基于人工智能的配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢預(yù)測方法研究

曹令軍

（國網(wǎng)吉林省電力有限公司檢修公司，吉林 長春 130041）

隨著時(shí)代的發(fā)展，接入配電網(wǎng)的分布式電源（Distributed Generation, DG）越來越多。像風(fēng)電，光伏這種新能源發(fā)電方式，因其節(jié)能環(huán)保等特點(diǎn)迅速增多[1]。截至2020 年底，我國水電總裝機(jī)容量達(dá)到3.8 億千瓦，風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)2.81 億千瓦，光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)達(dá)到2.08 億千瓦。但是DG 具有隨機(jī)性和間歇性，影響配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，所以對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測是必須且必要的。我們需要找到配電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和事故的發(fā)生有提前的預(yù)判，才能及時(shí)做出應(yīng)對(duì)，將發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事故降的可能性到最低[2]。但是，僅靠配電網(wǎng)自身是無法實(shí)現(xiàn)這些需求的。因此，面對(duì)當(dāng)前復(fù)雜的電網(wǎng)系統(tǒng)，我們需要一個(gè)配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)幫助我們預(yù)防停電事故的發(fā)生[3]。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

電網(wǎng)態(tài)勢感知還屬于一項(xiàng)新興技術(shù)，國內(nèi)外均已開展對(duì)電網(wǎng)態(tài)勢感知的研究。其主要研究方向有配電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)辨識(shí)、配電網(wǎng)發(fā)展趨勢預(yù)測、態(tài)勢可視化以及廣域控制與風(fēng)險(xiǎn)調(diào)度四種[4]。

近幾年，國內(nèi)在電網(wǎng)態(tài)勢感知領(lǐng)域還有很多不同的研究。比如：文獻(xiàn)[5]，在四川電網(wǎng)系統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，借助WebGIS 技術(shù)，設(shè)計(jì)了電網(wǎng)災(zāi)害預(yù)警分析系統(tǒng)。文獻(xiàn)[6]，使用蒙特卡洛法研究了分布式電源并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)的影響。文獻(xiàn)[7]，提出了多源端系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息集成思路和方法，提出了配電網(wǎng)態(tài)勢感知的基本框架。

而在國外，美國早在多年以前就開展了配電網(wǎng)中態(tài)勢感知技術(shù)的研究。比如：使用能量管理系統(tǒng)進(jìn)行意外事故分析；通過相量測量單元分析控制跨區(qū)域阻尼振蕩；通過收集信息，建模分析，實(shí)時(shí)評(píng)估配電網(wǎng)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)廣域控制系統(tǒng)自愈網(wǎng)絡(luò)。并且美國早已開始在紐約進(jìn)行了配電網(wǎng)態(tài)勢感知實(shí)踐，加裝了大量傳感器和相量測量單元，提高了電網(wǎng)狀態(tài)的可見性，可以清楚的察覺潛在威脅，提高輸電線路利用率，提升系統(tǒng)可靠性。

2 基于人工智能的配電網(wǎng)態(tài)勢感知風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

2.1 配電網(wǎng)態(tài)勢感知框架

隨著時(shí)代的進(jìn)步，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(SCADA)也越來越完善，使我們能采集獲取海量配電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，這給配電網(wǎng)態(tài)勢感知提供了數(shù)據(jù)支撐[8]。在獲取了這些海量數(shù)據(jù)后，我們還需要從中篩選出有用的，關(guān)鍵信息，剔除那些沒有用的垃圾信息。然后使用要素提取的多種方法預(yù)測結(jié)果，最后以預(yù)測結(jié)果為依據(jù)，制作解決方案反饋給配電網(wǎng)。

主動(dòng)配電網(wǎng)處在一個(gè)充滿隨機(jī)性的復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境中，要想對(duì)主動(dòng)配電網(wǎng)及時(shí)準(zhǔn)確的做出預(yù)測就需要我們先構(gòu)建一個(gè)將態(tài)勢察覺，態(tài)勢理解，態(tài)勢預(yù)測集于一體的態(tài)勢感知模型[9]。我們按這三個(gè)階段分層，得出圖1。

