城市配電網(wǎng)預(yù)警方法研究綜述

李新輝,王 暉,王 成,趙 亮

（1.國網(wǎng)四平供電公司,吉林 四平136000；2.長春工程學(xué)院 3.國網(wǎng)吉林省電力有限公司,長春 130000）

城市配電網(wǎng)預(yù)警方法研究綜述

李新輝1,王 暉2,王 成1,趙 亮3

（1.國網(wǎng)四平供電公司,吉林 四平136000；2.長春工程學(xué)院 3.國網(wǎng)吉林省電力有限公司,長春 130000）

目前配電系統(tǒng)還是一個(gè)脆弱的系統(tǒng)，一旦發(fā)生大面積停電事故，后果是嚴(yán)重的，甚至是災(zāi)難性的。因此，為了防止大面積停電，提高電力系統(tǒng)的安全性和可靠性，有必要對城市配電網(wǎng)進(jìn)行預(yù)警研究，本文對現(xiàn)有配電網(wǎng)預(yù)警方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和現(xiàn)有方法進(jìn)行了分析研究，通過比較得出，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對配電網(wǎng)進(jìn)行預(yù)警分析具有高度的非線性與全局性等優(yōu)點(diǎn)，將成為城市配電網(wǎng)預(yù)警的研究趨勢。

配電網(wǎng)；預(yù)警方法；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 前言

配電網(wǎng)是電網(wǎng)的一個(gè)重要組成部分。配電網(wǎng)直接面向用戶，是保證安全、可靠、穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)、高效的電力供應(yīng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，電力用戶遭受的停電時(shí)間，80%～90%以上是由于配電系統(tǒng)原因造成的；電力系統(tǒng)損耗中約有一半產(chǎn)生在配電網(wǎng)。配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、覆蓋面廣、設(shè)備繁雜、電壓等級多樣、易受外界條件的影響，且配電系統(tǒng)投資巨大。此外，DER（分布式電源）接入的影響主要在配電網(wǎng)，與用戶互動(dòng)的著眼點(diǎn)也在配電網(wǎng)。要實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)的整體建設(shè)目標(biāo)，必須給予配電網(wǎng)足夠的關(guān)注。目前，由于配電系統(tǒng)還是一個(gè)脆弱的系統(tǒng)[1]，其主要原因?yàn)椋喝藶椴僮麇e(cuò)誤、元件故障、控制系統(tǒng)故障、通信系統(tǒng)故障、保護(hù)系統(tǒng)故障、系統(tǒng)不穩(wěn)定、自然災(zāi)害和氣候條件等因素，而這些脆弱性因素對配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成了嚴(yán)重的威脅，一旦發(fā)生大面積的停電事故，后果將是非常嚴(yán)重的，甚至可能造成電網(wǎng)癱瘓的災(zāi)難。因此，配電網(wǎng)安全預(yù)警的研究有助于防止大面積停電，提高電力系統(tǒng)的安全性和可靠性，降低自然災(zāi)害對電網(wǎng)造成的損失。可見，研究城市配電網(wǎng)預(yù)警及相關(guān)實(shí)際技術(shù)問題具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用背景。

1 配電網(wǎng)預(yù)警國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

預(yù)警理論在電網(wǎng)中的應(yīng)用主要是應(yīng)用到輸電網(wǎng)安全運(yùn)行，在配電網(wǎng)上的應(yīng)用很少，但是已有文獻(xiàn)對配電網(wǎng)安全水平評估與輸電網(wǎng)安全評估的區(qū)別進(jìn)行了分析，并提出了的配電網(wǎng)安全性準(zhǔn)則[2]。目前國內(nèi)云南省在國電南瑞的OPEN-2000平臺(tái)上開發(fā)成功并集成在EMS系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)出了OPEN-2000EMS實(shí)時(shí)安全預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)可監(jiān)控線路的電流或功率是否超過靜態(tài)穩(wěn)定極限、電壓考核點(diǎn)的電壓越限情況等[3]；四川省電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)在線安全穩(wěn)定預(yù)警及決策支持系統(tǒng)，該系統(tǒng)的本質(zhì)是通過掃描預(yù)想故障集實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)的安全評估及輔助決策；江西省只是提出了電網(wǎng)安全生產(chǎn)預(yù)警及應(yīng)急預(yù)案，還沒有實(shí)質(zhì)性的預(yù)警研究；江蘇省研究出了電網(wǎng)安全穩(wěn)定實(shí)時(shí)預(yù)警及協(xié)調(diào)防御系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要解決特高壓電網(wǎng)投運(yùn)以及大區(qū)電網(wǎng)互聯(lián)后的江蘇電網(wǎng)安全穩(wěn)定預(yù)警和控制，實(shí)現(xiàn)了從離線到在線、從人工調(diào)度到智能調(diào)度的發(fā)展。國外也有大量的智能電網(wǎng)的研究，其目的都是在節(jié)約能源的基礎(chǔ)上保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。以上對電網(wǎng)的預(yù)警研究大部分是關(guān)于輸電網(wǎng)絡(luò)，且智能化程度不高，調(diào)度人員還是得面對海量的數(shù)據(jù)信息，一時(shí)難以做出決策。

