一种大电网在线整合潮流的方法和系统.pdf

本发明的实施例提供了大电网在线整合潮流的方法和系统，可有效提高计算效率，尤其是在于大规模电网情形，其效率会有效提高，并增加稳定性。所述方法包括：设备名称的自动映射；电网数据自动拼接；电网拓扑的动态引用；坏数据辨识与过滤；按数据的优先级解决数据不一致问题。所述系统包括：映射单元、拼接单元、引用单元、辨识与过滤单元和解决单元，用于按数据的优先级解决数据不一致问题。采用在线整合潮流算法，提高了计算数据的质量，降低了数据维护的难度和工作量，从而提高了电网高级计算分析程序的在线应用水平。

1、  一种大电网在线整合潮流的方法，其特征在于，包括如下步骤：
设备名称的自动映射；
电网数据自动拼接；
电网拓扑的动态引用；
坏数据辨识与过滤；
按数据的优先级解决数据不一致问题。

2、  一种大电网在线整合潮流的系统，其特征在于，包括：
映射单元，用于设备名称的自动映射；
拼接单元，用于电网数据自动拼接；
引用单元，用于电网拓扑的动态引用；
辨识与过滤单元，用于坏数据辨识与过滤；
解决单元，用于按数据的优先级解决数据不一致问题。

一种大电网在线整合潮流的方法和系统
技术领域
本发明涉及一种电网技术，尤其涉及一种大电网在线整合潮流的方法和系统。
背景技术
跨区互联电网规模大，覆盖地域广，电网建设相对滞后，从整体上看，暂稳问题和动态稳定问题不同程度的存在，数量可观的安全自动装置也增加了运行的复杂性。传统的在线稳态计算和离线典型数据稳定分析已经逐渐不能满足电网安全运行对计算分析提出的要求了。特别是在面临重大灾害时，电网的运行情况发生重大变化，迫切需要相应的算法能够根据分散的在线运行数据，自动建立相应的电力系统数学计算模型，对电网进行全面在线计算分析。
另一方面，潮流计算是电力系统计算分析中的基础。通过潮流计算，不但可以给出电网运行的主要信息，也为稳定分析和辅助决策计算等应用提供初始数据。在我国，由于电网分属不同的调度机构运行和管理，特定的调度中心一般只维护和使用本地的数据。由于缺乏合理有效的整合潮流算法，大规模的潮流数据拼接通常只能离线以人工方式完成。对于跨区大电网，潮流数据整合往往需要多名专业人员数周的工作量，远远不能满足在线快速分析的需要。
在电网调度中心，传统的潮流计算主要基于两类数据：在线EMS数据和离线分析数据。它们都是由特定部门为特定应用环境而建立的，由于建模的载体、目的不同，建模过程相对独立，很难将两类数据直接进行简单的合并。一般情况下，在线数据与离线数据具有普遍的不一致性，各自具有不同的命名规范，不同的等值、简化的处理，尤其在低电压等级以及新投运厂站等方面，两者的差异非常明显。即使在在线数据之间，由于主网/子网数据普遍存在交叉耦合的情况，也很难实现模型的直接拼接。
整合潮流算法的目的是通过输入多套在线数据与离线数据，在进行简单的人工设置后，自动完成模型拼接，数据调整，形成一套建模完整、与实际电力系统工况一致的潮流计算数据。从而突破潮流计算数据建模在规模和效率上的限制，为大电网在线计算分析提供优质的数据服务。其中需要解决的基本问题包括：
1、规模问题
在电网分层分区管理下，传统的在线潮流计算规模往往比较小，特别是对于跨区大电网来说，在线计算往往只包含骨干主网，其规模往往只有相应的离线计算的十分之一。另一方面，对于暂态稳定仿真和小干扰计算等应用，仅靠主网的潮流基础数据很难得到可信的分析结果。
2、效率问题
对于跨区大电网来说，传统的离线潮流数据的准备往往需要多名专业人员数周的工作量，远不能满足电网在线分析决策的要求。整合潮流算法需要突破完全由人工维护的限制，在秒或分钟级内形成潮流数据，实现大电网潮流计算在线自动运行。
3、在线数据的一致性问题。
各级调度中心提供的在线数据普遍存在时间、空间上的不一致问题。直接采用量测数据往往会造成比较大的误差，甚至计算不可行。
