外文翻译译文-电力系统检测与定位的约束优化设计

电力系统检测与定位的约束优化设计MichaelJ.Smith,KevinWedewardStudentMember,IEEE,Albuquerque,NMDepartmentofElectricalEngineeringNewMexicoInstituteofMiningandTechnology,Socorro,NM87801摘要在电力系统的操作和维护中，在线监测及诊断是很重要的。本文的开始部分，针对电网状态和参数估计，提出了两种新方法，这在电网信息量一定时是适用的。该方法是基于开发一种约束优化问题的解决方案而设计的，这方案提供了一系列所需的网格信息。第一种方法试图在相对较小数位点的一组测量值中来估算网格的近似状态。限制功率平衡管的方法是基于通用的网格行为以及关于网格的特定状态来估计的，并且通过选定一组网格状态和参数的任何可用信息来最小化目标函数。第二种方法使用小数目站点的时间数据来检测和定位状态，如电网中的故障线。此方法减少了随时间变化的功率平衡集流管的目标函数，这函数对突变的局部状态和参数变化很灵敏。这种检测和定位工具的目的是为预警系统或在多模态探测系统中提供补充检查。该方法的性能在IEEE电力溢流测试网的仿真中亦得到了证明了。1、引言日常家庭，工业，商业等对电力的依赖，需要电力稳定供应。互连电网使用监控和数据采集（SCADA）系统，控制系统，和保护设备系统，以适应不断变化的负荷需求和电网故障。自电力系统放宽管制，政府就一直设法帮助电力系统控制领域认识他们的电网性能及状态，以确保电力的可靠输送。对于电网监测状态，一种经济有效且简便的方法是就地使用一组仪器仪表。利用有限的SCADA测量数据可作为备份监控工具来快速探测并定位设备故障，如传输线停运。及时检测并定位这类故障会减少连接设备的损坏，并降低级联故障的可能性，同时提高电力系统运行的感知能力。为了观察电网的状态，发展了一种测量位置的新技术。该新技术又可转换为非线性，约束，优化的问题，其中，系统状态和参数被强制到功率平衡集流管并加以限制。电力系统状态估计除了使用SCADA仪器仪表，一些研究也已被应用在使用有限测量的优化方法来估算电网问题和设备故障，尤其是测量位置的外局部区域。和这种方法相关的科研文章可查阅参考文献1，2，3。基于总线电压上，1类文献提出了一种新的故障定位算法。误差函数通过测得的和预期的母线电压幅值的差分来计算。预期母线电压幅值通过使用阻抗矩阵和最大有效故障电流来计算。文献2提出，电网现有的相位测量单元（PMU）可用于定位传输线路的故障。这通过总线系统中观察的总线电压相位差的情况及相对于它们的当前值来确定。在改变用于检测电压相位角确定的优化问题被解决后。另一种故障检测算法是从电力系统模型或实际系统中来训练神经网络去学习仿真或实际数据。相对文献3而言。另一方面，与电力系统测量输入系统进行比较，训练神经网络归为故障或电网的其它一些异常现象。本文介绍的工作描述了一种用于检测和定位异常情况的新算法，例如从远程数量有限的大型电力系统多个时间测量站点的设备故障或线路。基于此优化方法，线路停电检测和定位，目标函数在时间差分后被最小化，以识别任何网格的变化。这项工作的一个独立的问题是估计单个时间测量信息点的电力系统的状态和参数值，这可从远程站点有限数量所得。为了估计状态和参数值，在电网工作原理下，提出了一种优化的方法来最小化目标函数。2、估计电力系统状态本节讨论求解非线性约束优化（NLCO）的问题，以提供所需的网格信息。这种方法试图测量相对少量的站点来估计电网的近似状态（电压和功率）。约束功率平衡集流管的方法，是基于通用网格性能及关于网格特定状态任何可用信息的基础上最小化目标函数，来估计一组选定的网格状态和参数。