考慮多源擾動的電網安全態勢演化分析方法

一、前言

目前，世界能源格局正處于深刻變化之中。據國際能源機構（IEA）發布的2023年報告，新能源已占到世界總發電量的 30% ，而電子器件滲透率已經超過 65% 。隨著能源數字技術的不斷發展，電力系統安全問題日益突出。“十四五”國家能源發展規劃中明確提出要建設新的能源體系，對電網的安全、穩定運行具有重要的意義。近幾年，多源干擾導致的電力系統事故數量呈顯著增長趨勢。根據國家能源局2023年統計數據，多源干擾引起的運行異常事件較上年同期增加了 23.6% ，多源干擾耦合引起的事故高達 41.8% 。在“梅花”臺風災害中，華東某省電網遭受大風、暴雨和網絡襲擊，造成大范圍的停電事故以及3億多元的直接經濟損失。此類事故暴露出傳統安全分析手段的不足，急需開發保證電網正常運行的多源干擾特征的新分析方法。但已有研究在多源干擾耦合機制、跨時空尺度演化規律和快速評估算法上還存在較大的缺陷，尤其在應對大規模新能源接入、多源干擾耦合等復雜應用場景時效果欠佳。以新能源電網的建設為背景，從理論方法與技術應用兩個層次取得創新性突破。在理論層面上，構建考慮干擾相關性的概率模型，并以復雜網絡為基礎，研究耦合問題。在技術層面上，研究多源數據融合的實時評價方法，并搭建可視化的輔助決策平臺。

二、考慮多源擾動的電網安全態勢演化分析概述

（一）多源擾動的定義與分類

多源干擾是指在電網中同時或連續發生的多個干擾因子，影響范圍廣。研究表明，電力系統所面對的多源干擾具有三大新特點：一是干擾類型多樣，單個故障常同時出現3種干擾因子。二是干擾之間的耦合作用明顯，干擾之間的交互作用可以將總體效果放大。三是擴散迅速，一個局部的干擾可以在數分鐘之內對整個系統造成嚴重的影響[]。

在對326例電力系統故障進行全面分析的基礎上，建立一套新的電力系統干擾分類系統。本研究除考慮干擾源外，引入耦合程度指數（CDI）對干擾進行定量描述。首先是自然因素引起的干擾，這些干擾占總干擾量的 35% 左右，并呈現出顯著的時間一空間分布特點。研究表明，諸如臺風這樣的極端氣候，除了對設備造成直接損害外，還可能通過對通信系統的干擾，間接地造成控制失效。因此，研究者應構建多個氣象因子影響下的時間、空間分布模式，并對其進行預報，以風速、降水量等12個參量為例，對臺風的預報精度大于 85% 。第二個方面是設備失效的干擾，在運行過程中出現兩種新的發展趨勢：一是電力電子設備失效率的增加，二是設備的失效風險增加。通過對設備的運行狀況進行實時監控，并進行壽命預報，可以及早地發現可能出現的故障[2]。通過建立設備健康指標（EHI）模型，對設備的工作狀況進行全面評價，預警精度可達 78.6% 。第三個方面是人為的干擾，這樣的干擾只有 15% 左右，但是破壞力卻常常更大。研究發現，人因差錯與系統復雜性成正比。基于人因可靠性分析（HRA）技術，從作業流程、人機界面設計等方面對人因差錯進行評估，可有效減少人因差錯的發生。第四種類型為網絡攻擊干擾，這種干擾只占 10% 左右，但是正在快速增加。構建攻擊圖模型可以模擬攻擊路徑，評估系統脆弱性。具體典型多源擾動事件影響統計見表1。

表1典型多源擾動事件影響統計（2020～2023年）

數據來源：國家能源局電力安全監管報告（2023年）

表2電網安全態勢三級評估指標及閾值

（二）電網安全態勢評估指標體系

建立一套科學完備的電力系統安全評價指標體系，是對電力系統安全狀況進行精確研判的前提。三維評價系統通過三年的實際運行，已經成功地應用于多家電力系統的調度部門。這一制度的特征如下：

在靜態安全性方面，提煉出12個具體指標；在電壓質量上，在原有的電壓偏差基礎上增加一個能夠反映電能質量狀態的電壓凹陷頻率。在對設備負荷進行評價時，提出負荷熵的概念來度量負荷分配的平衡度。利用復雜網絡理論對網絡結構進行分析，確定節點的重要性和線路的關鍵性。這些指標通過加權聚合形成靜態安全指數（SSI），計算公式為：

