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        基于熵理論的電網(wǎng)安全局面評估函數(shù)的構(gòu)建及應(yīng)用

        2022-08-12 05:33:12王文山楊學(xué)濤
        關(guān)鍵詞:局面電網(wǎng)線路

        于 群,王文山,楊學(xué)濤

        (1.山東科技大學(xué) 電氣與自動化工程學(xué)院,山東 青島 266590; 2.中國電力科學(xué)研究院,北京 100192)

        近年來,我國相繼建成了1 000 kV特高壓交流、±800 kV特高壓直流等多個特高壓輸電工程,形成了世界上規(guī)模最大、電壓等級最高的交直流混聯(lián)電網(wǎng)[1-2],相應(yīng)地對電網(wǎng)的安全運(yùn)行提出更高要求。電力系統(tǒng)一旦出現(xiàn)安全問題,往往造成局部甚至大規(guī)模的停電事故,直接影響到社會穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3-4]。針對電網(wǎng)的可靠性,文獻(xiàn)[5]從電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)入手,基于復(fù)雜理論提出一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)脆弱性分析方法,得出電網(wǎng)的脆弱性與其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)密切相關(guān)的結(jié)論;文獻(xiàn)[6]根據(jù)有功潮流介數(shù)指標(biāo)及系統(tǒng)輸電效率指標(biāo)提出一種辨識電網(wǎng)關(guān)鍵線路的方法;文獻(xiàn)[7]基于電力系統(tǒng)的自組織臨界性,提出一種辨識電網(wǎng)薄弱節(jié)點(diǎn)的方法。以上研究更多是關(guān)注電力系統(tǒng)中某一元件的重要程度,無法反映系統(tǒng)整體的運(yùn)行狀況是否安全與可靠。

        研究[8-9]發(fā)現(xiàn),雖然不同類型電網(wǎng)發(fā)生大停電事故的表現(xiàn)形式不同,但大部分原因是由一個初始擾動或一系列擾動引起的潮流轉(zhuǎn)移導(dǎo)致電網(wǎng)功率不平衡,開關(guān)狀態(tài)改變,從而引發(fā)大停電事故,因此可以通過描述電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)來分析電網(wǎng)的大停電特征。作為衡量系統(tǒng)能量分布是否均勻的熵,其理論最早應(yīng)用于熱力學(xué)定律,近年來在復(fù)雜理論中也越來越受到重視,并逐漸成為一個研究復(fù)雜系統(tǒng)的重要工具。文獻(xiàn)[10]基于熵的基本原理,提出一種預(yù)測損失負(fù)荷的最大熵模型;文獻(xiàn)[11]通過支路開斷熵和潮流負(fù)載熵電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)時(shí)支路的運(yùn)行情況,同時(shí)預(yù)測電網(wǎng)受到擾動后的運(yùn)行趨勢;文獻(xiàn)[12]利用電壓變化量泰爾熵和潮流變化量泰爾熵,結(jié)合熵權(quán)法和層次分析法對電網(wǎng)中的關(guān)鍵線路進(jìn)行辨識。

        針對電網(wǎng)的安全運(yùn)行問題,本研究利用熵理論,計(jì)及多個指標(biāo),在統(tǒng)籌考慮電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性和實(shí)際運(yùn)行特征的情況下,構(gòu)建一種評估電網(wǎng)安全性的局面評估函數(shù)模型,對預(yù)防電網(wǎng)連鎖故障和大停電事故的發(fā)生具有借鑒意義。

        1 局面評估函數(shù)與熵理論

        1.1 局面評估函數(shù)簡介

        局面評估函數(shù)是用來評估研究對象整體以及局部性能的一種數(shù)學(xué)函數(shù)模型,多用于棋局局面的分析與博弈研究。文獻(xiàn)[13]利用局面評估函數(shù)建立一種中國象棋博弈對局的數(shù)學(xué)模型,對評估值進(jìn)行優(yōu)化,有效提高了棋局對弈的獲勝概率。文獻(xiàn)[14]針對六子棋構(gòu)建評估函數(shù),并結(jié)合全局路和局部路的特點(diǎn),使評估函數(shù)在保持精度的基礎(chǔ)上提高了執(zhí)行效率,可以對不同的局面進(jìn)行分析估量。