与此相反，NALCO最优功率流（OPF）法已有足够多且已知的数据，包括所有的实际负载和无功功率，以及整个电网的测量数据。A、最优潮流计算最优潮流计算问题的数学公式如下：其中，x为可调变量，可以代表总线电压幅值，相角，也可以代表系统的固定参数。目标函数f（x）是代表发电机成本最小化的标量。等式约束G（x）=0代表功率潮流方程。不等式约束H（X）0，代表对变量的约束功能，如功率潮流线。此外，限制（XMINXXMAX）可直接放置在状态变量或控制变量中。这是一个典型最优潮流问题的方程，其可以通过讨论4的多种方法解决。B.目标函数NLCO问题把目标函数的设计视为捕获正常电网运行的特征。其中，WV，K，W，K，WP，WQ是每个时期的权重，以强调最小化的不同级别。权重较大的比权重较小的可减少更多的特定条件。VK是总线k中电压的大小，NBUS是目前总线的数目。k是电压相位角在整条K线的差，其中NLine是线的数目。PGK和QGK是发电机位于总线k的的有功功率和无功功率，其中NGEN是发电机的数量。PLK和QLK是负荷位于总线k的的有功功率和无功功率，其中NLoad是负荷的数量。本题中，目标函数的权重如下：电压幅值和电压相位角为WV，K=W，K=0.01，有功功率损耗为WP=0.1，和无功功率损耗为WQ=0.001。注意权重可以按比例增加，以得到相同的结果。第一项（VK-1）是每条总线在设计附近1p.u.（额定母线电压幅度），上的电压，第二项k是L-J位于总线l和j之间每条传输线K的差，以保持k小的稳定性，并在第三和第四项放入目标函数以使传输线路总的有功和无功功率的损耗最小。对于大型电力系统额定运行的更多信息，请参阅5。在此目标函数中，每一项都求平方以产生一个正的目标函数。在一般情况下，该目标函数的设计是一项工程以了解电力系统在正常条件下是如何运行的。C.等式约束（潮流约束）功率平衡方程是非线性方程的约束。这些方程限定了功率平衡集流管，这使得所有可行的解决方案受到限制。GK和BK是总线路的并联电导和电纳，其所有线路都分别连接到总线k上。GJK和BJK是总线从到k线路的串联电导和电纳。kj是相角差，J-k是总线j到k的差。D.不等式约束负载功率按大小排序。例如，如果总线k中的有功负载功率PLK，比总线，PLJ大，也就是说，PLKPLJ，则该不等式约束可以写为：PLJ-PLK=1，-1PLJPLK=0,通常，对于所有负载的排序，矩阵A可用1与较大的有效功率的列和-1与较小的有效功率的列构成。该行中的所有其他元素均为0。这形成了以下的公式的一般形式。PL1至PLNLoad是系统所有有功负载的功率。E、其它方面的制约因素该方面的约束强加变量限制给系统的每条总线上。其中，min和max分别表示以上条件的最小值和最大值。对于此非线性编程的求解用的是MATLAB函数，这是基于SQP（逐次二次编程）的方法6。该软件是使用MATLAB7开发的。对于NLCO设置分析，它假设所有传输线的参数，GJK的，BJK的和Bk的在整个电网是已知的，且GK的实际参数为零，可被忽略。在NLCO代码中，是可以改变这些参数的。以下的测试案例，系统变量PGK和VK在整个电网发电机的总线中是已知的。发电机总线变量被选为已知的，是因为它们是电力系统的核心，因此大量的仪器很大程度上取决于系统的稳定。我们最初的出发点是在一个可行的解决方案区域内，因此电网知识是重要的。对于所有未知VK和k的初始条件分别为1p.u.和0弧度。负载PLK通过已知发电机的PGK和除以电网负载数量后的总和来计算。负载QLks和发电机MGK用假定的功率因数（PF）初始化。因为我们知道所有发电机的测量有功功率，这样，我们可以就可以计算出假设的发电机无功功率PF为0.95。