智能電網環境下的電力調度安全運行監控方法研究

駱國銘，陳章國，吳海江，唐 鶴，周俊宇

(1.廣東電網有限責任公司佛山供電局，廣東 佛山 528000；2.南京南瑞信息通信科技有限公司，南京 210003)

0 引言

目前電力發展逐漸加快，增加了電力調度安全監控的壓力，利用人員監控的方法難以達到目前需求，不利于電網運行的安全和系統穩定。因此需要建立智能安全監控方法，能夠快速地進行電力調度安全監控，實時提供電網環境可靠數據。

為加強電力調度安全監控力度，國內外電網公司設計多個電力監控技術方案，國內主要采用數據算法，利用算法的高計算能力加強監控數據的獲取速度；國外主要通過建立監控體系，使電力監控更加具有嚴謹性。其中文獻[1]利用深度學習算法的快速數據處理能力，減少了電力安全故障發生頻率。但這種算法對電力調度存在阻礙，電力傳輸速度較慢，從而出現信息滯后問題[1]；文獻[2]基于大運行體系構建監控管理系統，集中把控電力調度信息，使電力監控設備布置更加合理化，從而實現電力調度的安全監控。但這種體系的建立過于嚴格，對監控設備和電力人員要求過高，導致人員配置短缺的問題[2]。

本文開展電力調度安全監控課題，通過建立電力調度系統和DOS運行模型使電力運行模式化，利用安全監控網絡實現電力設備安全監控；利用ACGAN算法的數據分析能力，能夠及時分析出數據信息存在的隱患，從而對電力設備針對性檢修。最終達到智能電網電力調度安全運行目的[3]。

1 電力調度系統

綜合電力安全監控方案，本文通過設計電力調度系統，使電力安全監控能夠集中化處理，加強了電力調度整體運行水平[4]，主要創新點在于：

1)建立DOS系統運行模型，使電力運行更加安全，使電力數據運行模型化，更加符合電力體系標準。

2)設計安全監控網絡，對各種監控設備合理化布置，對電力運行系統形成無死角監控網絡，加強了電力運行中的監控力度。

3)采用ACGAN算法對電力監控數據進行分析，能夠準確把握電力信息運行狀態，保證電力信息的數據安全，制定最優調度計劃[5]。

根據各電網等級制定調度方案，最終形成層級調度架構，使調度步驟更加完善，調度指令更加容易接收，達到耗時最小化的目的。電力調度系統如圖1所示。

圖1 電力調度系統圖

本文設計的電力調度系統主要由調度控制中心、運行中心和監控中心配合完成，調度控制中心根據供電區提供電力資源，供電區設有安全設備保證供電安全，供電區輸送的電壓通過輸電線路輸送電壓，中間架設有保護線路，輸電線路與信息處理通過網關隔離。信息處理主要由安全監控網絡、電力事件采集和運行監控三部分完成，安全監控網絡和電力事件采集模塊信息都會存放在數據庫中，而運行監控為電力事件采集模塊服務，調度中心尾端主要負責采集電力用戶信息，根據用戶信息進行相應調整[6]。

運行中心負責整個輸電網絡的運行管理，根據供電區供給的電壓生成運行日志，通過微機進行日志顯示，DOS模型負責分析運行日志、電力傳感器和用戶需求3種數據，根據處理結果發出運行指令，整個運行中心由數據庫記錄整個過程[7]。該模型的技術優勢在于能夠實現分布式操作系統的管理，實現不同位置用戶信息的處理。

監控中心分為調度監控和運行監控，調度監控主要監控調度中心數據，通過變電站和電力報表數據完成調度監控，變電站通過二次線路保證運行安全，運維人員更加電力報表收集電表信息；運行監控主要根據運行中出現的數據異常進行分析，通過ACGAN算法完成異常分析統計[8]。

