電磁暫態(tài)仿真模型敏捷生成方法研究

黃 淼，李 韜，文 旭，鐘 浩

(1.重慶郵電大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院， 重慶 400065；2.國(guó)家電網(wǎng)公司西南分部， 成都 610041；3.三峽大學(xué) 梯級(jí)水電站運(yùn)行與控制湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 宜昌 443002)

電力系統(tǒng)電磁暫態(tài)過(guò)程是指電力系統(tǒng)各個(gè)元件中電場(chǎng)和磁場(chǎng)以及相應(yīng)的電壓和電流的變化過(guò)程[1]。電磁暫態(tài)仿真是對(duì)電磁暫態(tài)過(guò)程進(jìn)行模擬的活動(dòng)，旨在對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)進(jìn)行精細(xì)建模并得到各種暫態(tài)響應(yīng)的詳細(xì)時(shí)域波形，其應(yīng)用涵蓋電力系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、運(yùn)行及科學(xué)研究的各個(gè)方面[2-4]，已成為了解和掌握電力系統(tǒng)暫態(tài)復(fù)雜行為的必要工具和常規(guī)手段。

按照電磁暫態(tài)仿真建模的自動(dòng)化程度，建模方法大致分為2種。第1種建模方法是手動(dòng)方法，仿真人員主要通過(guò)PSCAD等仿真軟件提供的建模平臺(tái)，采用類似于搭積木的方式，將各種模型進(jìn)行組合和連接。借用軟件領(lǐng)域敏捷開(kāi)發(fā)[5]的理念，第2種建模方法可歸納為敏捷建模方法，其特點(diǎn)是利用計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)或半自動(dòng)地生成電磁暫態(tài)仿真模型。顯然，第2種方法的工作效率更高，出錯(cuò)幾率更小。目前，國(guó)內(nèi)外針對(duì)該方法的研究主要集中在機(jī)電暫態(tài)仿真模型到電磁暫態(tài)仿真模型的轉(zhuǎn)換方面?，F(xiàn)有文獻(xiàn)從機(jī)電暫態(tài)與電磁暫態(tài)模型間的對(duì)應(yīng)關(guān)系、模型布局算法、轉(zhuǎn)換方法的有效性等方面，對(duì)PSS/E、BPA、PSASP向PSCAD的轉(zhuǎn)換進(jìn)行研究[6-12]。Kasauli等[6]和陶華等[7]提出了由BPA向PSCAD模型自動(dòng)轉(zhuǎn)換的方法。張民等[8]借助E-Tran庫(kù)和自定義組件，利用Matlab程序?qū)SS/E仿真文件轉(zhuǎn)化為PSCAD仿真文件，最終實(shí)現(xiàn)快速建模。綜上可知，已有研究針對(duì)的是能夠獲取機(jī)電暫態(tài)仿真數(shù)據(jù)的場(chǎng)景[13-15]。但是，對(duì)大型工業(yè)企業(yè)電網(wǎng)進(jìn)行仿真建模時(shí)，這些電網(wǎng)一般不會(huì)提供機(jī)電暫態(tài)仿真數(shù)據(jù)，仿真人員只能根據(jù)描述網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的圖形文件來(lái)開(kāi)展工作。鑒于此，有必要研究根據(jù)圖形文件快速生成電磁暫態(tài)仿真數(shù)據(jù)的建模方法。

隨著深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展，已有研究將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)[16-17]。其中，圖像識(shí)別技術(shù)利用可快速分析圖形特征的優(yōu)勢(shì)，易于實(shí)現(xiàn)單個(gè)或多個(gè)圖形的目標(biāo)檢測(cè)。某種程度上來(lái)說(shuō)，圖像識(shí)別技術(shù)模仿并強(qiáng)化了人類對(duì)圖形信息的識(shí)別能力，能代替人類自動(dòng)處理大部分的辨別圖形物理信息的工作，降低人類工作負(fù)擔(dān)。這為根據(jù)電力系統(tǒng)圖形文件快速生成仿真模型提供了新的解決思路。

為應(yīng)對(duì)面向大中型工業(yè)電網(wǎng)開(kāi)展電磁暫態(tài)仿真建模的場(chǎng)景需求，提出一種基于圖形識(shí)別技術(shù)的敏捷建模方法。基于CNN、矢量緩沖區(qū)等圖形識(shí)別技術(shù)，該方法可自動(dòng)識(shí)別描述電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的圖形文件并自動(dòng)生成電磁暫態(tài)仿真數(shù)據(jù)，從而快速生成電磁暫態(tài)模型。

