陳 玥，李 力，孫少華，陸秋瑜，李更豐，楊銀國，別朝紅

（1.廣東電網(wǎng)有限公司調(diào)度控制中心，廣東廣州 510000；2.西安交通大學(xué) 電氣工程學(xué)院，陜西西安 710049）

0 引言

電力系統(tǒng)作為國家經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)，其安全穩(wěn)定經(jīng)濟運行受到各種環(huán)境因素的影響[1-3]。隨著以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)不斷建設(shè)與發(fā)展，其對外界環(huán)境響應(yīng)更加劇烈[4-8]。尤其是近年來，世界范圍內(nèi)發(fā)生的電網(wǎng)事故不斷為新型電力系統(tǒng)及電力工作人員敲響警鐘，各種各樣的自然災(zāi)害和人為災(zāi)害影響著電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行，具有主動應(yīng)對極端事件特性的彈性電力系統(tǒng)[9-10]應(yīng)運而生。在極端事件對電力系統(tǒng)沖擊時，傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)調(diào)度平臺難以實現(xiàn)有效地監(jiān)測、響應(yīng)、調(diào)度，保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行并實現(xiàn)快速恢復(fù)。彈性電力系統(tǒng)災(zāi)害防御與智能調(diào)度平臺旨在全景感知系統(tǒng)運行狀態(tài)、為極端事件下系統(tǒng)的抵御、響應(yīng)、適應(yīng)及快速恢復(fù)提供有效地指導(dǎo)與輔助決策，對其研究具有重要意義[11-15]。

電力系統(tǒng)預(yù)警及智能調(diào)度策略對于電力系統(tǒng)運維人員過于抽象，相關(guān)彈性提升理論難以對系統(tǒng)主動應(yīng)對極端事件提供實質(zhì)性的指導(dǎo)。電力系統(tǒng)可視化平臺為具體直觀展示預(yù)警信息，監(jiān)測電力系統(tǒng)的運行情況提供解決辦法，尤其隨著空間決策支持技術(shù)的深入及電力信息與地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）技術(shù)融合程度的提高，電力可視化平臺研究應(yīng)用受到越來越多關(guān)注[16-20]。文獻[21]提出了電網(wǎng)環(huán)保生態(tài)大數(shù)據(jù)平臺的主體功能構(gòu)架，研究并探討了數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘及可視化人工交互技術(shù)。文獻[22]建立了一個多通道的自動化充電設(shè)施測試平臺，保障快速發(fā)展的充電設(shè)施能夠安全、可靠地投放市場。文獻[23]提出了一種基于云計算技術(shù)的跨區(qū)域并行電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)分析服務(wù)及彈性調(diào)度管理系統(tǒng)，模塊化微服務(wù)技術(shù)，實現(xiàn)了跨省地調(diào)度機構(gòu)大范圍穩(wěn)態(tài)分析計算。文獻[24]提出一種新的閉環(huán)測試和設(shè)備管理智能化平臺，解決了就地化保護裝置的設(shè)備管理難題。文獻[25]從物理層、信息層、應(yīng)用層設(shè)計了能源互聯(lián)網(wǎng)平臺總體框架，分析了終端能源互聯(lián)網(wǎng)平臺典型應(yīng)用場景及商業(yè)模式，探索了新型電力系統(tǒng)下能源互聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展方向。這些研究未有效考慮極端事件對電力系統(tǒng)及電力調(diào)度監(jiān)測系統(tǒng)的影響，提升調(diào)度系統(tǒng)主動應(yīng)對極端事件能力的智能調(diào)度平臺研究有待深入。

本文結(jié)合電力系統(tǒng)主動應(yīng)對極端事件的需求，設(shè)計了面向電力系統(tǒng)彈性提升的新一代電力系統(tǒng)災(zāi)害防御與智能調(diào)度平臺。首先，介紹了智能調(diào)度平臺的總體架構(gòu)；結(jié)合事前、事中、事后極端事件對電力系統(tǒng)作用全過程，詳細介紹了抵御、強化和應(yīng)急措施的智能調(diào)度模塊、信息感知與定量評估模塊及優(yōu)化決策模塊主要功能，旨在提升系統(tǒng)主動應(yīng)對極端事件能力，為調(diào)度員提供及時有效的輔助決策支持；然后，制定了數(shù)據(jù)庫存儲方案并設(shè)計了相應(yīng)的數(shù)據(jù)表；最后通過臺風災(zāi)害模擬，分析了本文設(shè)計災(zāi)害防御與智能調(diào)度平臺主動應(yīng)對極端事件的有效性及實用性。