2 研究方法

常用的預(yù)警研究方法有：失敗樹預(yù)警法、案例推理預(yù)警方法、.基于概率模式分類法、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的預(yù)警方法[4-6]。

2.1 失敗樹預(yù)警法

目前，由于失敗樹分析法比較直觀，易于理解，并能對特定的問題產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的指導(dǎo)，因此該方法已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到預(yù)警領(lǐng)域。失敗樹預(yù)警方法是通過分析已經(jīng)發(fā)生的失敗事件的發(fā)生過程，并從中找出導(dǎo)致失敗的具體的因素、路徑以及控制條件，之后根據(jù)分析結(jié)果和失敗路線建立失敗樹的邏輯結(jié)構(gòu)模型。

2.2 案例推理預(yù)警方法

案例推理首先要建立一個(gè)案例庫，當(dāng)一個(gè)新案例出現(xiàn)時(shí)，要對該案例進(jìn)行特征描述，之后根據(jù)描述的特征從案例庫中檢索相似的案例，并將其與舊案例進(jìn)行對比分析來達(dá)到預(yù)警的目的。也就是說預(yù)警信息通過與案例庫中信息進(jìn)行相似檢索分析達(dá)到預(yù)警的目的。根據(jù)它們之間的差異對舊案例進(jìn)行調(diào)整.

2.3 基于概率模式分類法

基于概率模式分類法是從模式識(shí)別的角度對研究對象進(jìn)行預(yù)警。該方法中把一個(gè)預(yù)警樣本就稱作一個(gè)預(yù)警模式，所有具有相同警度的預(yù)警樣本組成一個(gè)預(yù)警模式集。該預(yù)警方法主要是將輸入模式進(jìn)行模式識(shí)別、分類的過程，也就是把新樣本與已知類別的舊樣本進(jìn)行對比分析，從而確定新樣本的模式類別。

2.4 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的預(yù)警方法

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警方法在預(yù)警領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。它的工作原理是通過把同一系列的樣本輸入和理想的輸出作為訓(xùn)練的“樣本”對一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并根據(jù)一定的訓(xùn)練算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行足夠的訓(xùn)練，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠找出在“解”中的隱含關(guān)系。用訓(xùn)練完的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解相同的問題，以達(dá)到預(yù)警目的。

3 預(yù)警方法的比較分析

失敗樹預(yù)警方法比較直觀，易于理解，并能對特定的問題產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的指導(dǎo)。但是對于很多目標(biāo)對象的失敗事件難有規(guī)律可尋，如企業(yè)倒閉，涉及經(jīng)濟(jì)、管理、政策、員工和領(lǐng)導(dǎo)原因引起的失敗，所以對于目標(biāo)對象較難建立失敗樹。案例推理預(yù)警方法的優(yōu)點(diǎn)是具有記憶功能，不會(huì)重復(fù)這一問題的預(yù)警過程。案例推理預(yù)警方法對很多預(yù)警對象的知識(shí)表示還未能認(rèn)識(shí)，還處于不斷完善階段。此種方法要想得到更廣泛的應(yīng)用還需要對理論進(jìn)行更深入的探索和研究。基于概率模式分類方法一般應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)警，該預(yù)警方法可以較快的將測試數(shù)據(jù)進(jìn)行判別。但該方法的預(yù)警狀態(tài)偏重于定量指標(biāo)，繼而忽視了定性指標(biāo)，從而容易失去預(yù)警信息。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法的優(yōu)點(diǎn)有模糊性、高度的并行性、高度的非線性與全局性、良好的魯棒容錯(cuò)性與聯(lián)想記憶功能以及良好的自適應(yīng)與自學(xué)習(xí)能力等。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對配電網(wǎng)進(jìn)行預(yù)警已經(jīng)成為其發(fā)展趨勢。

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