        在電力系統(tǒng)中,局面就是指系統(tǒng)經(jīng)過若干時(shí)間的復(fù)雜運(yùn)行后所處的狀態(tài)。對電力系統(tǒng)所處運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確判斷有助于維持系統(tǒng)的安全運(yùn)行。而要直觀理解當(dāng)前的局面,就需要建立局面評估函數(shù),將影響電網(wǎng)安全的因素用數(shù)學(xué)模型表示出來,以此評估系統(tǒng)在當(dāng)前局面下的運(yùn)行狀況。

        1.2 熵理論簡介

        熵的宏觀意義是衡量系統(tǒng)能量分布是否均勻的一個指標(biāo),可以體現(xiàn)物體當(dāng)前所處狀態(tài)是否穩(wěn)定,系統(tǒng)變化的方向是否改變。若系統(tǒng)能量分布均勻,那么其有序程度就相對較低,熵越大;反之,有序程度相對較高,熵越小?;诖?,目前熵理論在電網(wǎng)的無序量度中被廣泛應(yīng)用[15-16]。而作為一個擁有能量平衡特征的電力系統(tǒng),同時(shí)還具有復(fù)雜系統(tǒng)的特性,所以系統(tǒng)內(nèi)部能量分布的熵變過程可用來描述系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)。

        當(dāng)系統(tǒng)處于多個不同狀態(tài),且每種狀態(tài)出現(xiàn)的概率為P(Xi)(i=1,2,…,m)時(shí),系統(tǒng)的熵可定義為:

        (1)

        式中:C為常數(shù),m為狀態(tài)數(shù)。由式(1)可知,熵有如下幾種性質(zhì)。

        1) 連續(xù)性。熵值應(yīng)當(dāng)連續(xù),概率值的小幅變化,只能引起熵的小幅變化。

        2) 可加性。系統(tǒng)的熵等于各個狀態(tài)的熵之和,與過程如何被劃分無關(guān)。

        3) 非負(fù)性。由于概率P(Xi)∈[0,1](i=1,2,…,m),故系統(tǒng)的熵一定是非負(fù)的。

        4) 極值性。當(dāng)系統(tǒng)的狀態(tài)概率全部相等時(shí),系統(tǒng)的熵值達(dá)到最大。

        2 局面評估函數(shù)模型

        2.1 局面評估函數(shù)指標(biāo)

        電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的判斷是一件十分復(fù)雜的事情,在很大程度上局面評估函數(shù)的建立依賴于具體的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性與實(shí)際運(yùn)行特征。只有對一定狀態(tài)下電力系統(tǒng)的局面做出正確判斷,才能評估出系統(tǒng)的安全運(yùn)行狀態(tài),并以此采取相應(yīng)的措施來減少連鎖故障的發(fā)生。因此,必須將局面,即整個電力系統(tǒng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)電壓、線路潮流、系統(tǒng)負(fù)載等對系統(tǒng)安全運(yùn)行可能會產(chǎn)生影響的因素構(gòu)成的總和進(jìn)行量化并建立評估函數(shù)數(shù)學(xué)模型,才能盡可能地對整個系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)做出合理、準(zhǔn)確的判斷。

        2.1.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵

        電力系統(tǒng)依靠各個區(qū)域之間的協(xié)調(diào)交互,形成網(wǎng)絡(luò)來完成一系列的輸電任務(wù)。其中,節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)是電力系統(tǒng)研究中的重要組成部分。分析電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的重要性有助于局部故障的定位,而網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可用來探索不同區(qū)域類型之間的差異。文獻(xiàn)[17]提出電力系統(tǒng)在正常運(yùn)行中,其自組織臨界狀態(tài)與系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。所以,可將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵作為構(gòu)建局面評估函數(shù)的一個指標(biāo)。

        在傳統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中,稱Ii為第i個節(jié)點(diǎn)的重要度[18],

        (2)

        式中:N表示網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目;ki表示第i個節(jié)點(diǎn)的連接度。當(dāng)ki=0時(shí),討論該節(jié)點(diǎn)無意義,因此假設(shè)ki>0,從而Ii>0。

