基于超短期負(fù)荷預(yù)測的智能配電網(wǎng)狀態(tài)估計

鄭偉鋒　許達(dá)

摘要：智能配電網(wǎng)中的自愈控制內(nèi)的數(shù)據(jù)出口以及態(tài)勢的感知元件所包含的重要部分便是狀態(tài)估計。狀態(tài)估計是每個數(shù)據(jù)采集周期過程中進(jìn)行相應(yīng)的全網(wǎng)的狀態(tài)的估計計算。利用指數(shù)函數(shù)對錯誤數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響進(jìn)行控制，可對狀態(tài)估計的精度進(jìn)行提升。文章根據(jù)對IEEE36節(jié)點的計算進(jìn)行分析來對算法的科學(xué)性進(jìn)行驗證。

關(guān)鍵詞：超短期負(fù)荷預(yù)測；智能配電網(wǎng)；狀態(tài)估計；自愈控制；數(shù)據(jù)出口；感知元件 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

中圖分類號：TM715 文章編號：1009-2374（2016）31-0132-03 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.31.066

本文所介紹的新算法在預(yù)測精度和速度上均有著很好效果，將超短期負(fù)荷預(yù)測應(yīng)用于配電網(wǎng)的狀態(tài)估計中，對各個點負(fù)荷進(jìn)行實時預(yù)測，以此來達(dá)到對系統(tǒng)中的各節(jié)點的負(fù)荷進(jìn)行實時追蹤。利用指數(shù)函數(shù)對錯誤數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響進(jìn)行控制，來對狀態(tài)估計的精度進(jìn)行提升。使用配電網(wǎng)中所用的前推回代對計算變量中的初始幅值與相角進(jìn)行計算，從而增加算法的收斂。對于采用分布式進(jìn)行電源連接，使電網(wǎng)透明的特點得到了應(yīng)有的顯現(xiàn)。

1 智能配電網(wǎng)的狀態(tài)估計簡介

配電網(wǎng)即電網(wǎng)中使主網(wǎng)與用戶用電相連接在一起的重要部分，智能配電網(wǎng)相比以往的性能更加優(yōu)質(zhì)，而且所具有的彈性也有較大的提升，對于自然災(zāi)害等外力所造成的破壞有著較大的抵抗力，同時有著極為強大的自愈能力。目前，我國對于狀態(tài)估計主要是應(yīng)用在高壓輸電網(wǎng)中，對于使用于中低壓配電網(wǎng)尚處于研究階段。伴隨著國家對智能電網(wǎng)的推進(jìn)，負(fù)荷監(jiān)控以及數(shù)據(jù)采集是配電系統(tǒng)的重要的數(shù)據(jù)提供源，以保證配電估計有足夠的數(shù)據(jù)。

配電網(wǎng)是與輸電網(wǎng)有著諸多的差異，以往進(jìn)行的狀態(tài)估計已根本無法滿足配電網(wǎng)進(jìn)行狀態(tài)估計，所以不能將輸電網(wǎng)中的成果應(yīng)用于配電系統(tǒng)中。對此，有關(guān)的電力研究人員對配電網(wǎng)的狀態(tài)估計展開了研討，并取得了一定的成果。現(xiàn)在有四種主要的狀態(tài)估計方法，第一，根據(jù)最小二乘法來進(jìn)行配電估計的計算方式；第二，根據(jù)人工智能以及專家系統(tǒng)進(jìn)行配電估計的計算方式；第三，根據(jù)信息圖理論進(jìn)行配電估計的計算方式；第四，根據(jù)GPS電壓向量測量進(jìn)行配電估計的計算方式。在這里，前三種計算方式均無法滿足自愈控制對速度與精度的要求。最后一種計算方法因需進(jìn)行PMU的安裝，然而PMU尚未在現(xiàn)實中的配電網(wǎng)中加以使用，所以對其發(fā)展有所制約，所以要對智能配電網(wǎng)研究出更加有效的狀態(tài)估計的方法。