1 彈性電力系統(tǒng)智能調(diào)度平臺總體架構(gòu)

1.1 系統(tǒng)功能

彈性電力系統(tǒng)智能調(diào)度平臺用以提升系統(tǒng)主動應(yīng)對極端事件的能力。平臺架構(gòu)由3 大主體模塊組成：（1）抵御、強化和應(yīng)急措施智能調(diào)度模塊。階段性展示極端事件發(fā)生前，電力系統(tǒng)脆弱環(huán)節(jié)及其加固策略，并結(jié)合災(zāi)害防御需求對資源進行實時調(diào)度部署方案；（2）信息感知與彈性指標實時評估模塊。實時監(jiān)測極端事件發(fā)生過程中系統(tǒng)全景狀態(tài)，重點關(guān)注彈性資源分布情況，并實時計算系統(tǒng)彈性指標；（3）自愈恢復(fù)控制與黑啟動優(yōu)化決策模塊。在極端事件發(fā)生后，對受損網(wǎng)架進行智能自愈恢復(fù)、網(wǎng)架恢復(fù)路徑優(yōu)化、機組黑啟動優(yōu)化等操作及輔助決策支撐。

3 大模塊共同搭建了彈性電力系統(tǒng)災(zāi)害防御與智能調(diào)度平臺，實現(xiàn)了電力系統(tǒng)事前預(yù)防、事中響應(yīng)適應(yīng)、事后快速恢復(fù)全過程的彈性提升。

1.2 軟件架構(gòu)

彈性電力系統(tǒng)智能調(diào)度平臺系統(tǒng)的程序采用模塊化封裝的開發(fā)思路，將程序的各個主要功能模塊之間彼此解耦，以動態(tài)鏈接庫（Dynamic Link Library，DLL）的形式進行封裝，并實現(xiàn)獨立運行和計算。

計算程序根據(jù)對應(yīng)的模塊封裝成為動態(tài)庫，已定義的格式由控制處理模塊調(diào)用?？刂铺幚砟K經(jīng)由圖形交互界面程序收取用戶所發(fā)布的相關(guān)的控制命令，系統(tǒng)結(jié)合實際的控制指令，綜合協(xié)調(diào)好各個計算模塊，保障相關(guān)功能的實現(xiàn)。

1.3 平臺設(shè)備邏輯部署方案

智能調(diào)度平臺需要通過獲取某省調(diào)度數(shù)據(jù)中心和時空云平臺源數(shù)據(jù)，采用各個模塊內(nèi)嵌算法進行求解、分析、規(guī)劃等過程，并生成可視化數(shù)據(jù)?？紤]系統(tǒng)模塊部署方式的靈活性、可擴展性等特點，部署邏輯分為基礎(chǔ)源數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層集群、用戶終端3 層。

基礎(chǔ)源數(shù)據(jù)服務(wù)器職能為：（1）通過數(shù)據(jù)中間件提供實時數(shù)據(jù)同步服務(wù)；（2）提供系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)備數(shù)據(jù)信息同步；（3）時空云平臺通過地圖服務(wù)的方式提供地理空間數(shù)據(jù)；（4）通過時空云平臺提供地理數(shù)據(jù)屬性查詢；（5）應(yīng)用層集群服務(wù)器與基礎(chǔ)源服務(wù)器均為內(nèi)網(wǎng)通信。

應(yīng)用層集群服務(wù)器的職能包括：（1）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲；（2）集成與處理各模塊算法結(jié)果；（3）為各模塊算法提供原始輸入數(shù)據(jù)；（4）部署業(yè)務(wù)系統(tǒng)服務(wù)端；（5）部署業(yè)務(wù)系統(tǒng)客戶端；（6）部署數(shù)據(jù)獲取中間件；（7）對業(yè)務(wù)系統(tǒng)運行進行監(jiān)控。

終端為用戶使用層，通過互聯(lián)網(wǎng)或工程局域網(wǎng)進行系統(tǒng)訪問。互聯(lián)網(wǎng)訪問時，為了防止系統(tǒng)被入侵，需要設(shè)置嚴格的防火墻規(guī)則。