这些结果在IEEE118总线测试系统（详情见8）中用于模拟和分析，其中已知测量值的15是从电网取的。该系统共有472个变量。118条总线，34个发电机，91个负载，以及186条线路。其中，有34个是已知的发电机有功功率和在发电机总线上，有34个是已知的电压幅值。未知变量包括：118个电压相位角，84个电压幅值，34个无功发生器和91个负荷的有功功率和无功功率。该系统任意潮流计算可利用的数据，仅用于比较。NLCO的计算可通过调整每个时期目标函数的权重来改变。绘制该系统共有四种变量类型：电压幅值，电压相位角和负载有功功率和无功功率。记得发电机总线的有功功率和电压幅度都是假定已知的（测量），其中，一个红色的“*”匹配一个黑色的“O”是一个已知的测量。一个红色“*”的标记和黑色“O”的标志不匹配则代表其总线位置需求解的变量。其它所有的附图都可以类似地理解。图1中NLCOs的输出电压幅值由一个带有“*”的红色线条表示。黑虚线用“”表示，这是两个系统对给定负载流程的解决方案。所有的有功负载功率在系统中是未知的。图3和图4的比例在水平轴上可能会高达120，但要记住，这个系统只有91路负载总线，这意味着总线编号不是“*”或“O”。在这项工作中，使用NLP对于求解高度不确定系统未知变量时推定电网状况时可行的。为了改善此解决方案，需要更多关于电网在测量，目标函数和约束形式的信息。图1IEEE118总线系统的电压幅值图2IEEE118总线系统的电压相位角图3IEEE118总线系统负载的实际功率图4IEEE118总线系统负载的有功功率3、NLCO异常检测方法本节介绍的重点是论文并介绍了一种新的算法来检测和定位异常事件，如从有限数量的远程站点给定的多个时间来测量大型电力线系统的故障。使用优化的方法来进行线路故障检测和定位，其中目标函数的时间差分对电网的突变状态和参数变化很灵敏。系统的非线性约束，不等式约束和其它方面的约束，与前面是相同的。区别是目标函数，测量以及远程站点的位置。随着时间推移，基于时间序列的测量可约束目标函数非线性最小化。NCO的输出代码是测量处的矢量状态值。对于大型电气电力系统，很难通过察看各种曲线的时序数据来进行线路的停电检测和定位。克服这个问题的关键是了解电网线路故障期间的行为。基于Matlab仿真和电力（EP）系统的分析代码，也称为EP代码9，被用来模拟线路故障及研究电网是如何反应的。据观察，线路故障期间最常见的趋势是电压幅值和电压相位角将偏离跨线。弄懂此电网知识对于后期处理工具设置的发展及分析NLCO的输出代码是很重要的。所使用的工具都是基于远离电压幅值和母线电压相角的。由于实际电力系统资料欠缺，所以在NLCO代码中使用多时间测量，这是从EP仿真和分析代码中得到的综合测量。该方法用来选取测量值，以找到和排序相对于所述线路参数测量值的稳态灵敏性。图5是NLCO进行检测和在电网中线路故障位置的大图象。该进程是通过从电网限位点采取测量值开始的，在该图中,多时测量的生成是从绿色轮廓的变压器得到的。母线电压幅值，发电机有功功率和负载有功功率随后被发送到最优化块进行处理。通用电网知识也以约束的形式被送到优化处理。NLCO输出的时序数据不仅用于如图所示的总线电压幅值和电压相位角，而且对其他所有的未知变量（如负载功率）也得到了解决。图5NLCO的118条总线测试系统工艺处理。A、目标函数的时间差分目标函数时间差分的数学描述如式8。所有求和可描述为目前电流和未知电流在上一次时简单的时间差的迭代和it1。由公式8可看出，其它变量在it1迭代时，必须用一个可行的起点以启动目标函数时间差分。第一种解决方案是用最佳初始条件动来满足功率平衡方程3和4，以及就像第二节中目标函数的约束一样。