)淠Ｐ停Y(jié)合介數(shù)指標(biāo)給出了電網(wǎng)脆弱線路與節(jié)點(diǎn)的辨識方法。以上辨識方法從不同角度將實際電氣特征和電網(wǎng)的各類影響因素融入脆弱性模型中，但對方法的計算效率考慮較少，當(dāng)電網(wǎng)規(guī)模較大時，上述方法可能存在計算耗時較長的問題，因而不能較好滿足系統(tǒng)的實時性需求。

異步處理是解決數(shù)據(jù)量大、耗時長且計算復(fù)雜的問題的重要途徑。目前，已有研究主要集中在將并行計算應(yīng)用于系統(tǒng)的潮流及短路計算等方面，且表明異步處理模式有效地提高了算法的計算效率［14-16］?；诖?，本文提出基于多任務(wù)異步處理的電網(wǎng)脆弱線路在線辨識方法。首先，構(gòu)建保護(hù)裝置的不正確動作模型，考慮電壓及功率波動后果嚴(yán)重度定義保護(hù)脆弱度指標(biāo)；然后，利用潮流介數(shù)對線路的結(jié)構(gòu)脆弱性進(jìn)行評估，并結(jié)合線路兩端保護(hù)脆弱度定義線路脆弱度指標(biāo)；最后，采用多任務(wù)異步處理模式將復(fù)雜的計算模塊封裝為任務(wù)相互獨(dú)立或嵌套的并發(fā)執(zhí)行，從程序處理的角度有效提高算法的效率，以滿足系統(tǒng)的在線需求。IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的仿真分析驗證了本文方法的合理性與有效性。

1 多任務(wù)異步處理技術(shù)

1.1 異步處理技術(shù)概述

異步處理技術(shù)是近年來計算機(jī)領(lǐng)域應(yīng)用較多的關(guān)鍵技術(shù)之一。與傳統(tǒng)同步處理技術(shù)相對應(yīng)，異步處理技術(shù)是指當(dāng)前執(zhí)行的請求不會阻塞其調(diào)用者的線程，線程可繼續(xù)朝下執(zhí)行，使CPU可同時響應(yīng)多個請求的處理技術(shù)。換而言之，異步處理能使調(diào)用方法的主線程不需要同步等待另一線程的完成，從而可讓主線程繼續(xù)響應(yīng)其他請求。

異步處理的本質(zhì)是充分利用每個CPU核的處理資源，將耗時操作配置到不同線程上同時執(zhí)行，從而縮短操作執(zhí)行的總時間?？梢?，異步處理的實現(xiàn)依賴于多線程處理技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了功能的擴(kuò)展與改進(jìn)。

1.2 多任務(wù)的運(yùn)作模式

為了進(jìn)一步提高異步處理的效率及簡化編程模式，在 .NET Framework 4.0中提出了任務(wù)（Task）及任務(wù)并行庫（TPL）的概念。任務(wù)表示通過委托形式將待完成的某項工作封裝后的運(yùn)行模塊。任務(wù)并行庫則是.NET框架中用于任務(wù)狀態(tài)管理、線程調(diào)度及處理工作分區(qū)的一組公共類型和應(yīng)用程序編程接口（API）［17］。 任務(wù)的功能類似于線程或線程池中的工作項，但其抽象級別更高。任務(wù)執(zhí)行時類似于線程中的工作流，因此線程是任務(wù)執(zhí)行的載體，但任務(wù)和線程之間沒有一對一的嚴(yán)格限制關(guān)系，一個線程上可以執(zhí)行一個或多個任務(wù)，各任務(wù)執(zhí)行的時間長度也可以不同，線程中各任務(wù)的基本執(zhí)行模式見圖1。

圖1 任務(wù)的基本執(zhí)行模式Fig.1 Basic mode of task execution

異步模式下，.NET框架通過任務(wù)并行庫自動創(chuàng)建必要的線程支持任務(wù)執(zhí)行的需求，并由其中的任務(wù)調(diào)度器（Task Scheduler）完成線程中任務(wù)的分配執(zhí)行，當(dāng)一個工作線程內(nèi)部有多個任務(wù)正在等待，而某些工作線程卻保持空閑時，任務(wù)調(diào)度器會自動讓空閑的工作線程進(jìn)入忙碌線程的局部隊列中提取一個等待的任務(wù)，并執(zhí)行該任務(wù)。

