李斌 張杰 任瑩

[摘 要] 電力電網(wǎng)系統(tǒng)作為世界上最為復(fù)雜的系統(tǒng)之一，對性能、安全性、穩(wěn)定性和可靠性等要求都非常高。電網(wǎng)被看成節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)，本文通過基于有向無環(huán)圖，構(gòu)建了電網(wǎng)事故分析模型，并采用調(diào)度SCADA實(shí)時數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一種電網(wǎng)事故發(fā)展演化分析的故障診斷方法，通過圖論方法構(gòu)建一個支持電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的分析模型，對于電網(wǎng)事故的發(fā)生判定及演化影響都具有重要的價值和意義。

[關(guān)鍵詞] 有向無環(huán)圖；電網(wǎng)事故；連接拓?fù)?；圖算法；路徑選擇

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 09. 075

[中圖分類號] TP315 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2019）09- 0167- 02

0 引 言

電網(wǎng)是電力系統(tǒng)的核心，是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)，一旦發(fā)生電網(wǎng)事故，就可能引發(fā)大面積停電事件，造成較大的經(jīng)濟(jì)損失和社會影響。電網(wǎng)事故的發(fā)生通常是因各類電網(wǎng)風(fēng)險未得到有效控制而引發(fā)的，因此建立常態(tài)、有效的電網(wǎng)風(fēng)險控制機(jī)制，對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。

隨著電網(wǎng)的日益發(fā)展，結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，當(dāng)電網(wǎng)中某一個節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時，海量數(shù)據(jù)將涌入調(diào)度控制中心，同時變電站也會出現(xiàn)大量的警報信息，針對這些錯綜復(fù)雜信息的分析及可能演化的事故，都給變電站和調(diào)度中心都帶來了巨大的困難，目前調(diào)度中心主要還是通過電話，人工多方聯(lián)系變電站現(xiàn)場人員或者等待現(xiàn)場人員到場確認(rèn)后，才能夠獲取事故處理的必要信息，事故的分析更多地依賴經(jīng)驗(yàn)及個人技能水平，目前已無法滿足調(diào)度自動化和智能化發(fā)展的需求。

針對電網(wǎng)故障的判定和分析，主要通過數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控系統(tǒng)（SCADA）獲得的斷路器開合動作、母線遙測等信息進(jìn)行判定分析，主要使用專家系統(tǒng)、優(yōu)化算法、因果關(guān)系、數(shù)據(jù)網(wǎng)格等方法進(jìn)行判定分析，這些方法對于在復(fù)雜電網(wǎng)，大規(guī)模系統(tǒng)的診斷中存在一定困難，本文充分利用SCADA的遙測遙信數(shù)據(jù)，提出一種基于有向無環(huán)圖（DAG）的電網(wǎng)事故分析方法，能夠有效解決上述問題。

1 基于有向無環(huán)圖的事故分析原理

有向無環(huán)圖DAG與數(shù)組、排列、區(qū)塊鏈一樣，也是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。與區(qū)塊鏈不同，DAG將最長鏈共識改成最重鏈共識，每個新加入的單元，不僅僅只加入長鏈里的一個區(qū)塊，而是加入到之前的所有區(qū)塊。DAG中的每個新單元，驗(yàn)證并確認(rèn)其父單元，以及父單元的父單元，慢慢可達(dá)創(chuàng)世單元。隨著時間遞增，所有交易的區(qū)塊鏈相互連接，形成圖狀結(jié)構(gòu)，圖1是一個網(wǎng)狀的DAG結(jié)構(gòu)。

2 基于DAG的事故分析模型設(shè)計

2.1 有向無環(huán)圖DAG定義

電網(wǎng)連接中各個節(jié)點(diǎn)由帶有方向的弧連接，表示各個事件節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)系，其中圖2中（a）表示某故障節(jié)點(diǎn)向外擴(kuò)展；（b）表示故障的傳遞路徑為單向不閉合；（c）表示節(jié)點(diǎn)之間通過斷路器進(jìn)行開合動作。有向無環(huán)圖DAG定義如圖2所示。

