［摘 要］電力系統(tǒng)的監(jiān)控和管理需求，尤其是在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和決策支持方面，隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)展和智能化水平的提升而不斷增加。面對(duì)傳統(tǒng)電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)計(jì)算效率低下和難以適應(yīng)大規(guī)模電網(wǎng)快速計(jì)算的問(wèn)題，提出一種基于QT 框架與潮流計(jì)算算法優(yōu)化的電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)測(cè)試顯示，QT– 潮流計(jì)算算法在不同分布式電源容量變化下，能有效維持較高的電壓穩(wěn)定性和系統(tǒng)穩(wěn)定，在增加分布式發(fā)電量后，節(jié)點(diǎn)電壓幅值由1.00 增至1.04，顯示出高穩(wěn)定性。研究表明，該系統(tǒng)能有效提高電網(wǎng)運(yùn)行效率和可靠性，優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理和用戶交互體驗(yàn)，對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性保障具有重要意義。通過(guò)改進(jìn)潮流計(jì)算算法，提升計(jì)算速度與準(zhǔn)確性，滿足了大規(guī)模電網(wǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控需求。

［關(guān)鍵詞］電網(wǎng)監(jiān)控；潮流計(jì)算；電網(wǎng)調(diào)度；可靠性

［中圖分類號(hào)］TM76 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號(hào)］2095–6487（2024）09–0155–03

隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的廣泛運(yùn)用，電力工業(yè)的信息化，智能化水平越來(lái)越高。電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)不僅需要實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地完成數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障分析，還需提供更為高效的數(shù)據(jù)處理能力和決策支持。在此背景下，電網(wǎng)的穩(wěn)定性、可靠性以及經(jīng)濟(jì)性保障成為研究與發(fā)展的重點(diǎn)[1–2]。潮流計(jì)算（Power flowcalculation）作為電力系統(tǒng)分析中的核心技術(shù)，通過(guò)計(jì)算在一定的負(fù)荷條件下，電網(wǎng)中各節(jié)點(diǎn)的電壓和線路的功率分布，為電網(wǎng)的設(shè)計(jì)、運(yùn)行和優(yōu)化提供理論依據(jù)。然而，傳統(tǒng)的潮流計(jì)算方法面臨著計(jì)算效率低、難以適應(yīng)大規(guī)模電網(wǎng)快速計(jì)算的需求等問(wèn)題[3–4]。在電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)中，如何利用QT 的優(yōu)勢(shì)以提高系統(tǒng)的交互性和用戶體驗(yàn)，同時(shí)確保系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性，是目前研究中亟需解決的問(wèn)題。此外，如何提升電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理和信息展示的交互性、直觀性，以及如何在保證計(jì)算精度的同時(shí)提高計(jì)算速度，以適應(yīng)實(shí)時(shí)性要求，也是當(dāng)前研究中的難題。針對(duì)以上問(wèn)題，研究開(kāi)發(fā)一種基于QT 的電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)，并結(jié)合優(yōu)化后的潮流計(jì)算算法，提升系統(tǒng)的整體性能。

1 基于QT–潮流計(jì)算的電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

在電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)中，研究以潮流計(jì)算算法為基礎(chǔ)構(gòu)建監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并采用QT 開(kāi)發(fā)框架實(shí)現(xiàn)圖形界面顯示。QT 框架為用戶交互提供了高效的圖形界面解決方案，而潮流計(jì)算算法則是確保電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)電壓和功率分布合理性的核心技術(shù)。QT 是一個(gè)跨平臺(tái)的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)框架，廣泛應(yīng)用于創(chuàng)建復(fù)雜用戶界面和管理用戶輸入。潮流計(jì)算，作為電力系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)，計(jì)算在特定負(fù)載條件下電網(wǎng)的電壓和功率分布，是設(shè)計(jì)和優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)行的理論基礎(chǔ)。這兩者的結(jié)合使得監(jiān)控系統(tǒng)不僅在視覺(jué)表現(xiàn)上更為直觀，同時(shí)也提高了數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性?；赒T– 潮流計(jì)算的電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)基礎(chǔ)框架如圖1 所示。

