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基于大數(shù)據(jù)的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法研究

2022-05-24 11:44:16盧人杰羅興智
電子設(shè)計(jì)工程 2022年10期
關(guān)鍵詞:實(shí)驗(yàn)

盧人杰,劉 寧,李 頔,樊 映,羅興智

(貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司畢節(jié)供電局,貴州 畢節(jié) 551700)

我國電網(wǎng)線路錯(cuò)綜復(fù)雜,為了保證電網(wǎng)的安全 穩(wěn)定運(yùn)行,構(gòu)建了一種電力調(diào)度管理模式,根據(jù)各種渠道采集電力調(diào)度信息,結(jié)合每時(shí)段的電網(wǎng)數(shù)據(jù)參數(shù),平衡各個(gè)階段的電網(wǎng)輸送任務(wù)。目前,我國電網(wǎng)中已經(jīng)應(yīng)用了配電自動(dòng)化技術(shù)、信息化技術(shù)以及智能技術(shù)等多種技術(shù),運(yùn)行過程中存在著大量的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù),一旦電力調(diào)度運(yùn)行過程中出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn),就會(huì)帶來很大的經(jīng)濟(jì)損失和能源損失,因此每個(gè)電網(wǎng)總站都會(huì)配備多個(gè)電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警器,其運(yùn)行的核心是電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法。電網(wǎng)運(yùn)行過程中自身會(huì)存在運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),如果可以根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)行趨勢,判斷電力調(diào)度運(yùn)行存在的安全風(fēng)險(xiǎn)概率,即可極大地減少電力事故,保證電網(wǎng)的安全性[1-2]。

傳統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法對(duì)于部分持續(xù)時(shí)間較長的電力調(diào)度運(yùn)行任務(wù)的預(yù)警存在反應(yīng)延遲的缺陷,降低了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效率和準(zhǔn)確率。為了解決以上問題,該文設(shè)計(jì)了基于大數(shù)據(jù)的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法,以大數(shù)據(jù)技術(shù)為核心,進(jìn)一步研究電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法,以降低電力事故的發(fā)生概率。

1 構(gòu)建評(píng)估模型

電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的本質(zhì)是以系統(tǒng)上傳的各個(gè)電力調(diào)度狀態(tài)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)估方法可以反映電力調(diào)度隨時(shí)間變化的情況,也可以反映出電力調(diào)度運(yùn)行的安全狀態(tài),因此該文根據(jù)電力系統(tǒng)的電壓、有功和設(shè)備缺陷構(gòu)建電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)估模型,確定評(píng)估指標(biāo)。

具體安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算公式如下:

根據(jù)式(1)可以計(jì)算出在電力調(diào)度運(yùn)行過程中安全風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo),分別是低電壓安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、過負(fù)荷安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)以及電壓失穩(wěn)安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)[4-5]。

電力調(diào)度運(yùn)行正常管理模式下的電壓應(yīng)該處于一個(gè)穩(wěn)定的定值,電壓不會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)。電力調(diào)度運(yùn)行的低電壓風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)不是電壓失穩(wěn)安全風(fēng)險(xiǎn)的特殊情況,其指的是電網(wǎng)運(yùn)輸每條線路的運(yùn)行電壓相對(duì)于正常線路的電壓都較低,經(jīng)研究,低電壓安全風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率符合多維正態(tài)分布特點(diǎn),分布規(guī)律如下:

其中,v表示電力線路電壓幅值;e(v)表示電壓幅值的期望值;表示電力調(diào)度運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的分布方差;表示母線電壓與運(yùn)行參數(shù)相關(guān)的靈敏度矩陣;vp表示運(yùn)行參數(shù)之間的協(xié)方差矩陣[6-8]。

對(duì)上述公式進(jìn)行分析,得出電力調(diào)度運(yùn)行低電壓安全風(fēng)險(xiǎn)概率與電壓數(shù)值呈線性關(guān)系,計(jì)算出每一個(gè)電力調(diào)度管理分支的電壓,并對(duì)其進(jìn)行加權(quán)處理,得出電力調(diào)度運(yùn)行低電壓安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)價(jià)公式:

其中,risklv表示電力調(diào)度運(yùn)行低電壓安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo);risklvi表示電網(wǎng)第i個(gè)低電壓指標(biāo);m表示預(yù)設(shè)故障集中的故障數(shù)目[9-11]。