2 平臺應(yīng)用功能模塊與數(shù)據(jù)庫設(shè)計

灣區(qū)電力系統(tǒng)災(zāi)害防御及快速恢復(fù)智能調(diào)度依托于南方某省電力系統(tǒng)實時調(diào)度系統(tǒng)及氣象監(jiān)測系統(tǒng)，通過分析處理監(jiān)測信息，平臺功能模塊為實現(xiàn)極端事件下關(guān)鍵環(huán)節(jié)辨識、重要電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測預(yù)警、緊急故障輔助決策等措施提供直觀可視化指導(dǎo)。

該平臺對災(zāi)害作用全過程進行監(jiān)視、評估與決策制定，實現(xiàn)電力系統(tǒng)對極端事件的主動應(yīng)對。極端事件發(fā)生前，通過抵御、強化與應(yīng)急措施智能調(diào)度模塊辨識關(guān)鍵環(huán)節(jié)、優(yōu)化部署靈活控制資源，進行災(zāi)前預(yù)防與加固；極端事件作用中，利用信息感知與定量評估模塊實時監(jiān)測顯示關(guān)鍵環(huán)節(jié)信息并不斷更新相關(guān)彈性指標，量化當前電力系統(tǒng)遭受的極端事件沖擊影響，實現(xiàn)災(zāi)中響應(yīng)與適應(yīng)；極端事件過后，通過優(yōu)化決策模塊，結(jié)合災(zāi)后系統(tǒng)狀態(tài)信息制定元件可用性評估等恢復(fù)策略，指導(dǎo)災(zāi)后系統(tǒng)快速修復(fù)與負荷恢復(fù)。圖1 為結(jié)合災(zāi)害過程設(shè)計的平臺主體功能模塊。

圖1 災(zāi)害過程及對應(yīng)的平臺主體功能模塊Fig.1 Disaster process and corresponding platform main functional modules

2.1 功能模塊設(shè)計

2.1.1 抵御、強化和應(yīng)急措施智能調(diào)度模塊

該智能調(diào)度模塊實時展示系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓撲及狀態(tài)參數(shù)，包括機組出力、節(jié)點電壓、負荷曲線、線路潮流等信息，并基于災(zāi)害防御技術(shù)獲取網(wǎng)絡(luò)拓撲中薄弱環(huán)節(jié)并標注染色；結(jié)合電力系統(tǒng)實時狀態(tài)信息參數(shù)，圖形化展示系統(tǒng)中電源組成及特征、靈活控制裝置配置等情況；基于電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)及設(shè)備信息，更新系統(tǒng)優(yōu)化方案，結(jié)合電網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測信息與極端事件模擬制定的強化策略，搜索匹配電網(wǎng)相應(yīng)狀態(tài)下的強化措施，展示階段性脆弱環(huán)節(jié)變更及其加固、資源的實時調(diào)整部署，為調(diào)度人員提供輔助決策。

1）電力系統(tǒng)網(wǎng)架拓撲基本信息、實時潮流信息。通過該模塊獲取電網(wǎng)實時拓撲結(jié)構(gòu)，并可視化展示電力系統(tǒng)中電網(wǎng)節(jié)點數(shù)、燃煤電廠數(shù)、風電電廠及光伏電廠數(shù)量、容量、運行狀態(tài)參數(shù)；各類負荷基本信息；線路載流容量信息等設(shè)備基礎(chǔ)信息及電力系統(tǒng)實時動態(tài)潮流信息；各機組實時出力、備用容量、線路潮流、負荷變化曲線等。

2）電網(wǎng)不同運行條件下優(yōu)化方案分析?？紤]某一運行狀態(tài)下的電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)，基于災(zāi)害防御技術(shù)制定適應(yīng)性優(yōu)化方案，即：火電機組、風電、光伏機組的分布及該運行狀態(tài)下備用機組基本信息；控制裝置配置情況：遠動開關(guān)配置、手動開關(guān)分布、維修資源部署等；薄弱環(huán)節(jié)等相關(guān)信息。