由于超短期負(fù)荷預(yù)測技術(shù)得到不斷的進(jìn)步，因此預(yù)測的精度也在不斷提升，而且已經(jīng)在實際中得到了應(yīng)用。而且自愈控制在每個采集周期都要進(jìn)行一次估計，所以依據(jù)當(dāng)時預(yù)測的負(fù)荷對下一時刻的節(jié)點狀態(tài)量進(jìn)行計算，這樣更加能滿足電力動態(tài)估算的算法特點。超短期負(fù)荷預(yù)測加入到電網(wǎng)的狀態(tài)估計，從而對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行跟蹤預(yù)測，使精度得到提升，計算時間有效降低。

2 超短期負(fù)荷預(yù)測

當(dāng)下，超短期負(fù)荷預(yù)測可以從原理上進(jìn)行分類：一類是依據(jù)原有數(shù)據(jù)資料來選取合理的外推方式；另一類就是以電力負(fù)荷和選定影響因素為基礎(chǔ)的有關(guān)方式。因為智能配電網(wǎng)在進(jìn)行狀態(tài)估計時對于計算速度有著較高的要求，所以本文將使用以線性外推法為基礎(chǔ)的預(yù)測方法。數(shù)學(xué)模型為：

式中：

P（tn-1）——tn-1時刻的負(fù)荷值

P（tn）——tn=tn-1時刻的負(fù)荷值

ΔP——待求時刻的負(fù)荷變化值

b——待求時刻的負(fù)荷變化率

依照我國當(dāng)前的5天工作與2天休息日安排，可將時間進(jìn)行相應(yīng)的劃分。對之前的5個同種類型日在預(yù)測時段的負(fù)荷進(jìn)行獲取，進(jìn)行一定的處理，以保證待求時間的負(fù)荷變化沒有較大的波動。假設(shè)得到變化趨勢一致的k個同類日期內(nèi)的待求時間段的數(shù)據(jù)，其中是過去時刻，那么在同P（i，t0），P（i，t1），P（i，t2）一時刻的k天的負(fù)荷平均值是：

根據(jù)以上公式在進(jìn)行待求時間段內(nèi)的負(fù)荷變化，同時使用最小二乘法進(jìn)行擬合，得：

式中：

那么t2時刻的預(yù)測負(fù)荷值為：

利用功率因數(shù)pf即可得到t2時刻的無功功率：

3 智能配電狀態(tài)估計算法

3.1 配電線路模型

在配電線路較短的情況下，配電線路模型只需對線路的電阻以及電抗進(jìn)行考慮。但是一旦線路較長時，線路的電容將會使電流發(fā)生改變。有三種不同的電流選擇支路中的電流作為狀態(tài)變量，那么三個電流間的關(guān)系式為：

但是因為PMU的成本較高，其沒有在配電網(wǎng)進(jìn)行大范圍的應(yīng)用，無法對電流的相角進(jìn)行收集，所以大多數(shù)文獻(xiàn)均對支路電流的初始數(shù)值確定避而不談。然而配電網(wǎng)在進(jìn)行狀態(tài)估計時其收斂性極易受初始數(shù)值的干擾，因此支路的電流幅值以及相角的初始數(shù)值給計算方法的收斂速度造成了很大的影響。文中根據(jù)配電網(wǎng)的前推回算的思路進(jìn)行展開，假使各個節(jié)點的負(fù)荷均可以獲取，從最后的節(jié)點向前推算，這就可以使收斂速度得到較大的提升。

3.2 狀態(tài)預(yù)測

以往在進(jìn)行狀態(tài)估計時所采用的是以下預(yù)測公式：

式中：

Fk——狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，即非0對角動態(tài)模型的參數(shù)矩陣

Uk——控制向量，即非0對角動態(tài)模型的參數(shù)矩陣

ωk——系統(tǒng)模型誤差，在工程上假設(shè)是k時刻服從正態(tài)分布的隨機白噪聲

求解Fk、Uk時，可以利用Holt的雙參數(shù)線性指數(shù)平滑法進(jìn)行求取。在進(jìn)行變量突變過程，因為固定參數(shù)將會使?fàn)顟B(tài)變量在預(yù)測時存在誤差，所以本文將采用線性外推法為基礎(chǔ)的超短期負(fù)荷預(yù)測，此法更為貼合配電網(wǎng)的現(xiàn)實情況。

將節(jié)點注入功率當(dāng)作預(yù)測變量展開求算，如果功率注入母線k存在n條上游母線，那么k+1時刻km支路的電流是：

3.3 狀態(tài)濾波

依照卡爾曼濾波原理，可以建立出配電系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)為：

式中：

Z——量測向量

——量測函數(shù)