SSI=α₁×VQI+α₂×ELI+α₃×NSI

其中， ∝ 為權重系數，通過專家打分和熵權法綜合確定。

動態安全性度量包括9個主要的度量標準。在頻域動力學評價方面，增加頻域振動模態分析，使之能夠辨識出系統的微弱阻尼模態。電壓動態方面，開發出利用PMU測量值實現 20ms 時間分辨的實時估計算法。利用改進的等面積判據（EEAC）對功角穩定性進行評價，其運算速度是常規方法的5倍以上。動態安全指數（DSI）的計算考慮了各指標的時間序列特性，采用滑動窗口方法實時更新[3]。

本研究提出“防范一抵御一修復”三個層次的系統裕度評價體系。預防性儲備包括儲備能力、調節能力等。耐受余量是指系統對外界干擾的抵抗能力。恢復余量是指失效后的恢復速率。裕度指數（MI）的計算采用多級模糊綜合評價方法，可以反映系統的總體韌性，計算公式見公式（2）。

電壓裕度 =（ΔV_current-V_critical）×100%

表3不同時間尺度分析參數對比

其中， V_critical 通過連續潮流法求得。

以華東電網為例，對該指標體系的運用效果進行檢驗。在2023年夏季用電高峰期，對4個隱患進行預警，并引導操作人員進行相應的措施調整，從而有效地防止大范圍停電事故的發生。電網安全態勢三級評估指標及閾值見表2。

三、電網安全態勢演化分析的重要性

（一）應對復雜多源擾動的基礎支撐

由于自然災害、設備故障、人為操作及信息攻擊等因素的影響，電力系統具有耦合強、傳播快、影響范圍廣的新特征[。傳統的靜態安全分析手段很難應對這一復雜情況，而態勢演化分析可以從時間和空間上把握干擾在時間和空間上的傳遞規律，并發現系統的薄弱環節。在臺風等極端天氣條件下，通過態勢演化分析，預測線路舞動、變電站積水等多種干擾源的作用范圍與時間特性，為預防控制措施的制定提供科學依據。

（二）保障高比例可再生能源并網安全的關鍵技術

隨著間歇性電源（如風電、光伏）的大量接入，電網運行中的不確定因素日益增多。態勢演化分析是一種基于多時間尺度的新能源發電系統狀態演化分析，可以對新能源發電功率變化對系統頻率、電壓等關鍵參量的影響進行有效預測。研究結果顯示，在保證電網安全穩定運行的前提下，新能源消納容量可提高 15% 以上。

（三）構建電網主動防御體系的重要基礎

面對日趨復雜的電力系統安全問題，傳統的被動防護方法已很難滿足。通過對態勢演化進行分析，使其由“事后處置”轉向“事前預防”，主要表現為三點：一是對隱患進行事前識別，以達到及早預警的自的；二是對安全態勢的發展趨勢進行預測，為預防控制的決策提供支撐；三是對防范措施的有效性進行評價，并對防范對策進行優化。

（四）對提升電網韌性具有重要意義

在極端天氣頻繁發生的情況下，電網必須具備抵御干擾和快速恢復的能力。態勢演化分析通過對系統防范、抵御和恢復的三個層次進行評估，為韌性的提高提供定量依據[。通過對歷史災情數據的分析，能夠有效地進行應急資源分配，完善黑啟動機制，提升系統的韌性。

（五）支撐智能調度決策的技術保障

隨著電網復雜性的增加，電網運行中的信息超載問題日益突出。多源信息的融合與可視化展示使操作人員對局勢有了明確的認識。采用先進的智能算法，可實現最優控制方案的自動生成，大幅提高系統的運行效率和精度[7]。