        對于配電網(wǎng),除了考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的重要度外,還應(yīng)當(dāng)考慮節(jié)點(diǎn)的實(shí)際功率。

        (3)

        式中:Di表示節(jié)點(diǎn)i的節(jié)點(diǎn)度數(shù);Pi表示注入節(jié)點(diǎn)i的有功功率。

        Di同時(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)在配電網(wǎng)中的結(jié)構(gòu)特性和實(shí)際運(yùn)行特征,與節(jié)點(diǎn)重要度相比,更加契合配電網(wǎng)的特點(diǎn)。所以,可得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵

        (4)

        2.1.2 有功裕度熵

        節(jié)點(diǎn)有功裕度指標(biāo)體現(xiàn)了系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)在受到功率擾動后維持穩(wěn)定的能力,也可以間接體現(xiàn)系統(tǒng)對于負(fù)荷變化的承受能力。指標(biāo)越大,表示該節(jié)點(diǎn)對功率擾動的承受能力越強(qiáng)。節(jié)點(diǎn)有功裕度指標(biāo)定義為:

        (5)

        式中:Pimax為系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)i的極限傳輸功率;Pi為系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)i當(dāng)前運(yùn)行時(shí)的有功功率。

        因此,有功裕度熵

        (6)

        2.1.3 電壓裕度熵

        電力系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定主要研究系統(tǒng)在當(dāng)前運(yùn)行工況下,距離系統(tǒng)的電壓崩潰點(diǎn)之間的裕度問題[19]。節(jié)點(diǎn)電壓裕度指標(biāo)體現(xiàn)了系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)在受到電壓擾動后維持穩(wěn)定的能力,也可以間接體現(xiàn)系統(tǒng)對于無功儲備的能力。指標(biāo)越大,表示該節(jié)點(diǎn)對電壓擾動的承受能力越強(qiáng)。節(jié)點(diǎn)電壓裕度指標(biāo)定義為:

        (7)

        式中:Uicr為系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)i的臨界電壓;Ui為系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)i當(dāng)前運(yùn)行時(shí)的電壓。

        因此,電壓裕度熵

        (8)

        2.2 局面評估函數(shù)的建立

        2.2.1 指標(biāo)歸一化處理

        為了使局面評估函數(shù)的結(jié)果更具有準(zhǔn)確性,應(yīng)當(dāng)消除各個指標(biāo)在單位和數(shù)量級上的差異。

        對值越大越有利型的指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理:

        (9)

        對值越小越有利型的指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理:

        (10)

        式中:Hni為第n個指標(biāo)的第i個熵值;maxHni和minHni分別為各個指標(biāo)的最大熵值和最小熵值。

        2.2.2 基于熵權(quán)法的各指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

        熵權(quán)法是一種相對客觀的賦權(quán)方法[20],該方法中綜合權(quán)重是根據(jù)各評估指標(biāo)所提供信息量的多少來確定的。如果某一指標(biāo)所提供的信息量越多,那么其在綜合評估中就越重要,權(quán)重也越高;反之,該指標(biāo)越不重要,權(quán)重越低。設(shè)歸一化后第n個指標(biāo)的熵為Sn,則

        (11)

        (12)

        式中:eni為第n個指標(biāo)的第i個歸一化后的指標(biāo)值。當(dāng)yni=0時(shí),令ynilnyni=0。

        指標(biāo)n的權(quán)重為:

        (13)

        2.2.3 調(diào)整因子

        由于不同電力系統(tǒng)的運(yùn)行方式及運(yùn)行特征均不相同,因此不能使用同一種風(fēng)險(xiǎn)等級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行電網(wǎng)安全性判斷。為了增加該局面評估函數(shù)的普適性,定義調(diào)整因子

        (14)

        式中:Vb為劃分電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)等級的系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓;Vs為局面評估函數(shù)所評估的目標(biāo)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓。

        2.2.4 局面評估函數(shù)

        基于各評估指標(biāo)得到其歸一化后的指標(biāo)值為:

        (15)

