基于QT與潮流計算優化的電網監控系統設計及應用

［摘 要］電力系統的監控和管理需求，尤其是在實時數據處理和決策支持方面，隨著電網規模的擴展和智能化水平的提升而不斷增加。面對傳統電網監控系統計算效率低下和難以適應大規模電網快速計算的問題，提出一種基于QT 框架與潮流計算算法優化的電網監控系統。系統測試顯示，QT– 潮流計算算法在不同分布式電源容量變化下，能有效維持較高的電壓穩定性和系統穩定，在增加分布式發電量后，節點電壓幅值由1.00 增至1.04，顯示出高穩定性。研究表明，該系統能有效提高電網運行效率和可靠性，優化了數據處理和用戶交互體驗，對電力系統的穩定性和經濟性保障具有重要意義。通過改進潮流計算算法，提升計算速度與準確性，滿足了大規模電網的實時監控需求。

［關鍵詞］電網監控；潮流計算；電網調度；可靠性

［中圖分類號］TM76 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0155–03

隨著智能電網技術的廣泛運用，電力工業的信息化，智能化水平越來越高。電網監控系統不僅需要實時、準確地完成數據采集、狀態監測和故障分析，還需提供更為高效的數據處理能力和決策支持。在此背景下，電網的穩定性、可靠性以及經濟性保障成為研究與發展的重點[1–2]。潮流計算（Power flowcalculation）作為電力系統分析中的核心技術，通過計算在一定的負荷條件下，電網中各節點的電壓和線路的功率分布，為電網的設計、運行和優化提供理論依據。然而，傳統的潮流計算方法面臨著計算效率低、難以適應大規模電網快速計算的需求等問題[3–4]。在電網監控系統中，如何利用QT 的優勢以提高系統的交互性和用戶體驗，同時確保系統的實時性和穩定性，是目前研究中亟需解決的問題。此外，如何提升電網監控系統數據處理和信息展示的交互性、直觀性，以及如何在保證計算精度的同時提高計算速度，以適應實時性要求，也是當前研究中的難題。針對以上問題，研究開發一種基于QT 的電網監控系統，并結合優化后的潮流計算算法，提升系統的整體性能。

1 基于QT–潮流計算的電網監控系統優化設計

在電網監控系統中，研究以潮流計算算法為基礎構建監控網絡結構，并采用QT 開發框架實現圖形界面顯示。QT 框架為用戶交互提供了高效的圖形界面解決方案，而潮流計算算法則是確保電網各節點電壓和功率分布合理性的核心技術。QT 是一個跨平臺的應用程序開發框架，廣泛應用于創建復雜用戶界面和管理用戶輸入。潮流計算，作為電力系統分析的基礎，計算在特定負載條件下電網的電壓和功率分布，是設計和優化電網運行的理論基礎。這兩者的結合使得監控系統不僅在視覺表現上更為直觀，同時也提高了數據處理的效率和準確性。基于QT– 潮流計算的電網監控系統基礎框架如圖1 所示。

如圖1 所示，在基于QT– 潮流計算電網監控系統模型中，核心潮流計算結果被儲存于實時數據庫，后端的Java應用程序負責讀取這些數據。數據交換后，計算結果可在網頁上動態展示。此外，區域界面的展示則通過QT框架實現，從實時數據庫中提取數據并以表格方式在QT界面上顯示。同時電力潮流監控系統采用不同的網絡架構來應對各區的特定需求。在D區監控，系統結構基于瀏覽器/服務器（Browser/Server，B/S）模式，允許運維人員通過Web瀏覽器直接訪問和管理電力運行數據。而在A區監控，采用客戶端/服務器模型，強化數據處理和監控調度的能力。A區數據監控及運維框架如圖2所示。

如圖2 所示，A 區監控包括多臺關鍵服務器，數據服務器負責數據采集，數據庫服務器則處理數據的存儲和管理。應用服務器處理潮流計算并更新結果至數據庫，輔助電力調度人員做出調度決策。網絡間的數據通信通過前置服務器和WEB 服務器進行，確保信息安全與及時更新。此外，D 區監控的網絡通過防火墻與A 區監控相連，使潮流計算結果能夠同步至D 區服務器，并通過網絡發布，使得電力運維人員能夠通過網頁實時監控電網狀態，如設備的越限或過載情況，以便及時做出必要的調整或處理。