1 電磁暫態(tài)敏捷建模策略

電磁暫態(tài)敏捷建模框架如圖1所示，主要包括離線訓(xùn)練和仿真數(shù)據(jù)生成2個(gè)環(huán)節(jié)。離線訓(xùn)練環(huán)節(jié)的主要任務(wù)是：基于電力系統(tǒng)元件數(shù)據(jù)集，利用特征提取網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練生成電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型。該模型以描述電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的圖形文件作為輸入，以元件類型信息和位置信息作為輸出。

圖1 電磁暫態(tài)敏捷建?？驁D

需要說(shuō)明的是，圖形文件中，表示設(shè)備之間連接關(guān)系的直線或折線被歸類為連接線，對(duì)其開(kāi)展特征提取較為困難，因此，單獨(dú)使用線段檢測(cè)算法(比如LSD算法[18])對(duì)連接線進(jìn)行處理。除了設(shè)備之間的連接線外，其余元件(比如發(fā)電機(jī)、變壓器等)均被歸類為普通元件，特征提取較為容易，利用元件識(shí)別模型檢測(cè)即可。

仿真數(shù)據(jù)生成環(huán)節(jié)的主要任務(wù)是：根據(jù)元件識(shí)別模型的輸出結(jié)果和線段檢測(cè)得到的連接線信息判斷元件的拓?fù)溥B接關(guān)系，最終將其轉(zhuǎn)化為可識(shí)別的電磁暫態(tài)仿真數(shù)據(jù)文件。

1.1 電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型

考慮到電力系統(tǒng)元件信息的多元化和目標(biāo)種類的復(fù)雜度，引入CNN用以提高解析電力系統(tǒng)圖形信息的時(shí)效性。基于CNN構(gòu)建的電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型由輸入圖形文件、中間層和輸出元件信息3個(gè)部分組成，結(jié)構(gòu)如圖2所示，其中Detector classifier為檢測(cè)分類器。

圖2 基于CNN的電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型結(jié)構(gòu)框圖

輸入為電力系統(tǒng)圖形文件。在中間層中，首先選取VGG16[19]作為預(yù)訓(xùn)練模型，并在其生成的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)之后連接6個(gè)尺度逐漸減小的多尺度卷積層，分別為38×38×512、19×19×1024、10×10×512、5×5×256、3×3×256和1×1×256。為確保元件識(shí)別的準(zhǔn)確度，用來(lái)檢測(cè)電力元件的每個(gè)卷積模型在各個(gè)特征層中均不同，即提取元件特征的尺度不同。其中，對(duì)于維度為M×N×P的電力元件特征，使用對(duì)應(yīng)的過(guò)濾器進(jìn)行卷積即可產(chǎn)生一些固定維度的元件預(yù)測(cè)。檢測(cè)環(huán)節(jié)中則對(duì)不同尺寸的電力元件圖像進(jìn)行回歸與分類。

在模型的訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)L[20]包括元件的類別損失和元件的位置損失，L的表達(dá)式見(jiàn)式(1)。通過(guò)損失函數(shù)的最小化，不斷縮小元件分類與位置的預(yù)測(cè)誤差，最終通過(guò)非極大值抑制環(huán)節(jié)篩選出置信度最高、存在目標(biāo)元件的區(qū)域，實(shí)現(xiàn)元件的類型信息判定。

(1)

式中：L為總的損失函數(shù)；N為先驗(yàn)框正樣本的數(shù)量；Lconf為元件類別置信的損失；Lloc為目標(biāo)框的元件位置損失；c為元件類別置信度的預(yù)測(cè)值；l和g分別表示預(yù)測(cè)框與真實(shí)框的位置參數(shù)。

在輸出層，由于電氣元件目標(biāo)邊框預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸入選取了多層卷積的模型結(jié)構(gòu)特征，因此能生成不同尺度的默認(rèn)框。元件特征默認(rèn)框的中心坐標(biāo)可由式(2)計(jì)算得出，利用元件特征的中心坐標(biāo)與偏移值W和h則能計(jì)算出電力網(wǎng)架結(jié)構(gòu)中元件邊框的矢量坐標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)元件位置信息的生成與輸出。

(2)

