超強臺風“利奇馬”調度應急處置經驗及啟示

（國網浙江省電力有限公司，杭州 310007）

0 引言

隨著交直流混聯電網和新能源的迅速發展，大電網運行特性發生了深刻變化[1-2]。與此同時，臺風、雷電、冰凍、山火等自然災害對電網的影響日益突出[3-4]，其中夏季臺風給我國東南沿海地區的電網安全穩定運行帶來巨大威脅[5-7]。為增強大電網抵御臺風等極端惡劣天氣影響的能力，在精細化調控、風險全過程辨識與管控等方面，對電網調控運行均提出了更高的要求。目前，電網調控運行在分析、決策、執行等環節依然很大程度依賴于調控員的經驗。在臺風等極端惡劣天氣影響下，電網運行特性呈現非連續性、不確定性特點，傳統的經驗型調度已經難以滿足電網調度運行的要求，迫切需要深化支撐技術研究，加快先進技術應用。

眾多學者在電力系統安全防御和新一代調控系統方面開展了大量的研究。文獻[8-9]分別介紹了電網防災調度系統和臺風預警防御框架，提出基于大數據和態勢感知方法來提升大電網安全防御能力的思路。此外，隨著人工智能技術的快速發展，調控機器人在電網風險辨識、故障協同處置等方面具有重大應用潛力[10-12]。為促進電網調控與人工智能技術的深度融合，文獻[13-16]提出電網調控領域人工智能技術框架與平臺體系，歸納了實現電網智能感知、分析與控制的關鍵技術。

然而，面對極端惡劣天氣，如何將上述理論方法、研究框架落地，尋找支撐智慧調度實用化的突破口至關重要。本文以浙江電網抗擊2019年9 號臺風“利奇馬”為例，從時間和空間兩個維度回顧了220 kV 和500 kV 系統極端薄弱運行方式的形成過程及調度處置關鍵步驟；進而總結出超強臺風對電網影響的新特點、調度經驗及處置難點；歸納人工抗臺應急處置的技術支持需求；最后，從智慧調度故障應急處置的作用、需求及關鍵技術等角度，探討了“利奇馬”對省級電網抗臺應急處置的啟示。

1 超強臺風“利奇馬”對浙江電網的影響

1.1 影響概況

2019-08-10 T 01:45，9 號臺風“利奇馬”在浙江臺州溫嶺沿海登陸，登陸時中心最大風力16級，最大風速52 m/s，是有歷史記錄以來在浙江登陸的第三強超級臺風。臺風“利奇馬”在浙江滯留近20 h，臺風中心先后穿過臺州、金華、紹興、杭州和湖州等地，于08-10 T 22:00 離開浙江進入江蘇境內。

超強臺風“利奇馬”呈現風雨強度大、持續時間長、影響范圍廣的特點。受其影響，浙江東部沿海地區出現暴雨大風天氣，造成主配網設備密集跳閘，其中500 kV 主變2 臺、500 kV 線路10條（32 條次）、220 kV 母線4 條、220 kV 線路40條（87 條次）。500 kV 及220 kV 設備跳閘最密集時段為08-10 T 0:00—1:00，平均1 min 跳閘1次；其次是08-10 T 1:00—4:00，平均3 min 跳閘1 次。

1.2 局部地區供電能力嚴重削弱

“利奇馬”給浙江電網安全穩定運行帶來巨大威脅。在浙江11 個地區中，臺風登陸的臺州地區受災尤其嚴重，曾一度造成3 個極度薄弱供電方式，電網局部供電能力嚴重下降。如圖1 所示，臺州電網調度口徑最大負荷由506 萬kW 降至163萬kW，降幅高達67.8%，最低負荷僅61 萬kW。

2 調度應急處置過程

2.1 臺風影響前的電網風險預控措施

根據歷年臺風對浙江電網的影響規律，結合氣象部門發布的“利奇馬”臺風實時風力和預測路徑信息，各級調度專業積極落實預防預控措施，加強與設備、營銷等專業協同配合，抵御臺風極端惡劣天氣對電網運行的風險及影響。

圖1 “利奇馬”臺風期間臺州地區負荷

在臺風登陸前一天，國網浙江電力調度控制中心對全省直調電廠、線路和變電站等進行如下運行方式調整：安排調停機組總容量1 500 萬kW，水電提前大發削落水庫水位；分批拉停嘉興、寧波、臺州、溫州、紹興地區42 條220 kV空充線路；為增強電網網架強度，將系統恢復全接線正常方式；為增強現場應急響應速度，通知沿海變電站由無人值守模式恢復為有人值守模式；要求沿?；痣娮龊帽S用電準備，特別要求核電站做好全停風險預控措施。