        該運(yùn)行狀態(tài)下各個指標(biāo)值的權(quán)重為:

        (16)

        綜上所述,定義評估電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的局面評估函數(shù)為:

        (17)

        (18)

        式中:E(t)為狀態(tài)t時(shí)電網(wǎng)的局面評估函數(shù)值;R為常數(shù),為了使所得結(jié)果更加清晰直觀,取R=20;Ii為局面平衡矩陣。

        3 算例仿真

        3.1 IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)局面評估

        本研究算例使用IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng),其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。其中,x軸與y軸確定IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)圖中各線路的相對位置。該系統(tǒng)共有10臺發(fā)電機(jī)、19個負(fù)荷、46條線路。利用MATLAB R2016a軟件對系統(tǒng)進(jìn)行建模仿真,仿真流程如圖2所示。

        圖1 IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)圖

        圖2 局面評估函數(shù)基本流程圖

        應(yīng)用前文所述的權(quán)重計(jì)算方法,基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵、有功裕度熵和電壓裕度熵得到歸一化后的指標(biāo)值分別為:

        (19)

        (20)

        (21)

        其中,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵歸一化時(shí)使用式(9)。由于有功裕度熵指標(biāo)和電壓裕度熵指標(biāo)對電網(wǎng)局面評估起反方向作用,即指標(biāo)熵值越大,系統(tǒng)承受功率擾動和電壓波動的能力越強(qiáng),因此需使用式(10)對有功裕度熵及電壓裕度熵進(jìn)行歸一化處理。初始狀態(tài)下隨機(jī)選取10個節(jié)點(diǎn),各個指標(biāo)歸一化后的熵值如表1所示。

        表1 各指標(biāo)歸一化后的熵值

        從表1可以看出,歸一化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵、有功裕度熵和電壓裕度熵指標(biāo)值不盡相同,主要原因是不同評價(jià)指標(biāo)在進(jìn)行評估時(shí)對電網(wǎng)的影響側(cè)重點(diǎn)不同,所得結(jié)果也不可能完全相同。由式(11)~(13)可以得到不同指標(biāo)的權(quán)重值如表2所示。

        表2 各指標(biāo)權(quán)重值

        利用熵權(quán)法分配權(quán)重后使用局面評估函數(shù)進(jìn)行評估,此時(shí)Vb=Vs。在仿真過程中等間距選取10次評估結(jié)果,所得評估值如表3所示。根據(jù)表3可得局面評估函數(shù)值擬合曲線,如圖3所示。

        圖3 仿真過程中電網(wǎng)局面評估函數(shù)值變化曲線

        表3 仿真過程中電網(wǎng)局面評估函數(shù)值

        重復(fù)進(jìn)行多次仿真,隨機(jī)選取其中3次,在每次仿真過程中等間距選取10次評估結(jié)果,并將其表示在同一坐標(biāo)系內(nèi),如圖4所示。

        根據(jù)局面評估函數(shù)所得到的系統(tǒng)評估值,可以定量的描述電網(wǎng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)等級。評估值越大,說明電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)等級越高。從圖4可以看到,在評估值小于2.5時(shí),電網(wǎng)局面評估值變化不大,說明此時(shí)系統(tǒng)的抗干擾能力較強(qiáng),電網(wǎng)運(yùn)行在安全狀態(tài);當(dāng)評估值在[2.5,3]時(shí),電網(wǎng)局面評估值有了顯著的變化,此時(shí)系統(tǒng)受到較大擾動,抗干擾能力下降,但還不至于發(fā)生大停電事故,本研究定義該狀態(tài)為預(yù)警狀態(tài);隨著仿真的不斷演化,一旦電網(wǎng)的局面評估值超過3,則系統(tǒng)進(jìn)入危險(xiǎn)狀態(tài),此時(shí)電網(wǎng)瀕臨或已經(jīng)發(fā)生停電事故。因此將電網(wǎng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)等級分為三級,如表4所示。

        圖4 多次仿真過程中電網(wǎng)局面評估函數(shù)值變化曲線

        表4 電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)等級表

        3.2 局面評估函數(shù)有效性檢驗(yàn)