圖1 配電網(wǎng)態(tài)勢感知框架

第一層是態(tài)勢察覺，主動(dòng)配電網(wǎng)中的態(tài)勢察覺階段需要提高可觀性量測的優(yōu)化配置、PMU 優(yōu)化配置、高級(jí)量測體系構(gòu)建等技術(shù)。利用這些技術(shù)使量測部署方便，配置靈活，以便于獲取數(shù)據(jù)，提供給后兩階段的態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測；第二層的態(tài)勢理解要對(duì)態(tài)勢察覺提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，先使用主動(dòng)配電系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)與云計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中提取其中的特征信息，然后用主動(dòng)配電網(wǎng)三相潮流計(jì)算和主動(dòng)配電網(wǎng)三相狀態(tài)估計(jì)等技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析，最后用主動(dòng)配電系統(tǒng)脆弱性分析、主動(dòng)配電系統(tǒng)供電能力分析和主動(dòng)配電系統(tǒng)靈活性分析等技術(shù)對(duì)配電網(wǎng)的各項(xiàng)特征進(jìn)行評(píng)估；第三層態(tài)勢預(yù)測先使用隨機(jī)性柔性負(fù)荷預(yù)測、間歇式DG 出力預(yù)測等技術(shù)進(jìn)行預(yù)測，再在安全評(píng)估指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上對(duì)預(yù)警等級(jí)分級(jí)。

2.2 電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)來源

電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)來源有以下幾種：

2.2.1 惡劣天氣。因惡劣天氣所致的雷電、覆冰、污穢、溫度和濕度等，都會(huì)給電網(wǎng)運(yùn)行帶來風(fēng)險(xiǎn)。例如：當(dāng)一些重要的電力設(shè)備因冷凍災(zāi)害而覆冰時(shí)，會(huì)影響配電網(wǎng)的供電質(zhì)量和輸電能力，使配電網(wǎng)的穩(wěn)定性遭到破壞；雷電擊穿絕緣子導(dǎo)致閃絡(luò)，損壞配電網(wǎng)二次設(shè)備；溫度會(huì)影響電力設(shè)備的性能和壽命，造成絕緣老化，影響配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行等等。

2.2.2 電氣設(shè)備自身缺陷。這其中包括短路、過負(fù)荷、系統(tǒng)鐵磁諧振過電壓和絕緣老化損壞等因素。這些因素會(huì)使配電網(wǎng)產(chǎn)生諧振過電壓，諧振過電壓的出現(xiàn)又會(huì)使經(jīng)過變壓器的電流迅速增加，又因電流過大使變壓器損壞甚至爆炸。而變壓器二次繞組發(fā)生短路故障時(shí)，會(huì)使線圈變形，絕緣松動(dòng)，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)棺儔浩鳠龤А?/p>

2.2.3 人為因素。人為因素主要有外力破壞和人為誤操作。比如：挖掘機(jī)鏟土?xí)r挖斷電纜；鳥類所引起的變壓器短路；配電網(wǎng)工作人員操作不規(guī)范，對(duì)變電站或配電廠內(nèi)的電氣設(shè)備進(jìn)行錯(cuò)誤的操作。這些因素都會(huì)使配電網(wǎng)產(chǎn)生一系列的故障，如斷線故障、相間短路、接地故障和電力設(shè)備的損壞等。

2.2.4 負(fù)荷因素。主要是由負(fù)荷側(cè)發(fā)生故障或者在用電高峰期接入負(fù)荷過多所引起，負(fù)荷側(cè)發(fā)生故障如果不及時(shí)切除，會(huì)損壞供電的電力設(shè)備，造成更大范圍的停電。而大量負(fù)荷接入電網(wǎng)，會(huì)造成線路過載或者功率越限，使繼電保護(hù)動(dòng)作時(shí)間變短，增加停電可能性。

2.2.5 分布式電源。由于分布式電源具有很強(qiáng)的間歇性和隨機(jī)性，當(dāng)分布式電源接入電網(wǎng)時(shí)，會(huì)在電網(wǎng)間產(chǎn)生雙向潮流，給電網(wǎng)帶來各種風(fēng)險(xiǎn)，如過電壓運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)、線路過載風(fēng)險(xiǎn)、失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)等等。

2.3 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測流程

隨著同步測量單元的大量部署，為配電網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析提供了先決條件[10]。配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測就是針對(duì)電網(wǎng)中的各種不確定因素進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果分析評(píng)估未來電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)，并利用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行分級(jí)，確定配電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)水平，對(duì)不正常的運(yùn)行做出預(yù)警[11]。具體流程如圖2 所示。

圖2 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測流程圖

首先對(duì)由同步向量測量單元、廣域測量系統(tǒng)、電力監(jiān)視系統(tǒng)測得的相關(guān)電力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除缺失、冗余、無關(guān)的數(shù)據(jù)；然后利用歷史數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)電力歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，確定場景概率模型；再選擇系統(tǒng)狀態(tài)并計(jì)算相應(yīng)概率，進(jìn)而評(píng)估所選狀態(tài)的結(jié)果；然后對(duì)配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，分析配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，達(dá)到在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前進(jìn)行有效的管控，進(jìn)而保證配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