1.2 訓(xùn)練模式與評(píng)估指標(biāo)

為減少無(wú)效的圖形文件訓(xùn)練次數(shù)，提高電力系統(tǒng)元件模型的泛化能力，在訓(xùn)練過(guò)程中引入早停機(jī)制[21]。另外，為減少迭代運(yùn)算的時(shí)間，獲得較高的識(shí)別率，訓(xùn)練時(shí)還需進(jìn)一步引入自適應(yīng)學(xué)習(xí)率進(jìn)行調(diào)整[22-23]。具體訓(xùn)練步驟：① 制作電力系統(tǒng)元件數(shù)據(jù)集；② 對(duì)電力系統(tǒng)圖形文件進(jìn)行預(yù)處理；③ 設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，包括卷積層激活函數(shù)、損失函數(shù)、初始學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)與批次值等；④ 開(kāi)展模型訓(xùn)練；⑤ 生成最優(yōu)識(shí)別模型。

采用平均精度均值(mean average precision，mAP)對(duì)算法模型的可行性與有效性進(jìn)行評(píng)估。計(jì)算每個(gè)電力元件類別的平均精度(average precision，AP)，再對(duì)所有類別的平均精度求取均值，即可求得mAP[24]表達(dá)式，具體見(jiàn)式(3)。

(3)

式中：P為精確率；R為召回率；TP為正確檢測(cè)出的元件的數(shù)量；FP是圖片背景被誤認(rèn)為元件的數(shù)量；FN是元件被誤認(rèn)為圖片背景的數(shù)量；APc表示第c類元件的精確率的均值；rc表示第c類劃分召回率；Nc表示第c類劃分精確率和召回率的數(shù)量；mAP表示平均精度的均值；N表示劃分的元件類別總量。

1.3 元件拓?fù)溥B接關(guān)系

如前所述，電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型輸出的是元件類型信息和位置信息，且元件位置信息采用2組矢量坐標(biāo)來(lái)描述。對(duì)于元件之間的拓?fù)溥B接，還需通過(guò)普通元件的位置與連接線兩者間的關(guān)系進(jìn)行判斷。

矢量緩沖區(qū)分析是一種以矢量數(shù)據(jù)為中心和基礎(chǔ)構(gòu)造鄰域范圍的特殊方法，能夠有效區(qū)分表征不同位置信息的矢量數(shù)據(jù)。引入矢量緩沖區(qū)作為約束條件，將對(duì)元件之間是否具有拓?fù)溥B接的分析轉(zhuǎn)化為矢量緩沖區(qū)分析。

設(shè)定普通元件的鄰域半徑為R，以此為緩沖區(qū)約束構(gòu)建拓?fù)渑袚?jù)。式(4)為電力系統(tǒng)元件的緩沖區(qū)約束。

Bi={x∶d(x，Oi)≤R}

(4)

式中：d代表任意點(diǎn)距元件對(duì)象的最小歐式距離；Bi代表d小于或者等于R的點(diǎn)的集合；x代表任意點(diǎn)；Oi代表約束對(duì)象，即普通元件。

開(kāi)展矢量緩沖區(qū)分析時(shí)，對(duì)于扁長(zhǎng)型的母線元件，設(shè)其滿足線性緩沖約束；對(duì)于電機(jī)、變壓器等非扁長(zhǎng)型元件，令其滿足點(diǎn)緩沖區(qū)約束。電機(jī)及母線的緩沖區(qū)示意圖如圖3所示。

圖3 矢量緩沖區(qū)示意圖

假設(shè)描述電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的原始圖形文件中有N個(gè)元件，通過(guò)判定連接線與普通元件矢量緩沖區(qū)的位置關(guān)系，可輸出元件的拓?fù)溥B接關(guān)系。確定元件拓?fù)溥B接關(guān)系的步驟：① 令i=0；② 讀取識(shí)別模型輸出的第i個(gè)元件的位置信息，為其設(shè)定合適的矢量緩沖區(qū)約束；③ 遍歷編號(hào)為i+1～N的元件，判斷LSD算法提取的連接線是否存在于構(gòu)建的元件矢量緩沖區(qū)內(nèi)，若存在，可判斷兩者相連；否則，判斷兩者不相連；④i=i+1；⑤ 若i