2 DOS系統運行模型

傳統電網的運行模式較為簡單，缺少必要的安全防護，因此本文設計一種DOS系統運行模型，該模型也被稱為獨立設備管理層DOS(分布式操作系統)模型，采用該模型的目的在于加強電網安全防護能力，而且使電網運行智能化，符合現代電力發展需求[9]，DOS系統運行模型如圖2所示。

圖2 DOS系統運行模型

電網的DOS運行模型主要針對輸電站和功能運行進行設計，利用DOS系統的數據搬運能力和安全性強的特點，對輸電站設備進行集成化控制，對電網功能設備模塊化管理，實現電網的安全運行。該模型在工作過程中，在中心控制機的作用下，實現故障預警、LED顯示、線路模擬運行等，其中對于輸電站設備，主要進行遠程測控和信號解調，經過解調后的變電站信號進行線路集成，將信號電路集成在AC-DC芯片中，實現輸電站的統一管理[10]。

功能運行線路設計通過強制解調裝置將變電站信號解調為電流信號，然后經過管道強控功能傳輸到中心控制機中，中心控制機對電流信號進行分配，分配的功能模塊包括故障報警、LED顯示、線路模擬運行、工作站、運維中心和微機收錄，而無線通信負責聯通幾個功能模塊，指令傳達可以直接對中心控制機進行指令調度[11]。

整個電網DOS系統運行模型的構建依賴于解調裝置和集成芯片，電力調度能夠在此模型中實現運行預覽，為電網運行提供模型參照，加強了電網安全性[12]。

3 安全監控網絡設計

通過市場調研，分析電力市場成交記錄，為提高電網網架的經濟性，需要對整個網架運行進行優化，本文根據數據評估，利用雙層建模理論建立網架優化模型，使電網運行達到經濟運行的目的[13]。經濟運行優化模型如圖3所示。

圖3 安全監控網絡架構

安全監控網絡的設計以C/S結構當做基本框架，其中設有配電終端、網絡通訊和監控設備，配電終端由變電站和發電場組成，負責電力的輸送和控制；網絡通訊通過光纖和無線網絡完成，根據傳感器采集的配電網信息，將信息輸送到各自處理主站或者由數據庫收錄；監控設備不僅負責收集電力調度信息，而且需要分析設備狀態，需要根據設備狀態分析對電力調度的影響，將處理數據上報至控制中心[14]。在本研究中，監控設備可以為分布式的，也可以為集中式的。通過接收主站的信息能夠實現配電終端的運行信息，在無線網絡或者光纖、載波的通信下實現數據信息的傳遞。

安全監控網絡架構的建立對整個電網運行具有重要意義，通過各種監控設備實現電網無死角監控，監控設備上架設的通信網絡能夠及時傳輸電網信息，使控制中心能夠掌握電網運行狀態，使調度指令更加準確[15]。

4 ACGAN算法

生成對抗網絡(ACGAN)算法能夠對電力監控的數據合理化分析，通過博弈的方法對監控數據進行訓練式分析，然后生成對抗網絡，利用對抗數據實現電力調度數據的實時監控，為后續檢修提供安全保障[16]。

根據監控數據記錄，對期望達到的安全標準進行數據化，由此得到電網運行最具安全表達式為：

Ez～Pz(z)[ln(1-D(G(z)))]

(1)

式(1)中,V(G,D)表示電網運行安全標準，Ex～Pdata表示實際運行電網調度安全值，Ez～Pz(z)表示期望調度安全值，D(x)表示調度安全設備參數，G(z)表示監控設備安全參數。

傳統的電力調度網絡都是無監控模型，ACGAN將監控網絡應用到電力調度運行系統中，可以使監控圖像顯示出電力運行狀態[17]。根據期望的電力安全標準，ACGAN算法在此基礎上進行安全分析，并結合信息交互理念得到最佳目標函數為：

Ls=E[lnp(s=real)|xdata]+

E[lnp(s=fake)|xfake]

(2)