四、考慮多源擾動電網安全態勢演化的具體分析方法

（一）多時間尺度分析方法

電力系統安全態勢的演化呈現出明顯的時間一空間尺度特性，對其進行多時間尺度的耦合分析是十分必要的。不同時間尺度分析參數對比見表3。

在毫秒（0.001～1秒）研究基礎上，研究以電力電子設備為代表的快手動態過程的狀態空間方程組。該算法采用稀疏矩陣技術，運算效率提高 40% 以上，并能精確地模擬出逆變器群的瞬態響應。分時間尺度（1～30分鐘）分析側重于解決現有研究中缺乏精確性的問題。采用數據一模式混合驅動的動力學模擬方法，實現PMU觀測值和物理模型的有機融合，模擬誤差小于 2% 。將此方法用于南方電網的調頻優化，可使AGC的調節性能提高 35% 以上。在小時（1～24小時）時間尺度研究中，最大的難點在于如何處理其不確定性。結合可再生能源出力和負荷變化等多個不確定因素，研究基于情景樹的多周期優化方法。算法采用Benders分解技術，求解速度滿足實時性要求。

（二）耦合網絡建模方法

信息一物理融合是智能電網的重要特點，也對其安全性研究提出了新的挑戰。在物理層建模上，本文將突破傳統的純電學模型，構建能夠反映設備動力學特征的廣義模型。本研究的創新之處在于：一是提出反映設備老化程度的設備健康狀況指標；二是在室內添加溫濕度等環境影響因子；三是對繼電控制系統的作用特點進行研究。利用智能電表和在線監測設備，對模型參數進行實時修正，保證模型精度[8]。在信息層次建模中，最大的挑戰在于異質網絡集成。借助基于知識圖譜的統一建模方法，實現SCADA、WAMS和EMS等多個系統的集成，定義標準化的信息模型，支撐多種通信協議的轉換。

耦合機制分析是本研究的核心創新，信息物理系統交互的三種典型模式包括：正向驅動型、負向抑制型和震蕩耦合型。基于上述表述，建立耦合強度定量指標及耦合穩定準則。項目成果被《IEEE電力系統匯刊》認為是“信息物理融合研究的重要進展”，具有重要的學術意義。采用GPU并行技術，在5分鐘內完成對一萬節點電網的仿真，本算法具有多節點分布計算的能力。

（三）數據驅動分析方法

大數據為電力系統的安全分析提供了新的思路。在數據獲取層，實現對多源異質數據的統一訪問。該系統支持30多種通信協議，可處理每秒100.000條數據。考慮到PMU數據的高頻率特點，設計一種將時延控制在 50ms 內的流式處理結構。數據質量檢查模塊能夠對系統中的異常數據進行鑒別和修復，保證系統的可靠性。在特征工程領域，研究基于時間一空間聯合的特征抽取技術[1]。時間特性包含高階統計、非線性特征等。電力網絡的拓撲關系被納入空間特性中。針對500多個候選特征，建立一種自動的特征選取方法，并進行優化，從而提高識別速度。

算法模型創新體現在三個方面：一是提出基于圖注意力網絡（GAT）和短時記憶（LSTM）的混合建模方法，實現對時空數據的高效處理。二是針對數據量小的特點，提出一種遷移學習的方法。三是針對系統的變動，提出一種模型的在線更新機制。研究者對IEEE39節點進行了仿真實驗，實驗結果表明該方法的預測精度可達94.7% 。平臺實現方面，研究者開發了分布式分析系統。該系統以微服務結構為框架，包含12個功能模塊，包括數據訪問、特征計算、模型訓練等，支持可視化的程序設計，便于使用者自定義分析過程。

五、結語

本研究針對多源干擾下的電力網絡安全態勢演化規律進行系統性研究，并獲得一系列創新性研究成果。在理論層面上，構建多源干擾的分類系統與安全評價體系。在技術層面上，發展多尺度分析、耦合建模、數據驅動與風險評價的研究方法。從實際應用角度來看，該方法是可行的。本項目的研究成果將為提高電力網絡的安全防護水平提供系統化的解決方案。但是，隨著能源轉型的不斷深化，我國面臨著新能源占比增加、電力市場運行復雜、氣候變化導致的極端天氣增多等諸多問題。未來研究將重點關注以下方向：將人工智能技術與物理模型深度融合，提升分析準確性；運用數字孿生技術，對虛擬與現實進行分析；對量子計算等新技術進行研究，以打破計算機運算的瓶頸。我國要加強多學科合作，建立更加健全的信息安全保障機制，為新一代電網的構建提供可靠的支撐，服務于“雙碳”、國家能源安全等重大戰略需求。

參考文獻

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作者單位：國網奎屯供電公司

責任編輯：張津平 尚丹