3 配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算

配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要考慮每種故障發(fā)生的概率和相應(yīng)的破壞能力、損失大小。本文考慮由于光照強(qiáng)度和風(fēng)力大小的隨機(jī)性、間歇性和不確定性所導(dǎo)致的電壓越限、線路過載和失負(fù)荷等風(fēng)險(xiǎn)[12]。

配電網(wǎng)過電壓運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)為：

其中：CRI 為評(píng)估周期內(nèi)的配電網(wǎng)綜合運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)；ω1，ω2，ω3，ω4分別是配網(wǎng)過電壓運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，配網(wǎng)低電壓運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，配網(wǎng)線路過載運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)以及配網(wǎng)失負(fù)荷運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，其中ω1+ω2+ω3+ω4=1。系數(shù)的選取可按照運(yùn)行人員的實(shí)際要求擇定或者采用層次分析法確定。

4 仿真驗(yàn)證

本文使用IEEE33 節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)模型為仿真的測試系統(tǒng)，IEEE33 節(jié)點(diǎn)配電網(wǎng)模型有33 個(gè)節(jié)點(diǎn)，32 條支路，四條饋線，設(shè)節(jié)點(diǎn)1 為參考節(jié)點(diǎn)，設(shè)有功功率為3625kW，設(shè)電壓為12.66kV，設(shè)無功功率為2554kvar，設(shè)功率基準(zhǔn)值為10000kVA，其模型見圖3。

圖3 IEEE33 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)圖

IEEE33 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)部分參數(shù)如表1。

表1 IEEE33 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)部分參數(shù)

根據(jù)上述公式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算，運(yùn)用Matlab 進(jìn)行仿真，得到的結(jié)果如圖4 所示。

圖4 越限風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間分布圖

根據(jù)越限風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間分布圖我們可以看出，在16-24 時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)最大，以電壓越限風(fēng)險(xiǎn)為主，而低電壓運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)和配電網(wǎng)線路過載運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算值很小，在圖中顯示不出來，所以配電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)主要還是由過電壓風(fēng)險(xiǎn)和過電壓引起的失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)組成。

通過節(jié)點(diǎn)電壓時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)圖我們可以看出在16-24 時(shí)，節(jié)點(diǎn)電壓風(fēng)險(xiǎn)最高，集中在節(jié)點(diǎn)9-17 和25-33。節(jié)點(diǎn)9-17，全天都存在節(jié)點(diǎn)電壓風(fēng)險(xiǎn)，在8-24 時(shí)最大。節(jié)點(diǎn)25-33，在16-24 時(shí)節(jié)點(diǎn)電壓風(fēng)險(xiǎn)最高，其余時(shí)間比較穩(wěn)定，不容易出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，見圖5。

圖5 節(jié)點(diǎn)電壓時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)圖

5 結(jié)論

隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步，經(jīng)濟(jì)的快速增長，配電網(wǎng)也在不斷發(fā)展，越來越多的分布式電源接入電網(wǎng)，使電網(wǎng)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，配電網(wǎng)的不穩(wěn)定性不斷增加。而配電網(wǎng)是電網(wǎng)中最接近用戶側(cè)的一個(gè)環(huán)節(jié)，配電網(wǎng)是否能夠安全穩(wěn)定的運(yùn)行直接關(guān)乎用戶的安全與否，所以我們現(xiàn)在需要將配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)量化，將量化電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)后得到的數(shù)據(jù)作為保護(hù)電網(wǎng)安全運(yùn)行的依據(jù)[13]。因此本文以人工智能為基礎(chǔ)，對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，搭建了配電網(wǎng)態(tài)勢感知框架，介紹了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測流程；介紹了配電網(wǎng)的各類風(fēng)險(xiǎn)，比如過電壓風(fēng)險(xiǎn)、低電壓風(fēng)險(xiǎn)、線路過載風(fēng)險(xiǎn)和失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)。提出配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，給出了配電網(wǎng)綜合運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算并以此為基礎(chǔ)使用matlab 進(jìn)行仿真，驗(yàn)證了含有分布式電源的配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要由過電壓風(fēng)險(xiǎn)和由過電壓引起的失負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)組成，對(duì)實(shí)際工作工程建設(shè)有指導(dǎo)意義。