1.3 多任務(wù)異步處理流程

異步處理模式可以看作由諸多異步操作單元構(gòu)成，而一個任務(wù)可表示任意異步操作單元，即將異步處理方法細(xì)分為多個任務(wù)，通過安排任務(wù)與任務(wù)之間的執(zhí)行關(guān)系，如任務(wù)相互獨(dú)立執(zhí)行或父類任務(wù)與子任務(wù)的相互套執(zhí)行等，簡單高效地實現(xiàn)程序的異步處理功能。因此，任務(wù)為異步處理工作提供了非常大的靈活性?；诙嗳蝿?wù)的異步處理具體流程見圖2。

多任務(wù)的異步處理模式實質(zhì)上優(yōu)化了CPU及線程的資源配置，通過任務(wù)并行庫使任務(wù)依賴線程的自動支持及合理分配，大幅提升線程處理資源的利用率，從而提高程序執(zhí)行效率，縮短計算處理時間。相較于傳統(tǒng)同步處理模式，多任務(wù)異步處理技術(shù)在快速解決電網(wǎng)中各類大型且復(fù)雜的問題方面具有明顯優(yōu)勢。

圖2 多任務(wù)異步處理流程Fig.2 Flowchart of multi-task asynchronous processing

2 電網(wǎng)線路脆弱性指標(biāo)

2.1 保護(hù)脆弱度

電網(wǎng)中保護(hù)裝置的脆弱性主要體現(xiàn)在其不正確動作后對電網(wǎng)其他線路節(jié)點(diǎn)造成的嚴(yán)重影響。當(dāng)線路i-j發(fā)生故障被切除后，與其相鄰的線路保護(hù)裝置不正確動作的概率將大幅提高，而一個保護(hù)裝置拒動或誤動，則會引起其他關(guān)聯(lián)保護(hù)連續(xù)動作，造成連鎖故障的發(fā)生［18］。

保護(hù)裝置間的不正確動作關(guān)聯(lián)方式的數(shù)量與電網(wǎng)規(guī)模成正比?？紤]到實際計算量的限制，并鑒于保護(hù)裝置正確動作的概率較高、不同保護(hù)裝置同時故障的概率較低的現(xiàn)狀［19］，本文基于主／遠(yuǎn)后備保護(hù)間的配合關(guān)系［20］及保護(hù)裝置常見的不正確動作情況［21］，建立了如圖3所示的線路保護(hù)間不正確動作的關(guān)聯(lián)模型。

圖3 保護(hù)間不正確動作的關(guān)聯(lián)模型Fig.3 Model of incorrect action correlation among protections

圖3描述了線路i-j的主保護(hù)與其上下游線路遠(yuǎn)后備保護(hù)間的關(guān)聯(lián)動作模型，需要說明的是，該模型只針對輸電網(wǎng)線路兩側(cè)均配置保護(hù)的情況，且考慮到實際系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)端線路保護(hù)配置較高，假定發(fā)電機(jī)出口的保護(hù)100%可靠［21］。本文旨在快速找出保護(hù)系統(tǒng)的脆弱環(huán)節(jié)，即需在短時間內(nèi)計算各線路保護(hù)脆弱度的相對大小，因此，利用上述簡化的保護(hù)關(guān)聯(lián)模型進(jìn)行脆弱度計算是合理且可行的。

主／遠(yuǎn)后備保護(hù)間的配合關(guān)系是相對固定且易于確定的，其反映了保護(hù)的固有靜態(tài)特性。因此，基于保護(hù)配合后備依賴度［20］定義保護(hù)k的配合關(guān)聯(lián)度，如式（1）所示。

其中，ρBD（k）為保護(hù)k的遠(yuǎn)后備保護(hù)的數(shù)目。

保護(hù)配合關(guān)聯(lián)度在一定程度上反映了保護(hù)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)脆弱性。保護(hù)k的關(guān)聯(lián)度越大，表明越多保護(hù)依賴于保護(hù)k，其所處位置的電氣耦合越緊密。

保護(hù)k及其關(guān)聯(lián)保護(hù)連鎖動作后，將對系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)產(chǎn)生影響［22］，為了反映其影響程度，定義保護(hù)關(guān)聯(lián)連鎖動作后節(jié)點(diǎn)電壓及線路潮流后果嚴(yán)重度函數(shù)分別如式（2）、（3）所示。

