基于態(tài)勢估測的電網(wǎng)智能調(diào)度架構(gòu)研究

吳磊

（云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司曲靖供電局，云南 曲靖 655000）

0 前言

隨著能源格局的變化，建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)是勢所必然。智能電網(wǎng)除了必備的硬件要求外，還需要以智能調(diào)度作為有效的指揮中樞。

當(dāng)前電網(wǎng)發(fā)展的主要態(tài)勢：柔性交流輸電、高壓直流輸?shù)牟⑿型七M(jìn)；大量分布式能源的廣泛并網(wǎng)；主動配電網(wǎng)的異軍突起等等。應(yīng)該說，當(dāng)前電網(wǎng)尚未達(dá)到智能電網(wǎng)的高度，只處于一個(gè)過渡階段，但已經(jīng)給電網(wǎng)調(diào)度帶來一系列挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在[1]：電網(wǎng)一體化程度加強(qiáng)，各層級間的電氣耦合增進(jìn)，使得電網(wǎng)特性更為復(fù)雜；因分布式能源的出力隨機(jī)性，給電網(wǎng)運(yùn)行增添諸多不確定性；不可抗力情形有所增加，大面積停電可能始終存在。

對于以上情況，展開智能調(diào)度的探索，認(rèn)為智能調(diào)度需同時(shí)滿足自愈、集成、安全、交互、優(yōu)化、預(yù)測、協(xié)同等目標(biāo)[2]；文獻(xiàn)[3]以電力混成控制論為基礎(chǔ)，提出智能廣域機(jī)器人概念，其核心思想是通過事件驅(qū)動機(jī)制實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的多指標(biāo)自趨優(yōu)運(yùn)行；文獻(xiàn)[4]將超實(shí)時(shí)仿真作為緊急狀態(tài)判斷和緊急控制策略驗(yàn)證的手段；文獻(xiàn)[5,6]以云計(jì)算依托，謀劃了面向智能調(diào)度的高級應(yīng)用架構(gòu)，該架構(gòu)可適應(yīng)電網(wǎng)在空間、時(shí)間和目標(biāo)三個(gè)維度上的綜合預(yù)警與輔助決策。

就我國電力系統(tǒng)現(xiàn)階段來說，調(diào)度模式仍未脫離“經(jīng)驗(yàn)+分析”的范疇，自動化和智能化元素不足。究其原因：當(dāng)前各類輔助軟件往往偏重于電網(wǎng)運(yùn)行的特定層面，缺少從整體角度對全網(wǎng)作綜合分析，因此調(diào)度人員的人工經(jīng)驗(yàn)將占據(jù)主導(dǎo)地位，且策略制定基本為離線方式。顯然，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)整合到一定程度，這種傳統(tǒng)的調(diào)度方式是難以為繼的。以下根據(jù)我國對智能電網(wǎng)的期望訴求，研究確立智能調(diào)度體系的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。

1 智能調(diào)度的技術(shù)基礎(chǔ)

電網(wǎng)調(diào)度的前提是精準(zhǔn)把握電網(wǎng)運(yùn)行態(tài)勢，電網(wǎng)調(diào)度的目的是確保電網(wǎng)運(yùn)行路線在安全區(qū)域且經(jīng)濟(jì)最優(yōu)[7]。因此，對智能調(diào)度來說，電網(wǎng)態(tài)勢估測和電網(wǎng)運(yùn)行路線評判是主要的技術(shù)基礎(chǔ)。

1.1 態(tài)勢估測

電網(wǎng)態(tài)勢估測與負(fù)荷預(yù)測有一定相似性，其通過對廣域時(shí)空范圍內(nèi)的各類涉及電網(wǎng)運(yùn)行的要素進(jìn)行采集和理解，研判電網(wǎng)下一步態(tài)勢[9]。其實(shí)質(zhì)與電網(wǎng)運(yùn)行路線評判是一致的。

電網(wǎng)態(tài)勢估測的閉環(huán)過程見圖1所示。其中：①要素獲取的內(nèi)容涉及設(shè)備狀態(tài)信息、電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)、電網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)、電網(wǎng)暫態(tài)故障數(shù)據(jù)和電網(wǎng)運(yùn)行環(huán)境信息等；②態(tài)勢理解和態(tài)勢預(yù)測均需要建立“確定性+不確定性”模型來綜合執(zhí)行。