如圖1 所示，在基于QT– 潮流計(jì)算電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)模型中，核心潮流計(jì)算結(jié)果被儲(chǔ)存于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，后端的Java應(yīng)用程序負(fù)責(zé)讀取這些數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)交換后，計(jì)算結(jié)果可在網(wǎng)頁(yè)上動(dòng)態(tài)展示。此外，區(qū)域界面的展示則通過(guò)QT框架實(shí)現(xiàn)，從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)并以表格方式在QT界面上顯示。同時(shí)電力潮流監(jiān)控系統(tǒng)采用不同的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來(lái)應(yīng)對(duì)各區(qū)的特定需求。在D區(qū)監(jiān)控，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)基于瀏覽器/服務(wù)器（Browser/Server，B/S）模式，允許運(yùn)維人員通過(guò)Web瀏覽器直接訪問(wèn)和管理電力運(yùn)行數(shù)據(jù)。而在A區(qū)監(jiān)控，采用客戶端/服務(wù)器模型，強(qiáng)化數(shù)據(jù)處理和監(jiān)控調(diào)度的能力。A區(qū)數(shù)據(jù)監(jiān)控及運(yùn)維框架如圖2所示。

如圖2 所示，A 區(qū)監(jiān)控包括多臺(tái)關(guān)鍵服務(wù)器，數(shù)據(jù)服務(wù)器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器則處理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。應(yīng)用服務(wù)器處理潮流計(jì)算并更新結(jié)果至數(shù)據(jù)庫(kù)，輔助電力調(diào)度人員做出調(diào)度決策。網(wǎng)絡(luò)間的數(shù)據(jù)通信通過(guò)前置服務(wù)器和WEB 服務(wù)器進(jìn)行，確保信息安全與及時(shí)更新。此外，D 區(qū)監(jiān)控的網(wǎng)絡(luò)通過(guò)防火墻與A 區(qū)監(jiān)控相連，使潮流計(jì)算結(jié)果能夠同步至D 區(qū)服務(wù)器，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布，使得電力運(yùn)維人員能夠通過(guò)網(wǎng)頁(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控電網(wǎng)狀態(tài)，如設(shè)備的越限或過(guò)載情況，以便及時(shí)做出必要的調(diào)整或處理。

構(gòu)建基礎(chǔ)電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)后，系統(tǒng)采用雙端模式發(fā)送與接收數(shù)據(jù)，根據(jù)從客戶端或?yàn)g覽器收到的計(jì)算請(qǐng)求，執(zhí)行潮流計(jì)算，并將結(jié)果反饋給用戶。

2 基于潮流計(jì)算與QT框架的電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)測(cè)試分析

在進(jìn)行基于潮流計(jì)算與QT 框架的電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的測(cè)試與分析時(shí)，將系統(tǒng)部署于城市配電網(wǎng)和區(qū)域輸電網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障分析，從而分析電網(wǎng)在高需求時(shí)段的穩(wěn)定運(yùn)行和故障快速響應(yīng)。測(cè)試條件和要求則設(shè)定以驗(yàn)證監(jiān)控系統(tǒng)在電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)下的性能，覆蓋從高負(fù)載到低負(fù)載的各種情況。關(guān)鍵參數(shù)包括電源容量的變化、節(jié)點(diǎn)電壓的穩(wěn)定性和故障響應(yīng)時(shí)間。使用仿真軟件模擬電網(wǎng)運(yùn)行，同時(shí)記錄系統(tǒng)的響應(yīng)速度和數(shù)據(jù)處理能力。確保所有測(cè)試在嚴(yán)格控制的環(huán)境下進(jìn)行，以評(píng)估系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中的表現(xiàn)和可靠性。

研究通過(guò)驗(yàn)證系統(tǒng)的穩(wěn)定性、電壓分布對(duì)比來(lái)分析系統(tǒng)測(cè)試情況。不同分布式電源容量下電壓分布對(duì)比情況如圖3 所示。在9 節(jié)點(diǎn)下，按照0.6，0.8，1，1.2，1.4 比例接入分布式電源，代入程序得出各節(jié)點(diǎn)電壓，以A、B、C、D、E 代替。

圖3 中，不同分布式電源容量從0 至30 MW 增加，電壓幅值標(biāo)幺值在各節(jié)點(diǎn)呈現(xiàn)出不同的變化趨勢(shì)?？梢钥闯觯?jié)點(diǎn)A 的電壓幅值從1.00 增加至1.04，隨后下降至0.99，反映出電壓隨著分布式發(fā)電量的增加初期上升，后因系統(tǒng)負(fù)載或調(diào)節(jié)因素調(diào)整而下降。節(jié)點(diǎn)E 作為一個(gè)對(duì)比，其電壓幅值始終在1.00～1.05 波動(dòng)，顯示出相對(duì)較高的電壓穩(wěn)定性。此外，節(jié)點(diǎn)C在30 MW 時(shí)的電壓幅值下降至0.97，表明系統(tǒng)可以有效反映出問(wèn)題節(jié)點(diǎn)在高分布式發(fā)電容量下的電壓穩(wěn)定性。