从时间上来看，在线数据每时每刻都在发生着变化，采集时间上的不一致性必然带来了量测数据的不一致。特别是经济发展迅速的地区，电网本身的变化也比较频繁，在线量测适应快速变化的电网需要一定的时间，也导致在线数据也与实际系统会产生一定的出入。
从空间上来看，各调度中心提供的在线数据在网络结构上存在着重叠和互补的现象，其中重叠部分的数据客观上也存在着不一致性。
同时，由于状态估计算法的不完善和EMS维护滞后等原因，EMS状态估计输出的局部在线数据也会与实际系统存在较大的出入，也会影响潮流计算的结果。
整合潮流算法需要综合考虑各部分数据在时间、空间上的不一致性，形成严格满足潮流方程、与电网实际工况尽可能一致的计算数据。
总之，潮流计算数据的准备在规模和效率上的限制已经成为阻碍电网深度在线分析技术应用的主要瓶颈之一。
发明内容
本发明的实施例提供了大电网在线整合潮流的方法和系统，可有效提高计算效率，尤其是在于大规模电网情形，其效率会有效提高，并增加稳定性。
本发明的实施例提供了一种大电网在线整合潮流的方法，包括如下步骤：
设备名称的自动映射；
电网数据自动拼接；
电网拓扑的动态引用；
坏数据辨识与过滤；
按数据的优先级解决数据不一致问题。
本发明实施例还公开了一种大电网在线整合潮流的系统，包括：
映射单元，用于设备名称的自动映射；
拼接单元，用于电网数据自动拼接；
引用单元，用于电网拓扑的动态引用；
辨识与过滤单元，用于坏数据辨识与过滤；
解决单元，用于按数据的优先级解决数据不一致问题。
采用在线整合潮流算法，对于1万节点规模的电网，可在1分钟内完成在线数据读入、自动映射、拼接、数据调整计算，形成一套可进行暂态稳定分析的潮流计算数据。形成的潮流数据与电网运行真实工况基本一致；同时，该算法能保证分析电网的完整性，满足稳定分析对电网建模详细程度的要求。在算法中充分利用现有数据资源，根据各类数据的特点科学地进行整合，提高了计算数据的质量，降低了数据维护的难度和工作量，从而提高了电网高级计算分析程序的在线应用水平。
附图说明
图1示出了本发明实施例一的在线数据与离线数据之间的映射关系；
图2示出了本发明实施例的在线数据一致性调整。
具体实施方式
为了便于本领域一般技术人员理解和实现本发明，现结合附图描绘本发明的实施例。
实施例一
本实施例提供了一种大电网在线整合潮流的方法，
在线整合潮流算法的基本过程包括：设备名称的自动映射，电网数据自动拼接，电网拓扑的动态引用以及根据数据优先级解决数据不一致性问题等步骤。
1、设备名称的自动映射
建立在线和离线设备名称映射表是数据整合的基础和关键。映射表是在线和离线数据之间最主要的连接桥梁。但在实际中，直接形成所有电气设备的映射表有很大难度，这是因为：
(1)、两类电网数据基本是独立维护和使用的，由于等值、T接线路等建模的不同，很难做到将所有电气设备一一映射；
(2)、同一电气设备在两类数据中有不同的名称，传统的离线数据中甚至没有设备名称；
(3)、离线数据往往规模庞大，人工维护设备映射表对于跨区大电网是不切实际的；
为实现不同调度中心的在线数据的自动使用和拼接，首先需要建立设备名称及其属性的自动映射。基本原理为：根据在线/离线设备名称、连接关系、编号、元件参数以及人工定制等信息动态地形成各类设备映射表，支持多对多映射，支持不同类型设备之间的映射，如图1所示。
对于跨区大电网来说，由于数据涉及范围广，数据量大，对应关系复杂，采用传统人工维护的方法难以解决电网设备动态映射的问题。根据电网的实际情况和规律，采用以下原则和方法实现电网设备的动态智能映射。
(1)、以厂站为基本映射单位的动态设备映射。在电网计算数据中，厂站位于电网层次结构中的中间层，其数量相对有限，不同数据之间的厂站映射相对易于维护。同时形成厂站映射后，厂内/外的电网设备映射的形成也大为简化。
