基于伪量测的新息图分层辨识在电网辐射特性中的应用

基于伪量测的新息图分层辨识在电网辐射特性中的应用

0新息图分层辨识方法在能源系统的状态估算和高应用中，错误数据集和重叠错误的存在严重影响了计算的准确性，导致计算不集中。因此,对其进行准确的辨识是保证软件顺利运行的关键。新息向量反映了量测量自身在时间上的联系,在动态状态估计中被用来辨识坏数据、拓扑变化等事件。文献利用标准残差和新息向量来辨识不正常事件,取得了优于静态状态估计的结果。文献利用模糊聚类和模式分析得到前一时刻的预报值,它与实际量测值的差值(即新息向量)能有效辨识电网量测中的不正常事件。但新息向量是以个体的形式单独出现的,没有考虑向量之间的内在联系,当坏数据和拓扑错误同时出现时将难以辨识。新息图建立了新息向量之间的空间联系,能有层次、简捷地辨识多相关不良数据,解决坏数据和拓扑错误以及负荷突变并存的问题。利用新息图可以方便地挖掘出输电环网的新息特征,进而辨识坏数据、拓扑变化等事件。对于辐射网,增加各节点对地支路,形成独立回路,同样可以挖掘出新息特征以辨识不正常事件。但辐射网全网形成新息图容易造成近根部公共支路新息误差的累加,导致不正常事件的湮没或误判。分层技术适应电力系统分层控制的需要,能够有效减少坏数据对全局状态估计的污染。利用分层技术将地区电网按联络线和厂站分层,各层分别使用新息图法进行辨识,能有效减少公共支路的新息误差。此外,用伪量测补充测点的量测信息,可提高系统对坏数据的辨识能力。伪量测值主要来源于经验值、运行模式值、前一时刻值等。根据量测相关性得到的伪量测值,用于修正连支坏数据,能避免传统新息图法中连支出现坏数据时树的重建过程。本文针对地区电网的辐射特性并充分利用自动电压控制(AVC)系统现有功能,对新息图法作了以下改进:采用新息图法分层辨识电网事件,对厂站、联络线分层建模,层间通过新息值进行协调;当出现不良回路时,用伪量测修正连支坏数据;利用AVC系统现有的潮流验证模块对支路预估值进行趋近补偿,提高拓扑变化辨识的准确性。对多个地区电网AVC系统的在线应用验证了本文方法的有效性和适应性。1回路电流法注意事项根据预报预估网络和新息网络的建模原则以及线性系统的叠加原理,形成了运行网络、预报预估网络以及新息网络的叠加关系(即新息网络=运行网络-预报预估网络),使新息向量间建立了满足基尔霍夫定律的空间联系。形成新息图后,根据选择的连支形成其对应的独立回路,利用回路电流法可以得到各支路的连支推算新息向量ΔPreckon,即ΔΡreckon=CΤΔΡinnv-L(1)ΔPreckon=CTΔPinnv−L(1)式中:CT为回路—支路关联矩阵的转置;ΔPinnv-L为连支新息向量。定义支路自身新息向量与连支推算新息向量之差为新息差向量ΔPdis:ΔΡdis=ΔΡinnv-ΔΡreckon(2)ΔPdis=ΔPinnv−ΔPreckon(2)式中:ΔPinnv为支路新息向量,包括树支新息向量ΔPinnv-T和连支新息向量ΔPinnv-L。1.1坏数据的选取新息差向量的大小体现了不同途径下得到的同一支路新息的差异,是电网坏数据辨识的关键量。当|ΔPdis|超过阈值ε,说明回路中支路的有功量测值不符合电路约束条件,即出现坏数据。如果回路只有少数随机分布的树支满足|ΔPdis|>ε,则对应树支的有功量测是坏数据;如果回路中所有树支都满足|ΔPdis|>ε,则连支的有功量测是坏数据。其中,ε的取值与本文提出的在线潮流交叉验证的趋近补偿方法有关(详见本文第4节)。当树支出现坏数据时,通过连支推算新息对坏数据进行修正,可得到支路的估计潮流:Ρcorrect-i,k+1=ΔΡreckon-i,k+1+Ρi,k(3)Pcorrect−i,k+1=ΔPreckon−i,k+1+Pi,k(3)式中:ΔPreckon-i,k+1,Pi,k,Pcorrect-i,k+1分别为支路i的连支推算新息、有功预估值、估计潮流值。1.2开关分转合的确定电网拓扑错误主要由反映开关开合状态的遥信错误引起,可采用遥测、遥信联判的方式进行拓扑变化的辨识,即开关断开时,其遥测值接近于0。坏数据辨识后,自身新息较大的支路可能发生开关变位,应对其进行拓扑变化辨识。