其中，RiV（j）為節(jié)點(diǎn)i在保護(hù)關(guān)聯(lián)連鎖j動作后的電壓后果嚴(yán)重度；Ui為保護(hù)關(guān)聯(lián)動作后節(jié)點(diǎn)i的電壓標(biāo)幺值；RiF（j）為線路i在保護(hù)關(guān)聯(lián)連鎖j動作后的潮流波動后果嚴(yán)重度；S′（i）為保護(hù)關(guān)聯(lián)連鎖j動作后線路i的視在功率；S（i）為正常運(yùn)行時線路i的視在功率。

結(jié)合保護(hù)間不正確動作的關(guān)聯(lián)模型及上述兩方面對系統(tǒng)的影響，定義保護(hù)k不正確動作的綜合后果嚴(yán)重度為：

其中，K為包含保護(hù)k誤動和拒動的保護(hù)關(guān)聯(lián)連鎖集合；N為系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)個數(shù)；M為系統(tǒng)線路數(shù)目。

保護(hù)綜合后果嚴(yán)重度量化了保護(hù)不正確動作對系統(tǒng)造成的影響程度，在一定程度上表征了保護(hù)裝置的狀態(tài)脆弱性。

綜合考慮保護(hù)配合關(guān)聯(lián)度和保護(hù)綜合后果嚴(yán)重度，定義保護(hù)k的脆弱度為：

其中，N（·）為消除指標(biāo)量綱不同影響的歸一化函數(shù)［23］。

2.2 潮流介數(shù)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中的線路介數(shù)是基于假設(shè)母線間功率只沿最短路徑流動的模型提出的，忽略了電網(wǎng)的功率傳輸需要滿足基爾霍夫定律的事實，不符合電力系統(tǒng)的實際運(yùn)行情況，具有一定的局限性。因此，本文利用文獻(xiàn)［7］的潮流介數(shù)來衡量線路的結(jié)構(gòu)脆弱性。

基于單一發(fā)電機(jī)－負(fù)荷對（Gm，Ln）的線路潮流介數(shù)指標(biāo)定義為：

其中，min（Sm，Sn）為該發(fā)電機(jī)－負(fù)荷對（Gm，Ln）的權(quán)重，取發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)m的實際出力與負(fù)荷節(jié)點(diǎn)n的實際負(fù)荷中的較小值，表示發(fā)電機(jī)－負(fù)荷對（Gm，Ln）間的最大可用傳輸功率；P（m，n）為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)m到負(fù)荷節(jié)點(diǎn) n 傳輸?shù)挠泄β?；Pij（m，n）為 P（m，n）在線路 i－j上的分量，如式（7）所示。

其中，Pij為線路 i－j上傳輸?shù)挠泄β剩籔ij，m為線路i－j潮流中來源于發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn) m 的分量；Pij，n為線路i－j潮流中流向負(fù)荷節(jié)點(diǎn)n的分量。

采用潮流追蹤［24］的方法，即通過順流和逆流追蹤計算可求得線路i－j潮流中的功率組成。

由于每條線路可能被不同發(fā)電機(jī)－負(fù)荷對的傳輸路徑經(jīng)過，考慮線路被路徑經(jīng)過的次數(shù)以及電網(wǎng)中所有發(fā)電機(jī)－負(fù)荷對的累加效應(yīng)，定義線路的潮流介數(shù)為：

其中，G為發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)集合；L為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)集合。

線路的潮流介數(shù)綜合考慮了電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和系統(tǒng)運(yùn)行方式，真實反映了全網(wǎng)所有發(fā)電機(jī)－負(fù)荷對間的功率傳輸在各線路上的分配情況，量化了線路對全網(wǎng)功率傳輸?shù)呢暙I(xiàn)程度，也在一定程度上表征了線路的結(jié)構(gòu)脆弱性。

2.3 線路脆弱度指標(biāo)