        負(fù)荷是電網(wǎng)中主要且易變的變量,對連鎖故障的發(fā)生有重要影響。電力系統(tǒng)中線路過載所造成的跳閘是連鎖故障的主要表現(xiàn)形式,因此利用電網(wǎng)運(yùn)行中線路負(fù)載率來描述系統(tǒng)當(dāng)前所處狀態(tài),同時(shí)驗(yàn)證局面評估函數(shù)的有效性。定義線路的負(fù)載率

        (22)

        式中:Plmax為系統(tǒng)中線路l的極限傳輸功率;Pl為系統(tǒng)中線路l當(dāng)前運(yùn)行時(shí)的有功潮流。

        電力系統(tǒng)的運(yùn)行是復(fù)雜多變的,從調(diào)度人員的角度考慮,最為關(guān)注的是系統(tǒng)在不同時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)下是否存在發(fā)生大停電事故的可能性。作為判斷電網(wǎng)安全運(yùn)行的局面評估函數(shù),其判斷的準(zhǔn)確性就顯得尤為重要。因此,為了驗(yàn)證本研究所提方法的有效性,在3.1節(jié)的仿真過程中,每增加一次擾動,就利用式(22)計(jì)算出各條線路的負(fù)載率并按照從大到小的順序排列起來,然后通過最小二乘法擬合后將負(fù)載率分布曲線繪制在雙對數(shù)坐標(biāo)圖中。隨著擾動的增加,觀察負(fù)載率分布曲線的變化情況。

        選擇仿真過程中不同時(shí)期的四次負(fù)載率曲線如圖5所示。圖5(a)~5(d)標(biāo)出了不同時(shí)期相應(yīng)的負(fù)載率分布曲線斜率k及局面評估函數(shù)值E(t)。

        圖5 仿真過程中電網(wǎng)線路負(fù)載率變化曲線

        初始狀態(tài)時(shí),取系統(tǒng)負(fù)載率為0.7,則分布曲線的斜率k=0。隨著仿真迭代次數(shù)的增加,系統(tǒng)不斷受到擾動,負(fù)載率分布曲線斜率k的絕對值不斷增大但幅度較小。當(dāng)局面評估函數(shù)值為E(t)=2.310 6和E(t)=2.332 7時(shí),系統(tǒng)運(yùn)行在安全狀態(tài),如圖5(a)和圖5(b)所示,分別對應(yīng)于圖3中A點(diǎn)和B點(diǎn)。電網(wǎng)中可能會出現(xiàn)過載現(xiàn)象,但不會造成大停電事故,此時(shí)系統(tǒng)運(yùn)行在預(yù)警狀態(tài)。當(dāng)局面評估函數(shù)值為E(t)=2.666 5時(shí),如圖5(c)所示,對應(yīng)于圖3中C點(diǎn)。過載元件切除后,系統(tǒng)負(fù)載率繼續(xù)增大,分布曲線斜率的絕對值也不斷增大,且變化更為顯著。圖5(d)所示為系統(tǒng)中多條線路出現(xiàn)過載時(shí),局面評估函數(shù)值為E(t)=3.175 2,此時(shí)系統(tǒng)運(yùn)行在危險(xiǎn)狀態(tài),對應(yīng)于圖3中D點(diǎn)。當(dāng)過載的元件切除后,大停電事故發(fā)生,一次事故的演化過程結(jié)束。通過仿真演化過程中負(fù)載率分布曲線的變化可以看出,系統(tǒng)的演變是符合實(shí)際情況的,同時(shí)也說明本研究構(gòu)建的局面評估函數(shù)的有效性。

        由于電網(wǎng)線路負(fù)載率分布越均勻,其抵御各種不確定性沖擊的能力越強(qiáng)[21],因此可以根據(jù)負(fù)載率的分布得到系統(tǒng)的運(yùn)行情況。因此,將IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)圖放于直角坐標(biāo)系中(如圖1所示),利用Lowess擬合法[22],將圖5所示線路的負(fù)載率利用三維圖的形式表現(xiàn)出來(如圖6所示),以便于直觀地表示圖5所示的運(yùn)行狀態(tài)。其中,x軸與y軸確定IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)圖中各線路的相對位置,z軸表示擬合后的線路負(fù)載率。