在電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)事故中負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)引起的事故嚴(yán)重程度最高,因?yàn)橐坏╇娋W(wǎng)內(nèi)呈現(xiàn)過負(fù)荷狀態(tài),由于電力調(diào)度管理本身就需要很好的運(yùn)維環(huán)境和推力,在超負(fù)荷情況下,更是沒有可能利用電網(wǎng)各個(gè)線路內(nèi)的有效功率帶動(dòng)電網(wǎng)運(yùn)行,最終使電力調(diào)度系統(tǒng)癱瘓,造成不可計(jì)量的經(jīng)濟(jì)損失和能源消耗,因此構(gòu)建過負(fù)荷運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)是該文研究的重點(diǎn)[12-14]。同樣,該指標(biāo)滿足泊松分布,分布條件如下:

其中,pr表示電力調(diào)度運(yùn)行線路的有功潮流百分比,mvn定義為有效有功潮流與最大潮流值的比;e(pr)表示pr的期望值;表示過負(fù)荷的分布方差。采用同樣方法對(duì)電力調(diào)度任務(wù)內(nèi)的荷載比和有功潮流比進(jìn)行加權(quán)處理,得到電力調(diào)度運(yùn)行安全負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)如下:

其中,riskol表示電力調(diào)度運(yùn)行負(fù)荷安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo);riskolj表示第j條線路的過負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo);m為預(yù)設(shè)故障集中的故障數(shù)目[15-16]。

電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)中的低電壓安全風(fēng)險(xiǎn)不同于電壓失穩(wěn)的安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),前者在電力調(diào)度過程中的電壓必須時(shí)刻處于低值狀態(tài)[17-18],但是后者發(fā)生的情況下整個(gè)線路的電壓不同時(shí)處于一個(gè)狀態(tài),處于一個(gè)狀態(tài)就不是失穩(wěn)風(fēng)險(xiǎn),而是失效風(fēng)險(xiǎn)。電壓失穩(wěn)安全風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)規(guī)律滿足正態(tài)分布,由兩個(gè)相同的周期組成,正是根據(jù)這一特點(diǎn),構(gòu)建電壓失穩(wěn)安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。安全風(fēng)險(xiǎn)正態(tài)分布規(guī)律如下:

其中,L~n表示系統(tǒng)負(fù)荷;μl表示負(fù)荷分布的期望值;表示負(fù)荷分布的方差。由于該電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的規(guī)律性,綜合線路的最大負(fù)載量和穩(wěn)定度可以直接得出電力調(diào)度運(yùn)行電壓失穩(wěn)安全風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo),具體如下:

其中,riskop表示電力調(diào)度運(yùn)行電壓失穩(wěn)安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo);riskolp表示第l條線路的過負(fù)荷風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

2 算法分析

2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)是目前新興的人工智能技術(shù),主要通過專業(yè)軟件對(duì)所需數(shù)據(jù)進(jìn)行大范圍的采集與分析,具有較強(qiáng)的決策能力和洞察能力,對(duì)于該文研究的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法而言,正需要大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢。根據(jù)該文設(shè)定的研究目的和目標(biāo),大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要任務(wù)是實(shí)時(shí)采集電力調(diào)度運(yùn)轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生、消除、替代的電力數(shù)據(jù),結(jié)合數(shù)據(jù)采集結(jié)果對(duì)所構(gòu)建的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行分析,為基于大數(shù)據(jù)的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法奠定穩(wěn)定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.2 算法流程

以電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ),該文具體介紹了基于大數(shù)據(jù)的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法的計(jì)算流程,首先將預(yù)警算法識(shí)別到的電力調(diào)度線路和記錄調(diào)度狀態(tài)進(jìn)行映射處理,提取電力調(diào)度運(yùn)行參數(shù),并對(duì)有效指標(biāo)關(guān)聯(lián)參數(shù)進(jìn)行編碼,編碼公式如下:

其中,s(i)表示風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)函數(shù);n表示電力調(diào)度管理過程中同時(shí)運(yùn)行的任務(wù)數(shù);k表示各個(gè)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)所代表的序列號(hào)。