2.2 DAG事故模型設(shè)計

以電網(wǎng)內(nèi)設(shè)備連接拓?fù)潢P(guān)系為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型，以有向圖為基本數(shù)學(xué)模型，采用分層結(jié)構(gòu)，將電網(wǎng)線路信息映射成DAG事故模型圖，如圖3所示，模型圖的生成過程如下：

（1）事故節(jié)點(diǎn)，包括名稱、類型、連接點(diǎn)、連接類型；（2）設(shè)備節(jié)點(diǎn)，是電網(wǎng)中的某一種設(shè)備，例如導(dǎo)線、變壓器、母線等；（3）連接節(jié)點(diǎn)，將多個設(shè)備連接起來的節(jié)點(diǎn)，隨著當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化而改變；（4）按照預(yù)先定義的搜索策略，完成以事故節(jié)點(diǎn)為中心的各關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)建立；（5）按照預(yù)先定義的路徑和圖遍歷算法，完成DAG事故模型的構(gòu)建。

3 事故分析模型的判定分析

電網(wǎng)事故的分析判定過程，原則上是對系統(tǒng)中的每個任務(wù)，按照當(dāng)前電網(wǎng)中的連接關(guān)系和狀態(tài)值，賦予相應(yīng)的優(yōu)先級，從而生成節(jié)點(diǎn)調(diào)度列表，通過順序執(zhí)行節(jié)點(diǎn)任務(wù)步驟直至所有節(jié)點(diǎn)任務(wù)調(diào)度完畢為止，如圖4所示，模型的主要過程如下：

（1）以事故節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)，從調(diào)度列表中取出關(guān)聯(lián)的連接節(jié)點(diǎn)；（2）計算每個連接節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先調(diào)度PR值；（3）為每個節(jié)點(diǎn)構(gòu)造一個包括本身節(jié)點(diǎn)和所有有關(guān)的后繼節(jié)點(diǎn)列表，按照PR值排序；（4）以遞增的PR值對列表進(jìn)行重新排序，根據(jù)連接順序生成一個調(diào)度列表；（5）節(jié)點(diǎn)任務(wù)節(jié)點(diǎn)列表非空時，轉(zhuǎn)步驟6，否則調(diào)度任務(wù)結(jié)束；（6）取節(jié)點(diǎn)任務(wù)列表首節(jié)點(diǎn)V0，并以依此求出相鄰節(jié)點(diǎn)V1和V2的Etv1、Etv2值；（7）比較Etv1和Etv2值中的較大值，確定為下一步的路徑；（8）經(jīng)過遍歷 DAG 圖求得所有節(jié)點(diǎn)任務(wù)和路徑的優(yōu)先級，得以確定關(guān)鍵路徑；（9）其中調(diào)度過程中節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先權(quán)固定不變，網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵路徑也是不變的，電網(wǎng)的不同狀態(tài)下，需要再次計算，關(guān)鍵路徑隨著網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)不斷變化。

4 事故診斷系統(tǒng)流程圖設(shè)計（如圖5所示）

在電網(wǎng)事故診斷分析系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了基于DAG有向無環(huán)圖的事故分析判定模型，系統(tǒng)主要面向地區(qū)調(diào)度應(yīng)用，故障診斷主要的技術(shù)要點(diǎn)包括基礎(chǔ)網(wǎng)架拓?fù)湫畔@取，基于5分鐘實(shí)時SCADA遙測遙信數(shù)據(jù)，采用DAG事故模型分析模擬，分層智能化故障分析。

5 結(jié) 論

本文基于有向無環(huán)圖，構(gòu)建了電網(wǎng)事故分析模型，采用調(diào)度SCADA實(shí)時數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一種電網(wǎng)事故發(fā)展演化分析的故障診斷方法。本方法適用于大型復(fù)雜電網(wǎng)的事故的診斷，能對含分布式電源的電網(wǎng)進(jìn)行事故的快速定位和演化分析，并且容錯能力強(qiáng)，不僅能夠快速準(zhǔn)確對事故定級，還能進(jìn)一步診斷事故的影響范圍和演化發(fā)展，本文針對電網(wǎng)事故的診斷分析，為下一步深入研究電網(wǎng)事故演化和影響，提供了借鑒意義。

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