式(2)中,Ls表示電力信息交互最佳安全目標，p(s=real)表示電網真實安全標準數值，p(s=fake)表示算法能達到的最佳運行安全標準。

從監控網絡數據及最佳安全目標函數可以看出，ACGAN損失函數能夠表示輸入樣本電力運行信息與電力安全標稱值之間的關系，即：

Lc=E[lnp(C=c|xdata)]+

E[lnp(C=c)|xfake]

(3)

式(3)中,Lc表示生成對抗網絡的損失函數，p(C=c|xdata)表示輸入電力運行信息，p(C=c)表示電力安全標稱值。

為保證監控網絡有效采集到電力調度設備的運行數據，對監控數據進行初始化，并利用微機算法編寫程序代碼，將安全標準代碼寫入算法程序中，將安全標準樣本當作最佳調度方案，然后在DOS運行模型的輸出層與電力設備對接[18]，得到電力運行安全監控樣本函數為：

Lsupervised=-E(x,y)～Pdata[lnp(y′|x,y′

(4)

式(4)中,E(x,y)～Pdata表示監控資料庫中安全標準，表示監控電力數據內積運算，y′表示電力運行存在的不可控數據變化，K表示運行監控設備采集樣本總數，N表示整個電網環境下的設備安全總量，C表示標準電力監控安全代數，E(y,y′)表示電網安全總期望。

因此，實際運行中，電網設備的損失函數為：

Lreal=Lsupervised

(5)

對損失函數生成數據，其監控誤差由生成安全樣本過程中產生，即監控數據相似取值；或者是在輸出端采集的電力傳輸造成的損失。通過降低監控電力運行安全期望，由soft函數表示電力設備狀態變化，有：

softmax(x)=softmax(x-c)

(6)

式(6)中,x表示監控設備產生的數據誤差，c表示輸出端引起的誤差損失。

Lunsupervised=-Ex～pg[lnp(y′|x,y′

(7)

在監控網絡中，每個生成器生成的ACGAN樣本的輸入參數與期望安全值吻合，其中生成器的構建方法通過下列代碼實現:

生成器的構建代碼：def build_generator(self):

model = Sequential()

model.add(Dense(128 * 7 * 7, activation='relu', input_dim=self.latent_dim))

model.add(Reshape((7, 7, 128)))

model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

model.add(UpSampling2D))

model.add(Conv2D(128, kernel_size=3, padding='same'))

model.add(Activation('relu'))

model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

model.add(UpSampling2D))

model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, padding='same'))

model.add(Activation('relu'))

model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))

model.add(Conv2D(self.channels, kernel_size=3, padding='same'))

model.add(Activation('tanh'))

model.summary()

noise = Input(shape=(self.latent_dim,))

label = Input(shape=(1,), dtype='int32')

label_embedding = Flatten()(Embedding(self.num_classes, 100)(label))

model_input = multiply([noise,label_embedding])

img = model(model_input)

通過上述代碼實現生成器的構建。

因此監控數據的生成流程與輸入電力調度指令存在細微差異[19]，由此產生的生成數據的損失為：

(8)

電力調度過程中通過調整各類機器參數，根據控制指令分別構建運行模型和監控網絡的布置方案。即運行模型安全函數為：

LD=0.5×(Lreal+Lfake)

(9)

監控網絡安全函數為：

LG=0.5×(LFM+Lunsupervised)

(10)

其中,由于監控功能的不同形成的安全函數存在差異，具體表現為：

(11)

式(11)中,LFM表示ACGAN算法分析前后電力調度差異項，Ex～Pdata表示調度資料庫期望函數，Ez～Pz表示監控資料庫安全標準，f(x)表示電力調度運行中變化函數，G(z)表示監控設備采集的運行數據函數。

ACGAN算法針對整個調度運行數據，對生成的調度數據與監控安全標準進行分析，通過計算各自在運行中的損失函數，最終得到穩定的安全運行函數式，為智能電網的安全提供數據保證[20]。