        圖6 仿真過程中電網(wǎng)線路負(fù)載率分布圖

        圖6(a)~6(d)分別對應(yīng)圖5(a)~5(d)運(yùn)行狀態(tài)下擬合后的線路負(fù)載率分布情況。通過對比可以看到,圖6(a)和圖6(b)中線路負(fù)載率的分布相對較均勻,符合圖5(a)和圖5(b)所示系統(tǒng)運(yùn)行在安全狀態(tài)的結(jié)論;而對于圖6(c),線路負(fù)載率已經(jīng)出現(xiàn)分布不均現(xiàn)象,部分線路的負(fù)載率可能會出現(xiàn)過載,故系統(tǒng)運(yùn)行在預(yù)警狀態(tài),與圖5(c)所示狀態(tài)吻合;當(dāng)系統(tǒng)演化到圖5(d)時(shí),系統(tǒng)中多條線路出現(xiàn)過載,且圖6(d)中線路負(fù)載率分布極其不均勻,系統(tǒng)處于危險(xiǎn)狀態(tài)。圖5線路負(fù)載率變化曲線與圖6線路負(fù)載率分布相互對應(yīng),反映了符合實(shí)際情況的系統(tǒng)演變過程,共同驗(yàn)證了本研究構(gòu)建的局面評估函數(shù)是有效的。

        4 HN電網(wǎng)實(shí)例分析

        采用HN電網(wǎng)電壓等級為525 kV以上的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)例分析,其地理接線圖如圖7所示。

        圖7 HN電網(wǎng)系統(tǒng)圖

        初始狀態(tài)下隨機(jī)選取10個節(jié)點(diǎn),各個指標(biāo)歸一化后的熵值如表5所示。

        表5 各指標(biāo)歸一化后的熵值

        應(yīng)用前文所述的權(quán)重計(jì)算方法,得到HN電網(wǎng)不同指標(biāo)的權(quán)重值如表6所示。

        表6 各指標(biāo)權(quán)重值

        利用熵權(quán)法分配權(quán)重后使用局面評估函數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)安全性評估,由于在HN電網(wǎng)中電壓等級為525 kV的節(jié)點(diǎn)占據(jù)主導(dǎo)地位,則Vs=525 kV。利用式(17)計(jì)算該狀態(tài)下系統(tǒng)的局面評估值E(t)=2.343 2。根據(jù)表4中的電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)等級劃分可以判斷,此時(shí)系統(tǒng)運(yùn)行在安全狀態(tài)。

        利用上述方法,在仿真過程中等間距選取10次評估結(jié)果,所得評估值如表7所示。根據(jù)表7可得局面評估函數(shù)值擬合曲線,如圖8所示。

        表7 仿真過程中HN電網(wǎng)局面評估函數(shù)值

        由圖8可以看到,使用局面評估函數(shù)對HN電網(wǎng)進(jìn)行評估時(shí)所得曲線與IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)所得曲線相似,同時(shí)滿足表4的電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)等級。因此,所得結(jié)果符合實(shí)際電網(wǎng)的運(yùn)行情況。

        圖8 仿真過程中HN電網(wǎng)局面評估函數(shù)值變化曲線

        5 結(jié)論

        本研究基于熵理論,從系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特性和實(shí)際運(yùn)行特征出發(fā),統(tǒng)籌考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵、有功裕度熵和電壓裕度熵三種指標(biāo),提出一種通過構(gòu)建局面評估函數(shù)來評估電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的方法。利用該評估函數(shù)對IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真與評估,可以得到各種局面下電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的評估值,并根據(jù)評估值的變化曲線劃分電網(wǎng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)等級。同時(shí),通過仿真過程中產(chǎn)生的線路負(fù)載率驗(yàn)證了局面評估函數(shù)的有效性。最后,將本研究定義的局面評估函數(shù)應(yīng)用到實(shí)際的HN電網(wǎng)中,所得結(jié)果符合電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)行情況,對電網(wǎng)的安全運(yùn)行具有借鑒意義。

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