構建基礎電網監控系統后，系統采用雙端模式發送與接收數據，根據從客戶端或瀏覽器收到的計算請求，執行潮流計算，并將結果反饋給用戶。

2 基于潮流計算與QT框架的電網監控系統測試分析

在進行基于潮流計算與QT 框架的電網監控系統的測試與分析時，將系統部署于城市配電網和區域輸電網絡，并進行實時數據采集、狀態監測和故障分析，從而分析電網在高需求時段的穩定運行和故障快速響應。測試條件和要求則設定以驗證監控系統在電網運行狀態下的性能，覆蓋從高負載到低負載的各種情況。關鍵參數包括電源容量的變化、節點電壓的穩定性和故障響應時間。使用仿真軟件模擬電網運行，同時記錄系統的響應速度和數據處理能力。確保所有測試在嚴格控制的環境下進行，以評估系統在實際運行中的表現和可靠性。

研究通過驗證系統的穩定性、電壓分布對比來分析系統測試情況。不同分布式電源容量下電壓分布對比情況如圖3 所示。在9 節點下，按照0.6，0.8，1，1.2，1.4 比例接入分布式電源，代入程序得出各節點電壓，以A、B、C、D、E 代替。

圖3 中，不同分布式電源容量從0 至30 MW 增加，電壓幅值標幺值在各節點呈現出不同的變化趨勢。可以看出，節點A 的電壓幅值從1.00 增加至1.04，隨后下降至0.99，反映出電壓隨著分布式發電量的增加初期上升，后因系統負載或調節因素調整而下降。節點E 作為一個對比，其電壓幅值始終在1.00～1.05 波動，顯示出相對較高的電壓穩定性。此外，節點C在30 MW 時的電壓幅值下降至0.97，表明系統可以有效反映出問題節點在高分布式發電容量下的電壓穩定性。

圖4 為文章算法與其他4 種算法的穩定性與電壓幅值對比。其中，除基礎快速潮流算法與線性化潮流算法為潮流算法基礎改進系統，另外兩種則為常見優化系統。由圖4（a）可以看出，隨著迭代次數從200 增加至800，QT– 潮流計算的穩定性成功率從98% 提高到99.8%，而其他算法的成功率則分別從較低的初始值緩慢增長。基礎快速潮流算法的成功率僅從95% 提升到97.2%，遺傳– 長短時記憶網絡算法（Genetic Algorithm-Long Short Term Memory，GA–LSTM）從93% 增至95.7%，反向傳播卷積神經網絡（Backpropagation Convolutional Neural Network，BP-CNN）和線性化潮流算法的穩定性增長更低，分別從90%和88%不斷增至93.2%和91.5%。可以看出，在處理復雜的電網條件和高負載變化時，QT- 潮流計算提供了更高的魯棒性，系統能夠有效適應網絡波動，維持系統穩定。圖4（b）則是不同算法的仿真節點電壓幅值對比。可以看出，QT– 潮流計算在所有節點上相比其他4 種算法均顯示出較高的電壓幅值。具體來說，節點2 的電壓幅值在QT– 潮流計算為0.993，而其他算法的表現則在0.988～0.991 變化。在節點6 中，QT– 潮流計算維持了0.981 的電壓幅值，相比之下，線性潮流算法顯示最低的電壓幅值0.974。

總之，QT– 潮流計算算法在系統可能面臨的不穩定條件下能夠維持較高電壓水平和穩定性。其他算法雖然也能維持接近1.0 的電壓水平，但在多數節點上的電壓幅值普遍低于QT– 潮流計算，歸因于其在處理電網負荷波動和分布式資源集成方面的局限性。此外，BP–CNN 和線性潮流算法在節點4 和13 上，表現出更顯著的電壓下降，這進一步體現了QT- 潮流計算在確保電網整體穩定性和可靠性方面的有效能力。

3 結束語

為確保電網的可靠運行，提高供電質量以及電網經濟性，研究了基于QT 和潮流計算優化的電網監控系統和應用。在試驗中，QT– 潮流計算系統在迭代200～800 次的過程中，穩定性成功率從98% 提升至99.8%，而其他比較算法，如基礎快速潮流算法和BP–CNN 的穩定性僅從95% 和93% 增長至97.2% 和95.7%。此外，在電壓穩定性方面，QT– 潮流計算系統相比于其他算法顯示出更高的電壓穩定性。QT- 潮流計算在電網復雜環境下提供了良好支持，同時能夠有效適應高負載變化和分布式資源集成，維護系統的高電壓水平和穩定性，進而提高電網的運行效率和可靠性。試驗結果表明了基于QT 和潮流計算的監控系統設計在實際應用中的優越性，對提升電網管理與監控水平具有顯著效果。盡管QT– 潮流計算在穩定性和電壓管理方面表現出色，但其在處理非常規故障情況下的表現尚未充分驗證，需進一步研究與測試。

參考文獻

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