3）緊急情況下電網(wǎng)運行狀態(tài)分析及階段性應(yīng)急措施資源調(diào)度。在某一強化策略下，考慮智能化解列模型結(jié)構(gòu)及各解列階段的系統(tǒng)狀態(tài)不同，分別對不同解列過程中電網(wǎng)狀態(tài)進行監(jiān)視及相應(yīng)薄弱環(huán)節(jié)進行加固、資源重新整合部署。在某一解列階段，重點監(jiān)測并展示機組出力、重載線路潮流、節(jié)點電壓跌落、負荷節(jié)點損失等運行參數(shù)信息；加固環(huán)節(jié)中的備用機組、儲能配置情況、柔性負荷分布及容量、調(diào)相機等電壓調(diào)節(jié)設(shè)備可用度等可調(diào)度資源部署情況及其調(diào)整策略；并根據(jù)不同解列階段對相關(guān)信息及策略進行更新與適應(yīng)性調(diào)整。

2.1.2 信息感知與彈性指標實時評估模塊

該模塊根據(jù)系統(tǒng)實時狀態(tài)信息，輸入設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、拓撲結(jié)構(gòu)感知、負荷需求分析、彈性資源費分布情況等4 個主要監(jiān)測數(shù)據(jù)，災(zāi)前指標包括預(yù)期受損程度、系統(tǒng)解列風險、發(fā)輸電裕度；災(zāi)中指標包括實時損失程度、區(qū)域電力缺額、可用傳輸能力；災(zāi)后指標包括系統(tǒng)響應(yīng)能力、系統(tǒng)恢復(fù)效率、系統(tǒng)恢復(fù)經(jīng)濟性等3 階段彈性評價指標，全過程評估電力系統(tǒng)綜合彈性能力。

1）極端事件下系統(tǒng)運行改變，全景感知系統(tǒng)狀態(tài)。設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測窗口主要用于監(jiān)視并展示各類型機組運行狀態(tài)、樞紐變電站運行狀態(tài)、線路潮流信息及網(wǎng)調(diào)通信設(shè)備狀態(tài)等信息；負荷需求窗口分析并展示實時負荷曲線及變化趨勢、負荷中柔性負荷與剛性負荷大小及占比變化情況；拓撲結(jié)構(gòu)感知主要用于分析機組故障、負荷丟失、量測數(shù)據(jù)丟失造成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點丟失、線路斷開引起的電網(wǎng)主網(wǎng)架及通信網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)變化；彈性資源信息主要用于實時更新備用機組及容量、分布式儲能單元及容量、關(guān)鍵聯(lián)絡(luò)線智能開關(guān)、可調(diào)柔性負荷分布及大小等，各窗口功能與展示內(nèi)容存在交叉、需求側(cè)重不同。

2）網(wǎng)絡(luò)拓撲直觀展示與關(guān)鍵元件信息調(diào)取。系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)實時更新系統(tǒng)不同運行狀態(tài)下的每一元件的基本參數(shù)及其運行狀態(tài)，點擊節(jié)點即可獲取機組設(shè)備的容量、類型等基本信息及出力、電壓等運行信息；樞紐電壓節(jié)點的電壓信息及電容器等備用情況等信息；負荷節(jié)點的負荷類型及占比等信息。

3）電力系統(tǒng)彈性在線計算與實時更新。結(jié)合灣區(qū)彈性指標評價體系，該模塊可求解并展示靈活性資源、重載線路占比、電網(wǎng)容載比、設(shè)備損失比例等設(shè)備層指標及網(wǎng)架修復(fù)時間、負荷恢復(fù)時間等系統(tǒng)層指標為工作人員決策提供輔助信息。

2.1.3 優(yōu)化決策模塊設(shè)計

該模塊可制定研究電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)有序的智能恢復(fù)決策，優(yōu)化應(yīng)急資源實時調(diào)配建模與方法，基于彈性電力系統(tǒng)智能恢復(fù)決策支持技術(shù)，實現(xiàn)電力系統(tǒng)恢復(fù)過程中的智能自愈恢復(fù)、網(wǎng)架恢復(fù)路徑優(yōu)化及黑啟動優(yōu)化決策。

1）元件可用性評估與分布式資源黑啟動能力分析。元件可用性評估用以判斷網(wǎng)架重構(gòu)中系統(tǒng)設(shè)備是否需要更換；在系統(tǒng)解列后，跟蹤各區(qū)域內(nèi)大型機組出力、分布式電源出力、線路的載流能力、關(guān)鍵負荷及其分布情況實時狀態(tài)，基于智能恢復(fù)決策技術(shù)評估各區(qū)域內(nèi)分布式資源黑啟動能力。