2.2 臺風登陸前后危急場景的調度處置

2019-08-10 凌晨臺風登陸前后，以臺州為主的局部地區500 kV 和220 kV 設備密集跳閘，主網網架受到嚴重破壞，220 kV 系統和500 kV系統均一度出現極端薄弱的運行方式。

面對極端惡劣天氣，電網調度運行以保障大電網安全為重點，維持臺州主網整體與局部環網供電結構，有效避免了大面積全停事件的發生。

2.2.1 快速搶送線路避免2 座220 kV 變電站全停

圖2 展示了“利奇馬”臺風影響下臺州地區220 kV 龍門變和古城變全停風險的調度處置過程。如圖2（a）所示，220 kV 龍門變共有6 回220 kV 出線，受臺風影響多回出線相繼跳閘，且多次試送不成功，直到08-10 T 00:31 嶺龍4347 線（龍門變-塘嶺變）跳閘后，龍門變只剩下嶺門4348 線（龍門變-塘嶺變）單線供電。值班調度員提前辨識出龍門變全停風險，優先安排對龍門變出線試送。如圖2（b）所示，00:32 麥龍4R52 線（龍門變-麥嶼變）試送成功，龍門變恢復雙線供電，有效避免了線路“N-1”故障可能造成的變電站全停事件。

圖2 龍門變、古城變全停風險處置過程

如圖2（c）所示，00:58 嶺門4348 線（龍門變-塘嶺變）跳閘后，龍門變全停風險再現，僅剩麥龍4R52 線（龍門變-麥嶼變）單線供電。1 min 之后，即00:59 試送嶺龍4373 線（龍門變-塘嶺變）成功。如圖2（d）所示，嶺龍4373 線試送成功后，龍門變第二次恢復由2 回220 kV 出線供電。

如圖2（e）所示，01:36 和02:58 麥嶼變2 臺500 kV 主變相繼故障跳閘，值班調度精準辨識風險并試送故障線路，有效避免了龍門變和古城變全停。在麥嶼變2 臺500 kV 主變故障后，原由麥嶼變供電的古城變仍然維持由500 kV 塘嶺變和麥嶼變之間的1 條220 kV 通道（塘嶺變-嶺龍4373線-龍門變-麥龍4R52 線-麥嶼變）供電。

由上述分析可得，值班調度及時辨識風險并果斷處置，在00:32 和00:59 分別成功試送麥龍4R52 線和嶺龍4373，使得2 次出現的龍門變單線供電薄弱方式時間窗口均存在1 min，有效避免了后續疊加故障造成龍門變和古城變全停事件。

事后分析總結，08-10 T 01:00 前后正是220 kV 及以上主網輸變電設備故障跳閘最為密集的時段，調度員需要完成從大量保護動作信息中分析、掌握線路狀態并辨識系統拓撲結構風險，再結合歷史試送信息做出處置判斷，對重要線路進行一系列試送過程。客觀分析，上述調度處置過程中龍門變及古城變仍然存在2 min 左右的全停風險，但是在當時背景下當值調度能及時關注并辨識出薄弱環節，盡可能壓縮風險時間，已經做到有限人力的極限。

2.2.2 補強220 kV 系統“一線饋供六站”極端方式

在臺州地區，塘嶺供區下的220 kV 系統一度出現嶺澤4341 線（塘嶺變-澤國變）“一線饋供六站”的極端薄弱供電方式。如圖3 所示，嶺澤4341線單線串供了澤國變、巨峰變、劍山變等6 座220 kV 變電站。

圖3 220 kV 系統“一線饋供六變”供電方式

極端薄弱供電方式的形成過程如表1 所示，08-10 T 00:11 嶺國4342 線（塘嶺變-澤國變）三相跳閘，00:34 塘山4336 線（塘嶺變-劍山變）第6次故障跳閘后重合不成功，隨后塘劍4335 線（塘嶺變-劍山變）和臺巨2355 線（臺州電廠-巨峰變）分別因母線故障失電和避雷器間隔跌落不具備運行條件而緊急拉停，03:10 臺州電廠220 kV 副母線跳閘后導致臺峰2350 線（臺州電廠-巨峰變）跳閘失電，“一線饋供六站”的極端薄弱供電方式正式生成。該方式下嶺澤4341 線饋供6 座220 kV 變電站的最大負荷為9.6 萬kW，線路潮流在穩定限額可控范圍內。