起点最优化的解决方案是用先前迭代的作为新的已知测量值。从启动到完成该算法重复起点的改变是由于一组新的变化测量值注入到方程式3和4中。纵观公式8必须理解的是，我们的目的是在发生任何变化时改变量都最小，意思是从开始到完成，初始条件都不会改变，但研究发现，其会在下面的结果中显示，只要有足够的变化，便能够检测出线路故障发生的大概位置。B、结果分析以上的所有结果都可在IEEE118总线系统上运行。所使用的测量值分别为15台发电机的有功功率（PGks），10路负载的有功和无功功率（PLks,Qs）及15个电压幅值（VS）。图6是用MATLAB描绘的IEEE118总线图，可用于可视化及结果解释。较小的黑色方块是系统的总线，红色框指示在哪里取测量值，蓝色和黄色框表示所有测试用例线路故障检测工具的结果，而粗红线表示线路故障。dVn和dn箭头是线路故障检测工具在电网上识别的最大变化。dVn和dn工具是电压幅值和电压相位角此时在整条传输线路的差。该度量值用于计算该工具远离实际的线路故障的距离，这是Dijkstra的最短路径代码10。此代码可计算从所选源总线到所有其他总线在电网中的最短路径。第一个试验如图6所示，用dn工具可计算图2和3总线远离连接故障线路总线电压相位角的最大变化值。有一对远离故障线路跳线，因为这里有两种特定工具需计算跨越线路的变化。图6.由MATLAB绘制的线路故障位置及由故障探测器估计的位置图。线路故障在总线34和36之间，并且使用了50个测量值。在表I中，8个试验实例随机选择在电网的传输线路上运行。第一列是取自服务传输线总线两端的编号。第二列是工具集，这是用来查找线路故障的。第三列是总线远离故障线路的距离，这由工具集所选择。第四列是总线远离故障线路到电网所有测量总线的平均距离。在同一组测试例子中，正态概率分布函数被用来扰乱所有线路的独立参数，它通过线路参数标称值20的标准偏差来实现。这是可以的，因为已知的限制测量值在网络参数也是未知时是合理的。扰动线路参数的结果与表一相同。表1IEEE118-BUS系统在50个已知知测量值时的测试用例。4、小结在此工作中，证明了NLCO是一种有用工具来评估电力系统的参数。在电力系统中，用NLCO方法有望可评估系统已知约束测量值的信息。通过使用多个时间和或单一时间来测量NLCO代码，能够检测和定位线路的故障，并且能够找到一个解决非线性功率平衡方程的功率流方法。单一时间的测量问题提供了寻找不同于标准负载流解决功率流的方法。多个时间测量的问题虽不能准确指出线路故障的位置，但考虑到环境因素的影响，此结果还是可以很好地指示发生的区域的。以上这些问题的结果虽未能确定，也还不够完善，但还是很有希望解决的。最后，研究发现，分布在电网中的测量站点越多，检测和定位异常现象的方法就越好。此工具不仅适用于线路中断，而且可判断影响电网状态的其它因素，如发电机跳闸，切除负荷等。线路参数的不确定性证明，对于此类测试例子，结果几乎都相同。致谢感谢史蒂夫谢弗博士为本文的编辑提出了宝贵的意见。参考文献1W.M.Grady,M.Vatani,andA.Arapostathis,“Anewfaultlocationmethodforelectricpowergrids,”PSERC,pp.158,November2002.2I.JosephEuzebeTate,MemberandI.ThomasJ.Overbye,Fellow,Lineoutagedetectionusingphasoranglemeasurements,”TransactiononPowerSystems,vol.23,no.4,pp.16441652,November2008.3R.AggarwalandY.Song,“Ar