2）不同區(qū)域網(wǎng)架及負荷恢復(fù)策略制定。基于分區(qū)恢復(fù)策略，順序恢復(fù)故障設(shè)備并調(diào)整設(shè)備狀態(tài)，監(jiān)視各設(shè)備運行參數(shù)，對區(qū)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行重建及負荷恢復(fù)?？紤]不同區(qū)域黑啟動能力差異，基于預(yù)先制定的網(wǎng)架恢復(fù)策略，分析并展示某一區(qū)域內(nèi)可執(zhí)行加出力機組、待投機機組、可調(diào)度的分布式儲能節(jié)點、用于潮流轉(zhuǎn)移的可投切線路、可拉限電負荷、可投切電容器等設(shè)備情況，為網(wǎng)架恢復(fù)提供直觀的決策支持。

3）孤網(wǎng)互聯(lián)系統(tǒng)控制策略。待各子區(qū)域恢復(fù)供電后，結(jié)合區(qū)域互聯(lián)協(xié)調(diào)控制策略及區(qū)域聯(lián)絡(luò)線載流情況，調(diào)整區(qū)域間機組出力，逐步恢復(fù)區(qū)域間互聯(lián)，最終實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)。

2.2 數(shù)據(jù)庫存儲方案設(shè)計

本文數(shù)據(jù)類型主要分為地理信息、設(shè)備信息和氣象信息?？紤]數(shù)據(jù)源格式、范圍的差異性，首先對所有的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式；其次對不同范圍數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)裁剪、插值進行多源時空數(shù)據(jù)融合。

此外，可視化平臺的后臺數(shù)據(jù)庫需存儲大量的地理、設(shè)備和氣象信息，數(shù)據(jù)有序存儲對于數(shù)據(jù)調(diào)用與管理至關(guān)重要。本文采用時空網(wǎng)格編碼方法，通過唯一的時空網(wǎng)格編碼獲取準確的時空坐標數(shù)據(jù)。

2.2.1 時空網(wǎng)格劃分方法

時空數(shù)據(jù)挖掘分析具有多種不同研究區(qū)域，不同區(qū)域?qū)?yīng)不同的時間空間劃分方式。以可視化方式及信息來源作為分類標準，時空網(wǎng)格劃分方式分為二維的平面劃分和包含高度的三維立體劃分2種。本文所構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)無需高度信息，因此采用二維平面時空網(wǎng)格進行劃分。

1）時間劃分。以5 min 的時間單元來劃分時間軸。當涉及臺風及暴雨等時間尺度劃分較長的信息時（如臺風的時間尺度一般為1 h），將長時間尺度的信息劃分為短時間尺度：假設(shè)信息的數(shù)值在整個長時間尺度內(nèi)維持不變或采用差值的方式解決時間分辨率的問題。

2）空間劃分?？臻g網(wǎng)格單元劃分采用四叉樹剖分方法：首先設(shè)定全球的經(jīng)緯度范圍，然后確定某一計算原點，再應(yīng)用四叉樹法進行詳細剖分，最低等級的剖分為以（-180°，90°）為中心的大網(wǎng)格，第1 級將大網(wǎng)格4 等分，之后每一級都是對上一級進行4 等分。

2.2.2 時空網(wǎng)格編碼

1）時空網(wǎng)格編碼方案。為了快速儲存和搜索電網(wǎng)災(zāi)害數(shù)據(jù)，建立了電網(wǎng)時空網(wǎng)格編碼數(shù)據(jù)庫。該時空網(wǎng)格編碼作為電網(wǎng)時空網(wǎng)格的唯一標識，在時間和空間上均保持唯一性。時空網(wǎng)格編碼由空間與時間網(wǎng)格編碼構(gòu)成，編碼的數(shù)位采用十進制，具體如圖2 所示。

圖2 時空網(wǎng)格編碼示意圖Fig.2 Schematic diagram of spatiotemporal grid encoding

空間網(wǎng)格編碼的行號和列號分別代表網(wǎng)格劃分后的橫縱單元序號，時間網(wǎng)格編碼為網(wǎng)格的時間維度。時空網(wǎng)格編碼遵循2 項網(wǎng)格編碼基本原則：網(wǎng)格編碼唯一性標識特性，時空網(wǎng)格單元的時間、空間定義都有唯一編碼；時空網(wǎng)格編碼采用從左到右，從上到下順序。