文献定义的修正预估比Ri能有效反映开关当前遥信的情况。Ri=Ρcorrect-i,k+1Ρi,k(4)Ri=Pcorrect−i,k+1Pi,k(4)当Ri→0时,Pcorrect-i,k+1趋近于0,说明开关由合转分;同理,当Ri→∞时,Pi,k趋近于0,说明开关由分转合。上述原理的流程图见附录A图A1、图A2。2新方法的分层识别2.1联络线层新息图模型根据网络等值原理,可将外层网络在厂站边界节点等值为负荷以形成厂站层新息图。具体方法为:在厂站的各侧母线增加对地支路,对地支路的功率等于节点等值负荷的功率。图1为配置双绕组主变压器(以下简称主变)厂站的新息图模型。其他相关实例的新息图模型见附录B图B1、图B2。联络线层新息图由各变电站间的联络线组成,包括连接各联络线的站端母线及T节点。为了构成回路,同样在母线处增加对地支路,支路功率等于节点等值负荷的功率。联络线层新息图可按电压等级分别形成。新息图连支的选择按开关量测准确度确定,选准确度高的量测支路为连支,可避免因连支坏数据带来的剔除不良回路、重新计算特征量等工作。2.2边界油路气调和连支推定新息分层辨识中,各厂站和联络线层单独形成新息图进行事件的辨识。在生产运行中,调度员比较关注的是联络线的量测功率,相较于其他开关,联络线的量测比较准确。因此,在分层辨识中可采用由联络线层到厂站层的辨识顺序。经过联络线层辨识并修正的边界母线对地支路推算新息,可作为厂站层对应边界母线对地支路的自身新息来参与厂站层的事件辨识。网络分层后,原网络中包含边界支路的回路被打开,回路的减少将导致连支推算新息偏差问题。按照上述建模方法,边界母线增加的对地支路,体现了2层功率交换,加之地区电网的辐射特性,将不会出现推算新息偏差问题。辐射网全网新息图的近根部支路将成为多个独立回路的公共树支,其连支推算新息等于这些回路推算新息的代数和,容易导致新息误差的累积。分层辨识在各厂站和联络线层分别形成独立回路,极大地减少了多独立回路公共树支的出现,从而避免了新息误差累积导致的不正常事件的湮没和误判。3有线性成本计算的伪量测地区电网中,变电站的主变各侧、进出线都配有量测终端,问题测点的伪量测值可由关联测点量测值求得。所以,当连支出现坏数据时,可采用由此求得的伪量测值对坏数据进行修正,避免了传统方法中更换连支树的重新生成,同时也能保证事件辨识的准确性。根据辐射电网一次设备的物理模型和接线方式,连支伪量测的获取有以下3种方式:方式1:连支为双绕组变压器或不带T节点的输电线。Ρcorrect-L,k+1=Ρopp,k+1+Ρloss,k(5)Pcorrect−L,k+1=Popp,k+1+Ploss,k(5)式中:Pcorrect-L,k+1为连支有功伪量测;Popp,k+1为k+1时刻连支原测点的对端量测值;Ploss,k为k时刻AVC潮流验证模块计算得到的支路损耗。方式2:连支为三绕组变压器等值模型的一侧或通过T节点相连的输电线。Ρcorrect-L,k+1=Ρopp1,k+1+Ρopp2,k+1+Ρloss,k(6)Pcorrect−L,k+1=Popp1,k+1+Popp2,k+1+Ploss,k(6)式中:Popp1,k+1,Popp2,k+1分别为k+1时刻除连支外设备其他两支路的量测值;Ploss,k为k时刻AVC潮流验证模块计算得到的支路损耗之和。方式3:连支为连接母线的某一支路,包括新息图分层时形成的对地等值支路。Ρcorrect-L,k+1=Ρopp1,k+1+Ρopp2,k+1+⋯+Ρoppn,k+1(7)Pcorrect−L,k+1=Popp1,k+1+Popp2,k+1+⋯+Poppn,k+1(7)式中:n为除连支外连接于该母线的支路总数;Poppn,k+1为k+1时刻除连支外其他支路的量测值。当连支量测的相关测点也为坏数据(即出现了多个坏数据)时,可以通过改变伪量测的求取方式来得到正确的伪量测。例如,通过以阻抗支路关联的测点求取的伪量测被坏数据污染时(方式1或方式2),可以通过以节点关联的测点来求取(方式3)。如果所有关联方式得到的伪量测都被坏数据污染,将该厂站在高压侧或上级母线等值为负荷,使该厂站不参与AVC优化计算。4基于潮流验证的系统潮流计算支路新息向量等于支路量测值与前一时刻预估值的差。