表1 “一線饋供六變”特殊供電方式產生過程

面對上述極端薄弱供電方式，當值調度快速組織線路試送、補強網架，其中塘山4336 線（塘嶺變-劍山變）于03:34 試送成功后，結束了“一線饋供六站”的系統運行風險。從表1 中可見，在08-10 T 3:10—3:34 的時間窗口內，若嶺澤4341線故障跳閘且重合不成，將增加220 kV 全停變電站6 座，造成大面積停電事故，并為臺風過后的系統和負荷供電恢復增加巨大難度。

2.2.3 500 kV 系統“兩線四站”極端方式處置過程

08-10 T 01:26，由于500 kV 麥嶼變側線路電壓互感器引線斷線，玉麥5407 線（玉環電廠-麥嶼變）被緊急拉停，隨后01:36 和02:58 麥嶼變2 臺500 kV 主變相繼故障跳閘，此時麥嶼變內500 kV系統主接線如圖4（a）所示。

03:23 麥四5863 線（麥嶼變-四都變）單相跳閘后重合成功，系統接線圖上觀察500 kV 網架正常，但由于麥嶼變側中開關（5022 開關）不重合，造成玉嶼5408 線（玉環電廠-麥嶼變）與麥四5863線（麥嶼變-四都變）破串，麥嶼變500 kVⅠ母和Ⅱ母線分列運行，如圖4（b）所示。

此時玉環電廠與四都變電氣聯系被切斷，形成“兩線四站”極端薄弱運行方式。如圖5 所示，500kV 浦塘5473 線（塘嶺變-回浦變）和220 kV君燎2Q48 線（君田變-童燎變）雙線帶著臺州地區4 座500 kV 廠站（塘嶺變、柏樹變、麥嶼變和玉環電廠）以及近20 座220 kV 廠站。該薄弱方式持續到03:34 華東網調發令將麥嶼變5022 開關從熱備用改為運行才結束。在此期間，500 kV 浦塘5473 線和220 kV 君燎2Q48 線構成電磁環網，向子系統外輸功率短時超過100 萬kW。在上述緊要關頭，華東網調立即通知玉環電廠1 臺百萬千瓦機組停機，減小孤島系統外送潮流。

03:32 浦塘5473 線還發生了單相故障跳閘重合成功，此時距離03:34 麥嶼變5022 中開關合上還有2 min。若重合不成，將是對聯絡線潮流及小系統穩定的一系列考驗，浦塘5473 線潮流會全部轉移至220 kV 君燎2Q48 線上。若沒有提前預控潮流，將會導致后者嚴重過載而連鎖跳閘，圖5 所示的系統將解列為孤島系統后瓦解全停。

圖4 麥嶼變500 kV 系統接線示意圖

圖5 500 kV 系統“兩線四站”極端方式示意圖（08-10 T 03:23—03:34）

2.3 臺風影響過后的電網恢復

在臺風影響過后，各級調度和現場搶修專業密切配合，安全、有序、高效地指揮電網恢復正常運行方式。08-11 T 23:05，500 kV 網架全部恢復正常；08-13 T 06:32，220 kV 以上主網架全部恢復正常。

3 臺風對省級電網的影響特點分析

3.1 臺風對省級電網影響分析

中國東南沿海地區是受臺風影響最為嚴重的地區之一，臺風災害多發且大多伴隨著強風及強降雨，給電網輸變電設備安全運行帶來巨大威脅。

以浙江省為例，據中央天氣網統計，1949—2019 年，共有45 個臺風在浙江登陸。其中，與“利奇馬”臺風類似，2004 年第14 號“云娜”臺風對浙江電網也造成了巨大破壞[17]?！袄骜R”臺風與“云娜”臺風的主要參數及造成浙江電網220 kV及以上主網故障統計如表2、表3 所示。

表2 “利奇馬”和“云娜”臺風參數對比

表3 “利奇馬”和“云娜”臺風造成電網故障統計

由表1 數據對比看出，雖然“云娜”臺風強度不及“利奇馬”臺風，但對浙江電網220 kV 及以上主網破壞程度更大。2004—2019 年，電網經過15 年的發展，面對在相同地點登陸、強度更強的臺風“利奇馬”時，電網主網結構仍能維持完整，220 kV 以上廠站全停數目及概率大幅度降低。主要原因是：