(2)、采用以厂站和设备的标准命名为核心的技术实现动态映射。
(3)、根据联络设备(线路或变压器)和设备的等值属性实现等值设备和等值网络的复杂映射。由于离线数据与在线数据建模不一致，一些情况下，在线数据只有厂站出线的等值量测；另一些情况下，实际系统存在提前投运的厂站，在线数据具有详细的厂站建模，而离线数据相对比较简单。在这类在线/离线数据不一致的情况下，需要建立复杂的映射关系，保证等值设备、等值电网的在线量测能够在整合潮流中得到准确、完整的体现。
2、电网数据的自动拼接
在形成电网设备名称的映射表后，整合潮流算法根据其中的联络设备和等值设备信息将上下级电网、各分区电网数据进行自动拼接，形成结构上与实际系统一致的电网计算数据模型。
3、电网拓扑的动态引用
基于在线设备拓扑连接关系(是指前面映射表中的关系吗，并详细说明“映射表”)，根据映射表对电网数据中的设备连接关系进行动态调整，保证整合后的电网拓扑结构能够适应电网的变化，与电网的真实工况保持一致。同时避免了大规模电网拓扑计算带来的维护和效率问题。
4、坏数据辨识与过滤
基于相对完整的网架结构和可信电网参数，对EMS的熟数据/生数据进行进一步的坏数据辨识与过滤，并在离线建模缺失的地方增加平衡负荷。
另外，对于状态估计值与实际值相差较大的运行数据，引入SCADA采集值作为参考。这是因为，EMS在满足潮流方程的前提下，对于SCADA的量测作了误差最小的处理，然而对于某些重要量测而言，EMS也会带来一定的数据污染。整合潮流算法在离线数据对比的基础上，引入SCADA采集值作为参考，有效的减少了某些重要测点上的EMS估计值误差问题，提高了电网潮流数据的合理性。
5、按数据的优先级解决数据不一致问题
各套电网在线数据普遍存在交叉耦合的情况，在时间、空间上均存在不一致性。综合潮流算法提出了高电压等级主干输电网数据优先级最高，次级电网数据适当调整，无在线运行数据采集的设备跟踪电网变化，吸收计算误差的调整策略，图2示出了在线数据一致性调整，详细的调整流程如图2所示。
在本算例中在线数据采用2007年12月20日上午10时05分的EMS导出数据，包括国调_20071220_1005.QS等文件，离线数据采用国调2007冬季方式数据。
整合潮流后，14个重要断面中13个断面功率误差小于100MW；邯邢北送断面由于SCADA数据误差较大，显示误差达到388MW。关键电压比较显示电压绝对误差最大为5kV。
本发明的实施例还提供了一种大电网在线整合潮流的装置，包括：
映射单元，用于设备名称的自动映射；
拼接单元，用于电网数据自动拼接；
引用单元，用于电网拓扑的动态引用；
辨识与过滤单元，用于坏数据辨识与过滤；
解决单元，用于按数据的优先级解决数据不一致问题。
采用在线整合潮流算法，对于1万节点规模的电网，可在1分钟内完成在线数据读入、自动映射、拼接、数据调整计算，形成一套可进行暂态稳定分析的潮流计算数据。形成的潮流数据与电网运行真实工况基本一致；同时，该算法能保证分析电网的完整性，满足稳定分析对电网建模详细程度的要求。在算法中充分利用现有数据资源，根据各类数据的特点科学地进行整合，提高了计算数据的质量，降低了数据维护的难度和工作量，从而提高了电网高级计算分析程序的在线应用水平。其中算法的优势在于：
(1)整合后保持计算数据的完整性；
(2)整合后潮流运行方式与电网工况基本一致；
(3)采用智能分析的算法在一定程度上自动适应在线/离线数据的增加、删除和修改，减少人工维护的工作量；
(4)自动适应在线电网的拓扑变化；。
虽然通过实施例描绘了本发明，但本领域普通技术人员知道，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，就可使本发明有许多变形和变化，本发明的范围由所附的权利要求来限定。