圖4 為文章算法與其他4 種算法的穩(wěn)定性與電壓幅值對(duì)比。其中，除基礎(chǔ)快速潮流算法與線性化潮流算法為潮流算法基礎(chǔ)改進(jìn)系統(tǒng)，另外兩種則為常見(jiàn)優(yōu)化系統(tǒng)。由圖4（a）可以看出，隨著迭代次數(shù)從200 增加至800，QT– 潮流計(jì)算的穩(wěn)定性成功率從98% 提高到99.8%，而其他算法的成功率則分別從較低的初始值緩慢增長(zhǎng)?；A(chǔ)快速潮流算法的成功率僅從95% 提升到97.2%，遺傳– 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)算法（Genetic Algorithm-Long Short Term Memory，GA–LSTM）從93% 增至95.7%，反向傳播卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Convolutional Neural Network，BP-CNN）和線性化潮流算法的穩(wěn)定性增長(zhǎng)更低，分別從90%和88%不斷增至93.2%和91.5%?？梢钥闯?，在處理復(fù)雜的電網(wǎng)條件和高負(fù)載變化時(shí)，QT- 潮流計(jì)算提供了更高的魯棒性，系統(tǒng)能夠有效適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)，維持系統(tǒng)穩(wěn)定。圖4（b）則是不同算法的仿真節(jié)點(diǎn)電壓幅值對(duì)比?？梢钥闯觯琎T– 潮流計(jì)算在所有節(jié)點(diǎn)上相比其他4 種算法均顯示出較高的電壓幅值。具體來(lái)說(shuō)，節(jié)點(diǎn)2 的電壓幅值在QT– 潮流計(jì)算為0.993，而其他算法的表現(xiàn)則在0.988～0.991 變化。在節(jié)點(diǎn)6 中，QT– 潮流計(jì)算維持了0.981 的電壓幅值，相比之下，線性潮流算法顯示最低的電壓幅值0.974。

總之，QT– 潮流計(jì)算算法在系統(tǒng)可能面臨的不穩(wěn)定條件下能夠維持較高電壓水平和穩(wěn)定性。其他算法雖然也能維持接近1.0 的電壓水平，但在多數(shù)節(jié)點(diǎn)上的電壓幅值普遍低于QT– 潮流計(jì)算，歸因于其在處理電網(wǎng)負(fù)荷波動(dòng)和分布式資源集成方面的局限性。此外，BP–CNN 和線性潮流算法在節(jié)點(diǎn)4 和13 上，表現(xiàn)出更顯著的電壓下降，這進(jìn)一步體現(xiàn)了QT- 潮流計(jì)算在確保電網(wǎng)整體穩(wěn)定性和可靠性方面的有效能力。

3 結(jié)束語(yǔ)

為確保電網(wǎng)的可靠運(yùn)行，提高供電質(zhì)量以及電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性，研究了基于QT 和潮流計(jì)算優(yōu)化的電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)和應(yīng)用。在試驗(yàn)中，QT– 潮流計(jì)算系統(tǒng)在迭代200～800 次的過(guò)程中，穩(wěn)定性成功率從98% 提升至99.8%，而其他比較算法，如基礎(chǔ)快速潮流算法和BP–CNN 的穩(wěn)定性僅從95% 和93% 增長(zhǎng)至97.2% 和95.7%。此外，在電壓穩(wěn)定性方面，QT– 潮流計(jì)算系統(tǒng)相比于其他算法顯示出更高的電壓穩(wěn)定性。QT- 潮流計(jì)算在電網(wǎng)復(fù)雜環(huán)境下提供了良好支持，同時(shí)能夠有效適應(yīng)高負(fù)載變化和分布式資源集成，維護(hù)系統(tǒng)的高電壓水平和穩(wěn)定性，進(jìn)而提高電網(wǎng)的運(yùn)行效率和可靠性。試驗(yàn)結(jié)果表明了基于QT 和潮流計(jì)算的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)越性，對(duì)提升電網(wǎng)管理與監(jiān)控水平具有顯著效果。盡管QT– 潮流計(jì)算在穩(wěn)定性和電壓管理方面表現(xiàn)出色，但其在處理非常規(guī)故障情況下的表現(xiàn)尚未充分驗(yàn)證，需進(jìn)一步研究與測(cè)試。

參考文獻(xiàn)

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