大电网安全稳定预警、预防控制和紧急控制的一体化协调控制方法

具体实施方式

下面参照附图并结合实施例对本发明作进一步详细描述。但是本发明不限于所给出的例子。

本发明大电网安全稳定预警、预防控制和紧急控制的一体化协调控制方法，包括下列步骤：

1)、汇总数据采集系统采集的大电网各类稳态和动态数据，通过数据整合，提供给稳定分析计算；

2)、利用系统自学习能力，实时匹配当前方式和历史严重故障形态，作为稳定分析计算的在线追加故障；

3)、利用扩展等面积法对电网仿真后的曲线数据进行数据挖掘，抽取系统的稳定性量化特征，包括稳定模式和稳定裕度，进行大电网的安全稳定评估、分析和预警；

4)、当电网具有正的安全稳定裕度时，利用稳定裕度及相关的灵敏度分析技术，进行发电机极限出力、极限负荷和稳定断面极限功率计算；

5)、当电网具有负的安全稳定裕度时，利用稳定裕度及相关的灵敏度分析技术，进行大电网安全稳定预警基础上的预防控制计算，确定预防控制措施量及控制代价；同时进行大电网安全稳定预警基础上的紧急控制计算，确定紧急控制措施量及控制代价；

6)、利用预防控制和紧急控制的优化、协调的控制算法，自动搜索预防控制和紧急控制的优化组合，其步骤如下：

i.先在不采用紧急控制的条件下，针对扰动全集按照下式(1)求取预防控制的最优解。若不存在可能解，说明必须考虑紧急控制；

$\min C\left(x_T\right)=\min (C_P\left(x_T\right)+C_e(x_T,e))=\min (C_P\left(x_T\right)+\underset{i=1}{\overset{n_i}{\Sigma }}{C}_{\mathrm{ei}}(x_T,e_i))---\left(1\right)$

s.t.g(x_T)＝0  (2)

h(x_T，e)＝0  (3)

其中，C为一年中稳定控制的总代价，C_P为一年中预防控制代价；紧急控制C_e为紧急控制e的代价；紧急控制C_ei为紧急控制e_i的代价；n_f为需要考虑的扰动场景总数，式(2)为运行的等式约束，如潮流方程；式(3)包含控制量的容量限制和对稳定裕度的要求；

ii.将x₀取作x_T，对式(4)进行优化，否则，将式(1)的最优解P_opt和对应的靶点x_T作为对式(4)进行优化的条件，并将其代价记为C_P.min备查，再逐个地针对单个扰动，求取紧急控制子问题的初始可行解，

minC_ei(e_i(x_T))    (4)

s.t.g(x_T)＝0      (5)

f(e)≥0           (6)

λ_i(x_T，e_i)≥0    (7)

式(6)代表紧急控制设备的容量限制；式(7)保证系统的安全稳定性；

iii.以初始可行解为起点，沿具有最小性能代价比的措施方向减小控制量，直至系统不稳，此时的控制量记为e′；然后在性能代价比高于该控制量e′的措施子空间中按性能代价比的大小依次增加控制量，直至不但系统稳定、而且减小其任何措施的控制量后，都无法用性能代价比更高的措施来改进，此时的控制量即为在不采取预防控制措施的条件下使系统稳定且代价最小的最优紧急控制解C_ei.min；

iv.如果满足$\underset{i=1}{\overset{n_f}{\Sigma }}{\alpha }_i{C}_{\mathrm{ei}.\min }\left(x_T\right)<C_{p.\min },$说明紧急控制比预防控制合理，如果该不等式不成立，则需在紧急控制和预防控制两者之间进行协调，即以子问题的最优解为式(1)的初始解，开始优化，若该初始解各项紧急控制性能代价比中的最小值大于预防控制性能代价比中的最小值，则用后者取代之，如此不断寻优，直到两者相等。

在本发明中，披露了一种大电网安全稳定预警、预防控制和紧急控制的一体化框架。图1是一体化框架的原理图。在线安全稳定预警与决策支持系统依靠传统的仿真技术，利用EEAC量化分析理论，从仿真曲线中抽取电网的稳定性量化特征，实现电网的安全稳定评估、分析和预警功能；在此基础上，利用稳定性量化指标以及灵敏度分析技术，进行电网具有正的安全稳定裕度运行条件下的极限功率计算，以及具有负的安全稳定裕度运行条件下的预防控制、紧急控制的优化协调计算，从安全性和经济性两种角度提高电网的运行水平。

在本发明中，披露了一种汇总大电网各类静态和稳态数据的数据整合方法。图2是内网采用实时模型，外网采用离线模型或上一级电网转发的准实时模型的数据整合方案。数据整合主要有三部分内容：(1)如果外网采用离线模型，从反映不同边界条件和负荷水平的外网模型库中选择合理的离线模型作为外网模型；如果外网采用上一级电网转发的准实时模型，则将之直接作为外网模型；(2)在统一时标下，获取内网SCADA数据，安控装置的稳态数据，PMU动态数据，排除数据中的坏数据，进行内部电网的状态估计，获得满足安全稳定分析精度要求的实时内网模型；(3)外网模型与内网实时模型匹配、合并，得到完整的电力网络模型。