考慮到線路保護(hù)的不正確動作與線路承擔(dān)的功率傳輸量對線路脆弱性的影響不是相互獨(dú)立而是共同作用的，定義線路脆弱度指標(biāo)為：

其中，Vk和 Vk+1為線路 i－j兩端保護(hù)的脆弱度；FBij為線路i－j的潮流介數(shù)。

由于潮流介數(shù)的大小反映了線路對電能的承載能力及其在功率傳輸方面的活躍程度，因而從式（9）可看出，潮流介數(shù)能對“活躍”線路的保護(hù)脆弱性進(jìn)行有效放大，即具有相同保護(hù)脆弱度的線路，其中較活躍者更脆弱，故障后的影響更為嚴(yán)重。因此，線路脆弱度指標(biāo)在有效量化保護(hù)因素對線路脆弱性的影響的基礎(chǔ)上，計及電網(wǎng)結(jié)構(gòu)及運(yùn)行方式的影響，提高了脆弱線路的辨識精度。

3 脆弱線路異步化辨識

脆弱線路辨識方法可看作由保護(hù)脆弱度計算模塊與潮流介數(shù)計算模塊組合而成，兩者間沒有依賴關(guān)系，可獨(dú)立執(zhí)行，且兩模塊內(nèi)部也由諸多獨(dú)立的計算功能構(gòu)成。因此，依照多任務(wù)異步處理模式，可將辨識方法中各相對獨(dú)立的計算模塊封裝為任務(wù)，由任務(wù)并行庫統(tǒng)一安排，并發(fā)執(zhí)行，實現(xiàn)電網(wǎng)脆弱線路辨識方法的異步化。其程序化實現(xiàn)的具體步驟如下。

（1）主線程異步調(diào)用脆弱線路辨識主功能函數(shù)，將其封裝為2個父類任務(wù)，分別交由后臺線程并發(fā)執(zhí)行。

（2）父類任務(wù)1完成保護(hù)脆弱度計算功能，其中嵌套a個完整封裝單個保護(hù)后果嚴(yán)重度計算功能的子任務(wù)。子任務(wù)均完成后，進(jìn)行方法回調(diào)，由父類任務(wù)1對子任務(wù)返回結(jié)果進(jìn)行處理，得到保護(hù)編號與其脆弱度對應(yīng)的保護(hù)脆弱度指標(biāo)集。

（3）父類任務(wù)2完成潮流介數(shù)計算功能，其中任務(wù)執(zhí)行模式與步驟（2）類似，得到線路編號與其介數(shù)相對應(yīng)的線路潮流介數(shù)指標(biāo)集。

（4）父類任務(wù)完成后，進(jìn)行方法回調(diào)，由主功能函數(shù)對2個指標(biāo)集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到全網(wǎng)線路脆弱度指標(biāo)，并將其按降序進(jìn)行排序，以便快速找到脆弱線路。

需要說明的是，2個父類任務(wù)相互獨(dú)立，可同時執(zhí)行，同一父類任務(wù)中的子任務(wù)間也可由任務(wù)調(diào)度器進(jìn)行合理的線程分配執(zhí)行，但父類任務(wù)的完成依賴于其中子任務(wù)的回調(diào)，因此，嵌套任務(wù)中存在同步執(zhí)行模式。

脆弱線路異步化辨識的具體流程如圖4所示。

圖4 脆弱線路辨識的異步化流程Fig.4 Asynchronous processing flowchart of vulnerable line identification

4 算例分析

本文采用基于.NET Framework 4.5的C#語言編寫脆弱線路在線辨識程序，其中調(diào)用PSD-BPA實現(xiàn)程序的潮流計算功能，通過以本文所提辨識方法為基礎(chǔ)的后臺代碼對數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，實現(xiàn)電網(wǎng)脆弱線路辨識功能。

以IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)共有10臺發(fā)電機(jī)、19個負(fù)荷、46條支路和92個線路保護(hù)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖5所示。使用程序?qū)υ撍憷到y(tǒng)進(jìn)行脆弱線路辨識，得到保護(hù)、線路脆弱度計算結(jié)果分別如表1、2所示。由于篇幅所限，只列出脆弱度排名前15位的保護(hù)及線路。

圖5 IEEE 39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)接線圖Fig.5 Wiring diagram of IEEE 39-bus system