本文時空網(wǎng)格編碼用十進制數(shù)位，由空間網(wǎng)格編碼、時間網(wǎng)格編碼、網(wǎng)格層級編碼3 個部分構(gòu)成，其中，空間網(wǎng)格層級行號和列號分別為10 位，10 位；時間網(wǎng)格編碼為14 位；層級編碼為2 位，共36 位。

2）時空網(wǎng)格編碼的計算。已知網(wǎng)格基本信息，網(wǎng)格空間(lon,lat)、網(wǎng)格層級L、網(wǎng)格時間屬性T，網(wǎng)格編碼具體計算過程為：

式中：Row為網(wǎng)格編碼中的行號，若計算結(jié)果不足10 位在前方補0；Col為網(wǎng)格編碼中的列號，若計算結(jié)果不足10 位在前方補0；Lev為網(wǎng)格層級編號；Tim為網(wǎng)格時間尺度編號。

2.3 數(shù)據(jù)庫表與數(shù)據(jù)字典

本文電網(wǎng)臺風災(zāi)害平臺的數(shù)據(jù)庫共存儲管理信息、氣象信息、電網(wǎng)GIS 信息等數(shù)據(jù)內(nèi)容，如表1所示。

表1 平臺數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分類Table 1 Platform database data classification

數(shù)據(jù)字典用于描述數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、內(nèi)容等。數(shù)據(jù)字典規(guī)定了數(shù)據(jù)各層的數(shù)據(jù)格式、定義及表格格局結(jié)構(gòu)，如表2—表4 所示，分別展示了氣象數(shù)據(jù)表、電網(wǎng)GIS 信息表、災(zāi)害數(shù)據(jù)表等數(shù)據(jù)存儲內(nèi)容及相關(guān)字典信息。其中，數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)字典中INT 指整數(shù)型，VARCHAR 指可變長字符串，用以表示數(shù)據(jù)類型，null 表示該值是否為空值。

表2 氣象數(shù)據(jù)表Table 2 Meteorological data table

表3 中2 個時空網(wǎng)格編碼數(shù)據(jù)分別描述架空線、電纜等設(shè)備2 個地理坐標信息。其中，二時空網(wǎng)格編碼的后半段完全相同，區(qū)別在于前半段空間網(wǎng)格編碼。如果設(shè)備類型只需要1 個時空網(wǎng)格編碼，第2 個網(wǎng)格編碼可以為空。

表3 GIS信息表Table 3 GIS information table

表4 中時空網(wǎng)格編碼的空間網(wǎng)格編碼反映臺風中心的地理位置信息。

表4 災(zāi)害數(shù)據(jù)表Table 4 Disaster data table

3 平臺仿真與實驗分析

為驗證災(zāi)害防御與快速恢復(fù)智能調(diào)度平臺的有效性及實用性，本文通過極端事件模擬，并根據(jù)平臺主動操作及相關(guān)模塊響應(yīng)情況進行實驗分析。

3.1 抵御、強化和應(yīng)急措施智能調(diào)度模塊功能示例

在臺風到達前，智能調(diào)度模塊基于關(guān)鍵環(huán)節(jié)辨識技術(shù)分析系統(tǒng)運行狀態(tài)信息及外部環(huán)境信息，求解獲取并展示了當前狀態(tài)下的系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)，具體包括所屬廠站、電壓等級、設(shè)備名稱及薄弱類型等屬性信息，如表5 所示。

表5 薄弱環(huán)節(jié)表Table 5 Weak link table

由表5 可知，電壓等級為220 kV 的運通變電站1 號主變、廠站單主變等變壓器設(shè)備及電壓等級為220 kV 的宏德站坦宏線2251、廠站單線等線路應(yīng)對臺風能力較弱，在臺風環(huán)境下故障風險較大，而且其設(shè)備故障對于電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行影響嚴重。因此，在臺風到來前應(yīng)提前部署檢修人員及備用設(shè)備。

在靈活裝備配置信息子模塊中，針對模擬極端場景及薄弱辨識結(jié)果，結(jié)合潮流分析求解，進行靈活資源規(guī)劃配置，分析靈活資源配置決策信息：配置決策、資源數(shù)目、資源類型及所在區(qū)域。示例分析靈活裝置配置情況見表6 所示。