在本发明中，披露了一种利用系统自学习能力，实时匹配当前方式和历史严重故障形态在线追加预想故障的方法。图3是在线追加预想故障的原理框图。对于电网历史上发生的严重故障，由于其发生机率低，囿于在线安全稳定预警与决策支持系统实时性要求和运行资源饱和的矛盾，没有必要在每个计算轮次中都考虑。本发明披露的在线追加预想故障的方法，利用在线系统设置的历史严重故障库、运行方式和环境库，以及自学习规则库，实时匹配当前电网运行方式、气象运行条件、调度操作计划等历史故障重现要素，追加历史发生的研究故障到在线安全稳定预警和决策支持系统的预想故障库中。

在本发明中，披露了一种预防控制和紧急控制的优化、协调控制算法。预防措施必须同时考虑预想故障集中的每个故障，而紧急措施则分别针对不同故障。预防控制付出的代价与扰动是否发生无关，而紧急控制则只有在扰动确实发生时才付出代价。预防控制和紧急控制决策的协调问题是混合型的非线性规划。步骤如下：

假设通过预防控制P，将系统运行点由给定点x₀移到靶点x_T。x_T对于某些扰动可能仍然不稳定，故一旦发生危及系统安全的扰动i时立即执行专门针对该扰动的紧急控制e_i，以保证系统的稳定性。因此，协调的目标是使从x₀到靶点x_T的预防代价和x_T对应的各紧急控制代价的概率加权之和为最小。其数学模型可表示为：

$\min C\left(x_T\right)=\min (C_P\left(x_T\right)+C_e(x_T,e))=\min (C_P\left(x_T\right)+\underset{i=1}{\overset{n_i}{\Sigma }}{C}_{\mathrm{ei}}(x_T,e_i))---\left(1\right)$

s.t.g(x_T)＝0    (2)

h(x_T，e)＝0     (3)

其中，C(或C_P)为一年中稳定控制的总代价(或预防控制代价)；C_e(或C_ei)紧急控制，为紧急控制或e(或e_i)的代价；n_f为需要考虑的扰动场景总数。式(2)为运行的等式约束，如潮流方程；式(3)包含控制量的容量限制和对稳定裕度的要求，后者必须通过稳定分析来判断。目标函数中的C_ei(x)由下面的紧急控制子问题给出：

minC_ei(e_i(x_T))    (4)

s.t.g(x_T)＝0      (5)

f(e)≥0           (6)

λ_i(x_T，e_i)≥0    (7)

式(6)代表紧急控制设备的容量限制；式(7)保证系统的安全稳定性。

高维的决策空间、措施间的非线性交互、稳定控制的负效应、稳定裕度的非凸性和目标函数的局部极值进一步增加了协调预防措施和紧急决策的复杂性，需要为寻优开发新算法。为此，计算各措施的性能代价比的大小来选择措施的种类；根据稳定裕度的灵敏度来选择措施强度。同时注意EEAC所揭示的机理，例如稳定控制的附效应增加了新的动态约束：当切机使某厂的机组从临界群移至剩余群时，进一步切这些机便会对当前稳定不利；当切机使得稳定裕度增加很小或甚至下降时，不应在切同类机；当快关使得反摆失稳时，不应再增加快关措施。

先在不采用紧急控制的条件下，针对扰动全集对式(1)求取预防控制的最优解。若不存在可能解，说明必须考虑紧急控制；将x₀取作x_T，对式(4)进行优化。否则，将式(1)的最优解P_opt和对应的靶点x_T作为对式(4)进行优化的条件，并将其代价记为C_P.min备查。再逐个地针对单个扰动，求取紧急控制子问题的初始可能解。过程如下：先求得x₀处各候选措施地性能代价比，按其大小顺序依次增加各措施地控制量，并考虑相关约束和控制附效应，直至找到能使系统稳定的措施组合。这个初始解往往不是控制总代价最小的解。

搜索紧急控制子问题最优解的过程如下。以初始可行解为起点，沿具有最小性能代价比的措施方向减小控制量，直至系统不稳；再在性能代价比高于该值的措施子空间中按性能代价比的大小依次增加控制量，直至不但系统稳定，而且减小其任何措施的控制量，都无法用性能代价比更高的措施来改进。这一稳定解就是在不采取预防控制措施的条件下，能使系统稳定且代价最小(记为C_ei.min)的最优紧急控制解。

如果$\underset{i=1}{\overset{n_f}{\Sigma }}{\alpha }_i{C}_{\mathrm{ei}.\min }\left(x_T\right)<C_{p.\min },$说明紧急控制比预防控制合理，这可能发生在远距离传输水电时，否则，就应该在两者之间进行协调，即以子问题的最优解为式(1)的初始解，开始优化。若该初始解各项紧急控制性能代价比中的最小值大于预防控制性能代价比中的最小值，则用后者取代之。如此不断寻优，直到两者相等。