表1 保護(hù)脆弱度計算結(jié)果Table 1 Calculative protection vulnerabilities

表2 線路脆弱度計算結(jié)果Table 2 Calculative line vulnerabilities

由表1、2可以得出以下結(jié)論。

（1）脆弱度較高的保護(hù)所在節(jié)點(diǎn)度數(shù)較大，如節(jié)點(diǎn)16具有全網(wǎng)最高節(jié)點(diǎn)度數(shù)5，節(jié)點(diǎn)2的度數(shù)為4，這與基于節(jié)點(diǎn)介數(shù)的結(jié)構(gòu)脆弱度辨識結(jié)果一致，且在此基礎(chǔ)上，結(jié)合故障后果嚴(yán)重度對處于同一節(jié)點(diǎn)的不同保護(hù)的脆弱性進(jìn)行了有效區(qū)分。

（2）脆弱度較高的線路主要為系統(tǒng)的重要聯(lián)絡(luò)線路（發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)出線處以及重負(fù)荷節(jié)點(diǎn)所在線路），這些線路承擔(dān)了較重的功率傳輸及承載任務(wù)，具有較高的結(jié)構(gòu)重要性，一旦這些線路上的保護(hù)發(fā)生不正確動作造成線路退出運(yùn)行，將嚴(yán)重影響電網(wǎng)的安全運(yùn)行。因此，本文所提方法在保持對結(jié)構(gòu)脆弱性辨識的基礎(chǔ)上，增加了對保護(hù)不正確動作因素的考慮，能更為全面有效地識別影響系統(tǒng)安全運(yùn)行的脆弱線路。

為驗證本文方法的合理性與有效性，選取脆弱度排在前 10 位的線路與已有模型［13，25］所得結(jié)果進(jìn)行對比，如表3所示。

表3 脆弱線路辨識結(jié)果對比Table 3 Comparison of vulnerable line identification results

由表3可發(fā)現(xiàn)，本文方法所得排序結(jié)果與文獻(xiàn)［13］及文獻(xiàn)［25］方法所得結(jié)果具有一定相似性，均能夠有效辨識出線路16-19、2-3和16-17等系統(tǒng)重要聯(lián)絡(luò)線路為脆弱線路。由于3種方法對脆弱線路評估的角度不同，排序結(jié)果仍存在差異，如線路17-18、21-22、35-22 和 36-23 均未出現(xiàn)在文獻(xiàn)［13］、［25］方法所得結(jié)果排序的前10位中，但由表2計算結(jié)果可知，這些線路的潮流介數(shù)排序較高，特別是線路17-18的潮流介數(shù)指標(biāo)排序第一，表明其承擔(dān)的功率傳輸任務(wù)十分重要，故障后對電網(wǎng)的功率平衡及潮流分布有較大影響。而線路35-22和36-23作為發(fā)電機(jī)出口母線，承擔(dān)系統(tǒng)中多個節(jié)點(diǎn)的功率輸送任務(wù)，一旦其退出運(yùn)行，將導(dǎo)致系統(tǒng)功率嚴(yán)重缺額，影響系統(tǒng)穩(wěn)定。因此，從線路承擔(dān)的功率輸送作用和系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度分析，上述線路在電網(wǎng)中的地位較為重要，也應(yīng)屬于脆弱線路，本文方法得出了這樣的結(jié)果。

對于脆弱線路16-19和2-3的排序，文獻(xiàn)［13］和文獻(xiàn)［25］方法得到的結(jié)果均是線路2-3的脆弱性大于線路16-19，而本文方法得到的排序結(jié)果恰恰相反，這主要是由于文獻(xiàn)［25］忽略了線路16-19上的保護(hù)脆弱度對其脆弱性的影響，而文獻(xiàn)［13］采用基于最短路徑的加權(quán)方式，忽略了系統(tǒng)功率傳輸遵循基爾霍夫定律的事實，在考慮潮流分布對線路脆弱性的影響方面略有不足。一方面，線路2-3與線路1-2、25-26共同作為節(jié)點(diǎn)30、37所在發(fā)電機(jī)的功率外送通道，其功率傳輸?shù)淖饔糜邢?，而線路16-19作為節(jié)點(diǎn)33、34所在發(fā)電機(jī)功率外送的唯一通道，且節(jié)點(diǎn)16接有大量重負(fù)荷線路，為滿足系統(tǒng)功率平衡，線路16-19需承擔(dān)大量的功率傳輸任務(wù)，計算結(jié)果表明，系統(tǒng)正常運(yùn)行時，線路16-19上傳輸?shù)挠泄β适蔷€路2-3上傳輸有功功率的1.25倍。同時，線路潮流介數(shù)指標(biāo)的排序結(jié)果也表明線路16-19較線路2-3在系統(tǒng)功率傳輸過程中的作用更為重要。另一方面，線路16-19上的保護(hù)一旦發(fā)生不正確動作，將直接孤立節(jié)點(diǎn)33、34所在發(fā)電機(jī)，使之功率無法外送，造成電網(wǎng)解列，引起系統(tǒng)潮流大范圍波動，嚴(yán)重影響系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。從上述2個方面來看，線路2-3的脆弱性都應(yīng)小于線路16-19。