1.4 電磁暫態(tài)仿真數(shù)據(jù)的生成

如前所述，在得到元件的拓?fù)溥B接關(guān)系后，即可采用文獻(xiàn)[7-9]中的類似方法，通過(guò)計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)生成電磁暫態(tài)仿真數(shù)據(jù)。但需注意以下方面：

1) 要轉(zhuǎn)換生成電磁暫態(tài)仿真軟件可識(shí)別的數(shù)據(jù)文件，該文件格式應(yīng)具備可讀性。例如，PSCAD的仿真數(shù)據(jù)文件采用XML格式，因此可被論文自主開(kāi)發(fā)的程序讀取；而EMTP-RV的仿真數(shù)據(jù)文件采用二進(jìn)制格式，除非敏捷建模開(kāi)發(fā)者掌握該文件結(jié)構(gòu)，否則無(wú)法運(yùn)用本文所提出的方法開(kāi)展敏捷建模。

2) 采用本文方法生成的仿真數(shù)據(jù)只刻畫(huà)了仿真模型的類型信息和仿真模型之間的連接關(guān)系。對(duì)于仿真模型的具體參數(shù)，還需建模人員手動(dòng)輸入，但仍較大程度地減少了建模工作量。

2 算例驗(yàn)證

2.1 離線訓(xùn)練

離線訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本均取自IEEE算例，包括IEEE 6節(jié)點(diǎn)、IEEE 9節(jié)點(diǎn)和IEEE 14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的接線圖，圖形中包含電機(jī)、母線以及變壓器等常見(jiàn)模型。電力系統(tǒng)元件數(shù)據(jù)集共包含10 000個(gè)訓(xùn)練樣本和1 500個(gè)測(cè)試樣本。

在元件識(shí)別模型訓(xùn)練階段，將元件特征輸入后使用批標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，各層卷積層均采用非飽和、非線性的ReLU激活函數(shù)。其余參數(shù)依據(jù)訓(xùn)練效果進(jìn)行多次調(diào)試，具體離線訓(xùn)練參數(shù)如表1所示。分類精確度訓(xùn)練結(jié)果如表2所示。

表1 離線訓(xùn)練參數(shù)

表2 分類精確度訓(xùn)練結(jié)果

訓(xùn)練后電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型的平均精確度均值和損失函數(shù)變化曲線如圖4、5所示。

圖4 電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型的平均精確度均值

圖5 電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型損失函數(shù)變化曲線

分析圖4、5可知：電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型的平均精確度均值曲線能夠快速收斂，并達(dá)到較高的精確度(約98.41%)，損失函數(shù)曲線同樣能夠快速收斂；電力系統(tǒng)識(shí)別模型中輸出的元件類型和位置信息精確度較高，能夠滿足敏捷建模的要求。

2.2 算例測(cè)試

基于上述離線訓(xùn)練得到的元件識(shí)別模型，對(duì)某個(gè)描述IEEE 5節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的圖形文件(如圖6所示)進(jìn)行識(shí)別，并開(kāi)展敏捷建模測(cè)試。

圖6 IEEE 5節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)示意圖

依據(jù)電力系統(tǒng)元件識(shí)別模型輸出的信息和元件拓?fù)潢P(guān)系的判斷，生成的PSCAD仿真模型如圖7所示。圖7顯示，利用本文方法快速生成的仿真模型完整再現(xiàn)了原始圖形文件描述的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

圖7 根據(jù)本文方法生成的仿真模型示意圖

3 結(jié)論

針對(duì)大型工業(yè)企業(yè)電網(wǎng)僅提供電力系統(tǒng)圖形文件的仿真建模場(chǎng)景的情況，提出一種根據(jù)圖形文件快速生成電磁暫態(tài)仿真模型的方法。首先，構(gòu)建基于CNN的電力系統(tǒng)識(shí)別模型，利用該模型提取圖形文件中的元件類型和位置信息；然后，建立矢量緩沖區(qū)約束，對(duì)元件拓?fù)溥B接關(guān)系開(kāi)展分析；最后，自動(dòng)生成電磁暫態(tài)仿真數(shù)據(jù)文件。針對(duì)某個(gè)IEEE 5節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的有效性。相較于傳統(tǒng)的電磁暫態(tài)仿真建模過(guò)程，該方法可大幅減少人工建模的工作量。在后續(xù)研究中，如何改進(jìn)本文方法以應(yīng)對(duì)大規(guī)模電力系統(tǒng)的泛化能力是需要關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題。