（1）電網基建發展使得主網網架更為堅強，系統可靠性大幅提高，廠站成規模，全停風險降低。

（2）斷路器等設備性能大幅提升，SF6斷路器可試送次數比少油斷路器高幾個數量級，更加有利于在極端惡劣天氣下快速恢復電網。

（3）電力調控技術不斷發展，調度員可以不依賴人工匯報直接獲知設備跳閘信息，進而判斷出故障設備并試送，大幅提高了故障處置效率。

3.2 超強臺風對省級電網影響特點

如前所述，超強臺風會對主網網架造成巨大破壞，引起輸變電設備密集性故障跳閘，甚至出現極端薄弱運行方式，一旦調度處置不當或者不及時，將造成大面積停電事件。通過事后分析關鍵線路能否及時成功試送，以及孤島系統內出力和負荷是否平衡，決定了最終能否化解大面積失電風險。

以浙江電網為例，超強臺風對電網的影響具有以下特點：

（1）超強臺風導致電網大面積全停風險較十多年前已大為降低，但可能性仍然存在。

（2）超強臺風對電網的破壞程度與臺風強度廣度、局部網架規模結構和設備質量密切相關。

（3）超強臺風破壞后的電網供電能力與電力調控技術水平密切相關。電力調度抗臺應急處置的主要任務是維持主網互聯互通的環網結構及孤島系統穩定運行，最大程度保障供電可靠性。

4 超強臺風調度應急處置經驗及難點

4.1 調度抗臺處置經驗總結

調度故障處置過程中，一般遵循“快速隔離故障、保證運行設備、逐步恢復供電”的原則。在超強臺風影響下，主網輸變電設備故障后大概率由保護裝置直接跳閘，因此快速隔離故障不是調度處置的難點。以“利奇馬”臺風為例，220 kV 及以上輸變電設備中只有2 例是設備出現異常后主動拉停隔離，僅占失電設備總數的1.6%。

此外，在臺風影響下，受調度、現場人員和物資限制，220 kV 廠站全停后基本無法快速恢復供電。受“利奇馬”臺風影響，全停的3 座220 kV變電站由于母線受損或者線路開關壓力釋放無法合閘送電等原因，均不能在短時間內恢復運行。

因此，電網調度在抗擊超強臺風應急處置中的重點、難點是“保持運行設備的穩定運行”，即保障重要聯絡通道運行，避免出現廠站全停，尤其是防止樞紐變電站全停。通過2.2 節所述的危險場景應急處置過程，總結出如下調度抗臺處置經驗：

（1）準確辨識網架薄弱環節。首先要迅速識別薄弱網架中的潛在孤島系統，其次要綜合比較風險并根據危急程度進行排序。特別需要關注500 kV 線路故障跳閘重合成功后，中開關不重合的情況。

（2）及時調節潛在孤島系統內發用電平衡。當局部網架破壞嚴重時，須及時關注潛在孤島系統的發用電平衡情況，制定重要斷面穩定限額，避免出現潛在孤島系統與主網解列后頻率失穩全停。

（3）積極試送線路、快速補強網架。及時開展故障線路試送、分區空充線路恢復運行及500 kV 變電站220 kV 母聯開關合環等補強操作?？焖傺a強網架，可以降低系統解列及變電站全停概率，但同時必須關注短路電流超標問題。

4.2 調度處置難點與挑戰

抗擊超強臺風過程中，輸變電設備在短時間內密集跳閘，電網調度處置面臨如下難點和挑戰：

（1）依靠人工梳理重要設備故障跳閘信息存在延遲和遺漏可能，且在提煉跳閘信息并轉換為系統拓撲過程中，重要設備的故障信息容易淹沒在海量跳閘信息中，從而增加系統風險持續時間。

（2）歷史故障信息缺乏整合，依靠人工難以宏觀把握全局。靜態系統拓撲圖所含信息有限，在實際調度處置過程中，主要依賴調度員之間交流協同，容易來不及查看元件歷史故障信息，造成錯漏送電或多次重復試送到同一故障上等情況。

（3）依靠人工難以準確辨識危險點并評估風險。在瞬息萬變的網架中掃描潛在孤島系統，人工雖在圖形辨識上有一定優勢，但容易忽略500 kV 變電站內中開關跳閘不重合情況，不能快速統計潛在孤島系統內部的負荷及機組發電功率。

（4）在設備密集性故障跳閘情況下，只能依靠人工進行串行故障處置，優先處置最緊迫最嚴重的故障。此時，并發故障只能排隊等候處理，導致調度人員對次要故障缺乏關注，可能會疏忽新增的更大系統運行風險。