表6 靈活資源配置信息Table 6 Flexible resource configuration information

由表6 可知，配置決策為廠廣線2835，配置資源類型為備用線路，配置數(shù)量為1 條，所屬區(qū)域為廣州地區(qū)。圖3 為靈活資源配置前后彈性水平對比曲線。

圖3 配置前后彈性水平對比曲線Fig.3 Resilient level comparison curve before and after flexible resource allocation

由圖3 可知，在極端天氣作用不同時刻，系統(tǒng)彈性水平有了整體提升，尤其在極端事件影響到達最嚴重的影響時間為11∶00。通過薄弱環(huán)節(jié)的靈活資源配置，系統(tǒng)彈性水平整體提升了0.13；同時，配置靈活資源的系統(tǒng)在極端事件后于22∶00 恢復(fù)至正常狀態(tài)，較未配置靈活資源的系統(tǒng)恢復(fù)時間提前了2 小時。在通過靈活資源配置后，系統(tǒng)主動應(yīng)對極端事件的能力得到提升。

3.2 信息感知與彈性指標評估模塊功能示例

在臺風對系統(tǒng)作用過程中，信息感知與彈性指標評估模塊對系統(tǒng)設(shè)備負載與節(jié)點負荷監(jiān)視、評估設(shè)備故障風險及失負荷風險，并以百分比形式進行動態(tài)實時更新，如圖4 所示。

圖4 設(shè)備負載情況及故障風險柱狀圖Fig.4 Histograms of equipment load and failure risk

由圖4 可知，佛山、肇慶、東莞、中山等地區(qū)受到極端天氣影響最大，設(shè)備負載率較高，設(shè)備故障風險及失負荷風險最嚴重，在該時刻節(jié)點失電量及失負荷率值最大；而香港、澳門、深圳、中山等地區(qū)電氣設(shè)備負載率及負荷較高，在極端天氣作用過程中應(yīng)當重點關(guān)注，相關(guān)設(shè)備的運行情況，并結(jié)合災(zāi)害天氣演進過程，對該地區(qū)的設(shè)備負載及負荷情況進行相應(yīng)地調(diào)整，以降低設(shè)備故障風險及失負荷風險，防止出現(xiàn)重大的多重故障，信息感知模塊的圖表監(jiān)視結(jié)果動態(tài)量化了設(shè)備運行狀態(tài)與設(shè)備風險值，為調(diào)度員提供直觀輔助決策服務(wù)。

3.3 優(yōu)化決策模塊功能示例

在災(zāi)害過后，基于優(yōu)化決策技術(shù)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓撲模塊梳理并分析風電、光伏、儲能及水電站等機組分布與出力情況，實現(xiàn)分布式電源機組黑啟動可行性分析，具體如圖5 所示。

圖5 電源黑啟動可行性Fig.5 Feasibility of power black start

其中儲能黑啟動可行性為48%、光伏電站為65%、微型燃氣輪機為31%、風電場為21%、水電站為10%。根據(jù)系統(tǒng)黑啟動可行性分析可知系統(tǒng)順序調(diào)度光伏、儲能、微型燃氣輪機、風電、水電等機組支撐系統(tǒng)電源黑啟動。該調(diào)度策略可有效指導(dǎo)調(diào)度員恢復(fù)系統(tǒng)中失電負荷及受損機組啟動，構(gòu)建電源及負荷恢復(fù)策略，實現(xiàn)極端事件發(fā)生后的優(yōu)化決策。

4 結(jié)語

極端事件頻發(fā)嚴重影響電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行，電力調(diào)度系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)正常運行場景下的經(jīng)濟調(diào)度，而且應(yīng)當具備抵御、響應(yīng)、快速恢復(fù)的功能，為調(diào)度員提供全過程應(yīng)對極端事件的輔助決策方案。本文結(jié)合電力系統(tǒng)主動應(yīng)對極端事件的需求，提出了彈性電力系統(tǒng)災(zāi)害防御與智能調(diào)度平臺總體框架；并結(jié)合極端事件演進過程設(shè)計了平臺3 大應(yīng)用功能模塊及數(shù)據(jù)存儲方案；最后通過災(zāi)害模擬分析了本文所提平臺的部分功能實現(xiàn)，分析了平臺仿真結(jié)果，展示了相關(guān)模塊功能效果，驗證了本文所搭建平臺可實現(xiàn)電力系統(tǒng)極端事件下的災(zāi)害防御與智能調(diào)度。