從以上分析中可看出，相對于文獻(xiàn)［13］和［25］的方法，本文方法考慮的因素更為全面，也更加符合電網(wǎng)運(yùn)行的實際情況，所得的脆弱線路辨識結(jié)果更具有合理性。

為了分析比較本文處理模式的計算效率，分別采用傳統(tǒng)順序串行處理模式和多任務(wù)異步化處理模式對多個IEEE標(biāo)準(zhǔn)算例系統(tǒng)進(jìn)行脆弱線路辨識，其處理時間對比如表4所示。

表4 2種處理模式耗時對比Table 4 Comparison of time-consumption between two processing modes

算法程序統(tǒng)一采用C#語言編寫，利用.NET中精確度較高的System.Diagnostics.Stopwatch類型進(jìn)行時間測試，且算法程序統(tǒng)一安排在4核3.7 GHz的計算機(jī)上運(yùn)行。由表4中計算耗時結(jié)果可見，保護(hù)脆弱度計算模塊耗時相對較長，這是因為該模塊需多次進(jìn)行全網(wǎng)潮流計算以獲取保護(hù)不正確動作后電網(wǎng)的各項運(yùn)行指標(biāo)，經(jīng)程序調(diào)試測得調(diào)用PSD-BPA進(jìn)行一次潮流計算所需要的平均時間為0.104 s，且其調(diào)用次數(shù)與系統(tǒng)保護(hù)配置數(shù)量成正比。傳統(tǒng)順序串行處理模式下，程序按順序?qū)γ糠N保護(hù)不正確動作情況逐次進(jìn)行脆弱度計算，而多任務(wù)異步處理模式則通過并發(fā)執(zhí)行同時進(jìn)行多種情況下的脆弱度計算，大幅縮短計算時間。在整體計算方面，多任務(wù)異步處理模式利用保護(hù)脆弱度計算模塊和潮流介數(shù)計算模塊之間的相互獨(dú)立性，充分利用CPU資源，將兩者分配至不同線程并發(fā)計算，大幅提高了計算效率，相較傳統(tǒng)的順序串行處理模式，縮短了約35%的整體計算時間。

在實際應(yīng)用中，系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)的傳輸與存儲過程耗時均在幾十毫秒內(nèi)，脆弱度計算時間根據(jù)電網(wǎng)規(guī)模不同在幾十秒至幾分鐘內(nèi)。脆弱線路辨識旨在對系統(tǒng)薄弱輸電環(huán)節(jié)進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測和分析，以進(jìn)行快速的安全穩(wěn)定控制［26］，利用多任務(wù)異步模式處理實時數(shù)據(jù)，可大幅提高計算效率，能更好地滿足在線辨識的實時性要求，可望用于實際系統(tǒng)的脆弱線路在線辨識。

5 結(jié)論

本文從程序處理模式的角度研究了電網(wǎng)脆弱線路的辨識方法，針對傳統(tǒng)方法計算速度慢、效率較低的不足，提出了基于多任務(wù)的異步處理模式，將耗時長的計算模塊封裝為獨(dú)立任務(wù)并發(fā)執(zhí)行，以此縮短整體計算時間，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合保護(hù)脆弱度和潮流介數(shù)給出了一種電網(wǎng)脆弱線路辨識的新方法。該方法計及了線路保護(hù)脆弱度對線路脆弱性的影響，并考慮了線路在實際電網(wǎng)功率傳輸過程中的重要程度，使辨識結(jié)果更加符合電網(wǎng)實際運(yùn)行情況，同時，通過多任務(wù)的異步處理模式將各計算模塊有機(jī)地組合，大幅提高了方法的運(yùn)算速度，為電網(wǎng)的脆弱線路在線辨識提供了一種新思路。最后，算例結(jié)果驗證了本文辨識方法的有效性，并表明該方法具有一定的在線應(yīng)用前景。

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