R量測誤差協(xié)方差矩陣，通常令對量測數(shù)值來說即權(quán)重因數(shù)，通常是根據(jù)經(jīng)驗選取。

當(dāng)函數(shù)取最小值時，則：

即：

這時，將采用泰勒級數(shù)加以展開，同時將最高次項忽略，可以得到一個線性化的方程：

其中：

將代入公式中，即可得到：

其中：

令，便可以推導(dǎo)出濾波

公式：

使用超短期負(fù)荷預(yù)測法可以求取注入功率支路電流、支路電流對應(yīng)的狀態(tài)估計值。運用量測函數(shù)可以求取時刻的量測值。

3.4 引入指數(shù)函數(shù)

增加指數(shù)函數(shù)可以提高系統(tǒng)的抗變換性，指數(shù)函

數(shù)即：

這個函數(shù)的作用是將系統(tǒng)中存在的異常狀況加以監(jiān)控，同時可以進(jìn)行有效的控制。該函數(shù)的使用可以不對原有的系統(tǒng)框架進(jìn)行較大的改動，特別是對已經(jīng)完全的架構(gòu)模型修改起來更加的簡便。另外，添加了該抑制函數(shù)，可以在系統(tǒng)內(nèi)部含有的惡意數(shù)據(jù)、狀況誤判、負(fù)荷突變等狀況發(fā)生時，有著極強的穩(wěn)定性，不能使載波過程出現(xiàn)分散現(xiàn)象。

3.5 分布式電源的接入方式

智能配電網(wǎng)有著一個重要的優(yōu)點，便是可以進(jìn)行電源分布式的連接。要想使各個測量的量可以方便地表示，可以將分布式電源改為一個新的節(jié)點，利用一段短的線路與配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，也就是將原來有n個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)擴充為n+1個節(jié)點，將該線路的電壓兩端設(shè)置為一樣，可以做到零損耗。

一般情況下中小型容量的電源在連入電網(wǎng)后，很少對系統(tǒng)電壓進(jìn)行調(diào)整。根據(jù)不同電源的發(fā)電、接口情況，可以將分布式電源分為四類：第一，P恒定、Q恒定的PQ節(jié)點；第二，P恒定、U恒定的PU節(jié)點；第三，P恒定、電流増幅I恒定的PI節(jié)點；第四，P恒定、U不定，Q由P、U確定的P-Q（U）節(jié)點。

4 結(jié)語

要達(dá)到智能配電網(wǎng)絡(luò)中自愈控制情況下各模塊的需求，因此提出了以超短期負(fù)荷預(yù)測為基礎(chǔ)展開的智能配電網(wǎng)狀態(tài)估計方式。這個方法對于智能配電網(wǎng)中進(jìn)行狀態(tài)估計時，采用超短期負(fù)荷對各個節(jié)點進(jìn)行實時預(yù)測，指數(shù)函數(shù)對不完全數(shù)據(jù)的作用以及前推回代法等技術(shù)的使用，實際應(yīng)用于IEEE36節(jié)點進(jìn)行計算分析，可以證明該方法有著很多的優(yōu)勢，例如計算速度快、收斂性佳、測量誤差小等，在實際工作中應(yīng)用該種方法可以取得良好的效果，且其可信度極高。

參考文獻(xiàn)

[1] 李濱，杜孟遠(yuǎn)，等.基于準(zhǔn)實時數(shù)據(jù)的智能配電網(wǎng)狀 態(tài)估計[J].電工技術(shù)學(xué)報，2016，1（1）.

[2] 李麗萍，趙洋，等.配電網(wǎng)狀態(tài)估計研究現(xiàn)狀及展望 [J].通信電源技術(shù)，2016，1（1）.

[3] 張超，陳曉英，等.電力系統(tǒng)超短期負(fù)荷預(yù)測方法及 應(yīng)用[J].硅谷，2014，10（20）.

[4] 周冬旭，岳浩永，羅興.智能配電網(wǎng)綜合優(yōu)化調(diào)度系 統(tǒng)研制及應(yīng)用[J].電工電氣，2015，10（10）.

[5] 郭志峰.智能配電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測問題研究[J].山東 工業(yè)技術(shù)，2013，7（14）.