5 試驗結果與分析

本實驗在華中智能電網環境下進行，建立多個測試網點，經過人員記錄和微機采集，對調度安全監控系統進行測試，根據系統數據屏顯示，現場實驗報表生成，最終統計結果驗證了本實驗的可行性[21]。現場實驗環境設置，電網輸電采用多個電壓等級變電站，最低為400 MW，最高為2 500 MW；傳感器數據采集精度為96%，微機算法運算誤差小于2.5%，通信方式采用無線通信。硬件配置參數如表1所示。

表1 實驗環境參數

實驗室計算機應用Win 10×64系統，對電力調度運行監控數據進行統計，根據測試記錄顯示，通過后續分析，將不同電網等級的監控事件和安全等級列表顯示，從而得到電網運行結果，假設在兩個小時內獲取電力調度運行數據，為了適宜性說明本研究的試驗結果，僅僅抽取運行告警、故障告警、設備檢修、允許并網等幾種類型的數據信息，在數據庫中的數據抽取情況如表2所示。

表2 電力調度運行結果顯示

本文實驗采集了4個不同電網等級數據進行分析，根據監控事件劃分為3個安全等級，其中電網功率為445.04 MW的電網監控事件發現設備問題，并駁回了并網請求，將此設定為II級安全；電網功率為1 260.59 MW的電網監控事件均正常，因此允許并網，將此設定為III級安全；電網功率為1 511.96 MW的電網監控事件存在安全告警，駁回了并網請求，設定為I級安全；電網功率為220.76 MW的電網監控事件均正常，因此允許并網，將此設定為III級安全。明顯安全等級越高，則電網安全性越好，達到III級安全允許并網。實驗數據表明本研究對電網運行安全的嚴謹性，體現了研究方案的可靠性。

根據文獻[1]深度學習算法和文獻[2]提出的大運行體系以及本文的安全監控曲線，對3種研究方案的安全指標進行對比，安全監控曲線如圖4所示。

圖4 并網安全監控曲線

圖4中對3種不同方案的安全監控指標進行對比，其中文獻[1]提出的深度學習算法安全指標隨電網功率增加逐漸減小，最低指標為75%；文獻[2]提出的大運行體系在800 MW之前安全指標減小較為明顯，之后逐漸穩定在78%；本研究整體安全指標減小較為緩慢，而且穩定安全指標為90%。可見本研究安全監控指標更高，電力調度更為安全。

為了解本研究電力調度系統在電網中的穩定性，利用Matlab進行仿真，并與傳統調度模型進行對比，電網運行穩定性仿真如圖5、6所示。

圖5 本研究電網運行穩定性

分析圖5中電網運行穩定性曲線，可以看出電網波動頻率在40～60 Hz范圍，整體波動范圍不大，穩定性較好；而圖6中傳統電力調度電網波動頻率在30～70 Hz范圍，波動范圍較大，穩定性較差。驗證了本研究電力調度的穩定性能。

圖6 傳統電網運行穩定性

綜合上述實驗分析，本文設計的電力調度安全監控網絡，對智能電網的發展有促進作用，能夠增加電力調度的安全性，同時加強了系統穩定性，達到對電力安全實時監控的目的，體現了本研究在電力運行方面的重要意義，解決了傳統電網安全監控力度不足的問題[22]。

6 結束語

本文主要研究電力調度運行的安全監控問題，通過分析國內外研究方案，對電力調度系統進行設計。通過設計DOS系統運行模型和安全監控網絡，保證電力調度運行結構和運行實時監控；采用ACGAN算法生成安全標準，加強了系統監控能力，同時增加了調度安全性。最后進行實驗測試，根據測試運行結果生成不同安全等級，保障了實驗的嚴謹性；對系統安全指標和運行穩定性進行對比，驗證了本研究的優越性。

但是本研究在實驗中仍存在一些不足，由于國調范圍較大，通信過程較長，容易造成指令傳達的延遲；人為和特殊情況造成的監控設備損壞仍沒有較好的處理辦法。希望后續能夠針對這些問題加以完善。