然后將每個(gè)電力調(diào)度任務(wù)進(jìn)行區(qū)域劃分,以提高風(fēng)險(xiǎn)存在范圍的查詢速度,將每個(gè)具有關(guān)聯(lián)性的指標(biāo)初始化,使編碼長度均為M,取值區(qū)域?yàn)閇0,2.3]。最后計(jì)算所有編碼的電力調(diào)度數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)綜合概率,若計(jì)算結(jié)果為正數(shù),代表電力調(diào)度運(yùn)行存在風(fēng)險(xiǎn),立即將該計(jì)算結(jié)果傳輸?shù)焦芾韺樱镁€性回歸算法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息提醒。計(jì)算公式如下:

其中,f表示電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率;farg表示電力調(diào)度狀態(tài)的平均適應(yīng)度;fmax表示最大適應(yīng)度。

3 實(shí)驗(yàn)分析

該文通過上述過程完成了基于大數(shù)據(jù)的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法的設(shè)計(jì),為了檢驗(yàn)此算法是否具有意義,接下來需要進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)以期對(duì)該算法的應(yīng)用效果進(jìn)行論證,避免對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn)偶然性,該文選擇基于先進(jìn)先出的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法和基于公平競爭的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法作為傳統(tǒng)的對(duì)照方法(以下簡稱傳統(tǒng)算法1 和傳統(tǒng)算法2),共同完成實(shí)驗(yàn)。由于測試的是預(yù)警算法的性能,不考慮安全風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的不確定性等其他因素,將貴州某地區(qū)的電網(wǎng)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,用計(jì)算機(jī)主機(jī)代替每個(gè)發(fā)電站,并且在試驗(yàn)電網(wǎng)中隨機(jī)加入二級(jí)電力調(diào)度運(yùn)行異常風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)驗(yàn)前要進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)模擬電網(wǎng)運(yùn)行的數(shù)據(jù)以及風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查與錄入,以保證實(shí)驗(yàn)的順利運(yùn)行,同一時(shí)間,應(yīng)用3 種電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法,在實(shí)驗(yàn)過程中,一旦出現(xiàn)突發(fā)事故立即停止實(shí)驗(yàn),保證電網(wǎng)的運(yùn)行安全。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖1 所示。

圖1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

因?yàn)閷?shí)驗(yàn)的特殊性,該文選擇實(shí)驗(yàn)的預(yù)警時(shí)間為一個(gè)固定的時(shí)間,不可擾亂正常的電網(wǎng)調(diào)度工作,實(shí)驗(yàn)結(jié)束后對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),得出結(jié)論。

該文實(shí)驗(yàn)對(duì)比了3 種電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法的運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)間以及預(yù)警準(zhǔn)確度。預(yù)警時(shí)間比較的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1 所示。

表1 預(yù)警時(shí)間比較

分析表1 可知,傳統(tǒng)算法1 的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)間為2.44 s,傳統(tǒng)算法2 的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)間為3.16 s,是3 種算法中最高的,而該文算法的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)間為0.38 s,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于實(shí)驗(yàn)對(duì)比算法,說明該文算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)的快速預(yù)警。

在上述實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上比較了3 種算法的預(yù)警準(zhǔn)確率,比較結(jié)果如圖2 所示。

圖2 預(yù)警準(zhǔn)確率比較結(jié)果

對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該文研究的基于大數(shù)據(jù)的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法的預(yù)警準(zhǔn)確率最終高于另外兩個(gè)傳統(tǒng)算法。

綜上所述,通過衡量各個(gè)影響因素的得出,基于大數(shù)據(jù)的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法比傳統(tǒng)方法的預(yù)警算法具有較高的效率和準(zhǔn)確率。

4 結(jié)束語

該文首先對(duì)電力調(diào)度運(yùn)行管理目的和工作任務(wù)進(jìn)行了解,根據(jù)其特點(diǎn)和相關(guān)公式計(jì)算,構(gòu)建電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)估模型,并總結(jié)相應(yīng)安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的評(píng)估流程,結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和電力調(diào)度運(yùn)行參數(shù)提取方法,進(jìn)一步完善基于大數(shù)據(jù)的電力調(diào)度運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警算法的設(shè)計(jì)與應(yīng)用,最后通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析,證明該文研究的預(yù)警算法比傳統(tǒng)的預(yù)警算法具有較高的工作效率和準(zhǔn)確度,可以保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,促進(jìn)電力事業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

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