预估值的准确程度将影响支路新息值,进而影响支路事件的辨识。特别地,对于小潮流支路,在发生拓扑变化时自身新息向量比较小,很容易被预估误差所湮没。预估潮流与真实潮流的偏差主要由量测数据偏差、计算模型误差等因素引起。传统状态估计给出了坏数据下的量测估计修正,同时在计算模型修正、支路参数估计等方面作了广泛的研究。在本文事件分层辨识中,k+1时刻支路的初始预估值取自AVC系统潮流验证模块的潮流计算值。为了保持新息图法直观、快捷的优势,在前一时刻量测数据经过不良辨识的前提下,本文利用潮流计算值与量测值的差值ΔP,按比例α补偿支路预估值以减小预估误差,提高事件辨识的准确性。α的取值可根据现场运行经验、地区电网的数据准确程度等进行人为选定。ΔΡcorrect-i,k=α(Ρmeasure-i,k-Ρori-i,k)(8)Ρi,k=Ρori-i,k+ΔΡcorrect-i,k(9)式中:Pori-i,k为支路的初始预估值;Pmeasure-i,k为支路在k时刻的测量值;ΔPcorrect-i,k为初始预估值的修正量;Pi,k为支路的预估值;α为预估值修正系数。计算分析表明,当地区电网在线潮流计算值与量测值的相对偏差在3%以内时,进行趋近补偿后,潮流计算值能有效地接近真实值。相反,如果两者的相对偏差大于3%,趋近补偿后计算精度有时仍不太理想。因此,为保证上层计算的准确性,本文选取相对偏差3%作为新息差|ΔPdis|阈值ε的取值依据,来辨识电网坏数据。5使用示例以四川省某地区电网AVC系统在线运行为例对本文方法进行详细分析。5.1维cn-大力c图2为某集控电网主接线图,该电网包括220kV变电站1座(SUB)、110kV变电站3座(SUB1,SUB2,SUB3),与外区域的联络线及10kV馈线都采用等值负荷描述。目前,电网AVC系统处于闭环运行状态。在新息图法分层辨识中,包括厂站层4个变电站的新息图和联络线层的新息图,图3为110kV普明变电站(SUB1)在某潮流断面下的新息图。5.2连支坏数据的修正以厂站层110kV普明变电站为例说明连支坏数据伪量测修正的效果。实例中k+1时刻新息差|ΔPdis|的阈值ε取为k时刻潮流计算值的3%,经过计算,回路①中各支路|ΔPdis|的阈值分别为:ε1-0=0.773,ε1-2=0.377,ε2-1=0.376,ε2-0=0.376。表1是此潮流断面下普明变电站各支路的新息特征量的计算结果。表中,回路①除连支1-2外,树支1-0,2-0,2-1新息差的绝对值都大于对应的阈值,可以判断该回路中连支出现了坏数据。利用本文方法修正连支坏数据,由潮流验证模块可得连支1-2的损耗计算值为0.021MW,对端量测值为12.565MW,根据式(5)计算伪量测为12.586MW。采用伪量测对连支坏数据进行修正,连支量测值由8.387MW变为12.586MW。按原树重新计算各特征量,计算结果见表2,回路①中各支路新息差的绝对值都小于对应的阈值,成功剔除了不良回路。此潮流断面下,假设支路2-1的量测值为-5MW,即出现了多个坏数据,根据式(5)得到连支1-2的伪量测为5.021MW,伪量测被坏数据污染。改变伪量测的求取方式,通过节点关联方式来求得。在节点1,与连支1-2相关联的测点有1-0和1-3,根据式(7)求得连支1-2的伪量测为12.562MW,连支坏数据被成功修正,相关特征量见附录C表C1。更为恶劣的情况下,即节点1的相关测点也出现了坏数据,可通过节点2的相关测点求取连支的伪量测。当所有相关测点都存在坏数据时,可将该站等值为负荷,不参与此次优化计算。从算例可以看出,本文方法可有效辨识多个坏数据的情况,对优化计算有比较强的鲁棒性。5.3根据潮流程序的新息值推算以该集控电网220kVSUB中压侧母线12个潮流断面的分裂辨识实验说明支路预估值趋近补偿效果。k时刻母联闭合,假定k+1时刻母联断开,利用潮流程序计算分裂后的潮流分布,并通过新息值计算k+1时刻母联量测的推算值。图4为补偿系数α分别为0,0.3,0.5,0.8,1.0时,支路预估值补偿后母联的量测推算曲线。从图中可看出,这组系数中α=0.8补偿后的推算曲线最接近真值0,且在α=0.8附近出现补偿拐点,α>0.