（5）人工難以定量評估“短路電流超標”和“可靠性降低”問題。為解決短路電流超標問題，通常采用供區分列運行的方式。然而在強臺風影響下，為提高供電可靠性，分列運行的分區有恢復并列運行的需求，兩者的取舍缺乏明確標準。

5 對省級電網抗臺應急處置的啟示

5.1 智慧調度故障處置的作用及需求

臺風影響下電網狀態瞬息萬變，而調度員對事件的感知、理解、認識、判斷需要時間。特別是對于大量并發疊加的復雜事件，人腦的反應速度有限，溝通協調也需要較長時間，因此始終會有風險窗口期存在。為此，本節探討基于人工智能技術的智慧調度在故障處置中的作用和需求。

智慧調度在故障處置中的應用，核心思想是讓機器在學習中掌握電網調度運行知識，快速辨識電網運行危險點，從而縮短系統風險的時間窗口。研究表明，基于深度學習可以快速搜索大容量多饋入直流系統的高風險連鎖故障[18]，亦可以在超強臺風等極端方式下在線發現關鍵斷面[11]，顯著提升電網運行安全性，降低大停電風險。

通過人工智能技術，可以實現對調控規程自主理解學習，在線研判電網潮流及風險監測預警，快速搜索電網關鍵連鎖故障路徑，自主隔離電網故障，重構電網拓撲，最大限度地保障電網安全及供電可靠性水平。結合電網調控機器人技術[10-11]，面向大電網實時調控運行的人工智能技術應用，既能實時感知和分析電網運行狀況、評估風險，又能協助調控運行人員開展實時調控業務，輔助故障處置。

5.2 智慧調度故障處置的關鍵技術

實際電網運行中，故障種類及狀況繁多，要在機器上實現全部故障的在線分析和處置難度極大。但通過前文的經驗總結及難點歸納，在臺風等惡劣場景下，可將智慧調度故障處置功能聚焦到保障供電可靠性和潛在孤島系統穩定運行上。針對這兩點進行功能開發，可作為智慧調度在故障處置中應用的突破口。主要包括如下三方面關鍵技術：

（1）故障處置知識庫的構建。應用深度學習、自然語言處理、知識圖譜等技術，采用“規則+數據”模式實現對調度規程、故障處置預案及實例的自主學習，并可以結合實時電網運行方式，對歷史案例進行復盤回溯學習，構建的決策引擎具備自我學習升級功能，可以模擬人工處置思路，為智慧調度故障處置提供決策支撐。

（2）基于在線安全分析的電網風險辨識。升級綜合智能告警功能，整合事件化的實時和歷史故障信息，開展電網在線安全分析，高效辨識潛在孤島系統失電風險，自動生成并監視重要斷面穩定限額，提供故障處置輔助決策。

（3）基于人機交互的故障處置助手。通過安全防護身份認證后，調度員基于語音交互，可以觸發故障處置助手調節機組出力，實現潛在孤島系統發用電平衡；對220 kV 斷路器進行遙控操作，提高線路試送、分區合環操作效率。此外，基于語音識別、語義分析等自然語言處理技術，與智能操作票系統、日志系統等模塊互聯，實現信息交互、自動統計和故障分析，記錄重要處置過程，自動生成短信并及時發布故障信息。

6 結語

受超強臺風“利奇馬”影響，浙江電網輸變電設備在短時間內密集故障，主網網架和供電能力受到嚴重破壞。本文回顧了臺風登陸前后一系列極端薄弱運行方式的形成過程，并著重介紹了化解重大電網風險的關鍵調度處置步驟。通過與15年前“云娜”臺風的影響對比，分析超強臺風對電網影響的特點，即隨著電網的發展，網架結構、設備質量及調度控制技術均取得長足的進步，超強臺風導致電網大面積全停的風險已大大降低，但可能性仍然存在。

進一步總結出抗擊超強臺風過程中，電網調度應急處置的重點和難點是準確辨識網架薄弱環節、關注潛在小系統內發用電平衡和快速補強網架。分析了智慧調度在故障處置中的作用、需求及關鍵技術，提出將分析故障集縮小到保障供電可靠性和潛在孤島系統穩定運行兩方面，作為智慧調度在故障處置中應用的突破口。展望了未來智慧調度在快速感知故障、及時辨識出特定模式危險點和薄弱環節方面的潛力，根據處置規則迅速制訂處置策略，可替代人工進行自動快速處置，縮短系統風險的時間窗口。