圖1 電網(wǎng)態(tài)勢估測的閉環(huán)工作流程

1.2 電網(wǎng)運(yùn)行路線

電網(wǎng)運(yùn)行路線是一個(gè)宏觀、抽象的概念，其糅合了過去、當(dāng)下、未來三個(gè)連續(xù)時(shí)間階段的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)。對其進(jìn)行研判的關(guān)鍵是建立有效的指標(biāo)表征體系：即通過提取關(guān)鍵指標(biāo)來識別電網(wǎng)運(yùn)行軌跡。筆者參閱文獻(xiàn)[6-7]，結(jié)合多年工作經(jīng)驗(yàn)，謀劃了圖2所示的全維度多層次的指標(biāo)體系確立流程。

由圖2可知，該指標(biāo)體系的特點(diǎn)為：

1）全面考量電網(wǎng)運(yùn)行的五大關(guān)注點(diǎn)，追求多目標(biāo)平衡；

2）指標(biāo)體系避免了將各類指標(biāo)進(jìn)行簡單羅列，而注重指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度挖掘和貢獻(xiàn)度量化。

3）指標(biāo)體系分層合理，遵循“基礎(chǔ)指標(biāo)→分類指標(biāo)→總體指標(biāo)”的科學(xué)路線。

2 智能調(diào)度的期望目標(biāo)與整體框架

綜合前述，可認(rèn)為智能調(diào)度的期望為：以指標(biāo)提取和挖掘?yàn)樽ナ?，以態(tài)勢估測為方法，綜合吸納廣域量測、數(shù)值預(yù)測、電網(wǎng)分析等技術(shù)，在充分慮及不確定因素基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評估與超前控制。智能調(diào)度的關(guān)鍵是要做到：指標(biāo)體系快速計(jì)算(在線)、電網(wǎng)運(yùn)行的全景感知、對異常的準(zhǔn)確預(yù)判。為此，構(gòu)建如圖3所示的智能調(diào)度總體框架?？蚣苷f明：

1）先分析電網(wǎng)是否有大擾動。如有，必須立即進(jìn)行緊急控制；如沒有，則判斷電網(wǎng)運(yùn)行是在正常態(tài)還是可接受的異常態(tài)；如為正常態(tài)，則繼續(xù)“自動巡航”，如為可接受異常態(tài)，則“自動導(dǎo)航”到?jīng)Q策建議環(huán)節(jié)，輔助調(diào)度人員進(jìn)行電網(wǎng)運(yùn)行路線修正。

2）圖中虛線框部分為電網(wǎng)運(yùn)行路線的態(tài)勢估測，是智能調(diào)度的核心，其不僅負(fù)責(zé)確定電網(wǎng)當(dāng)前狀態(tài)(即“在哪兒”的問題)，還負(fù)責(zé)研判電網(wǎng)運(yùn)行邊界(即“還能行多遠(yuǎn)”的問題)。

圖2 表征電網(wǎng)運(yùn)行路線的指標(biāo)體系建立過程

3 智能調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)

為了實(shí)現(xiàn)圖3所示意圖，需要在以下8個(gè)方面進(jìn)行關(guān)鍵技術(shù)的深研和突破。

1）表征電網(wǎng)運(yùn)行路線的指標(biāo)體系構(gòu)建。電網(wǎng)指標(biāo)成千上萬，雖然從理論上講都會與運(yùn)行路線有或多或少的關(guān)聯(lián)，但基于建?？尚行裕瑧?yīng)本著顯著性原則去篩選和聚合，即：首先統(tǒng)籌考慮獨(dú)立性、可測量性、重要性等因素，初步產(chǎn)生子類指標(biāo)；其次以關(guān)聯(lián)度為導(dǎo)向，選擇合適的子類指標(biāo)進(jìn)行聚合，形成父類綜合指標(biāo)。聚合的著眼點(diǎn)是不同量綱的歸一化和子類指標(biāo)的權(quán)重分配。

2）基于大數(shù)據(jù)挖掘的電網(wǎng)運(yùn)行路線辨識：對外部要素進(jìn)行抽象、歸納，形成規(guī)范化模型(要求模型能與電網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)相融合，能為電網(wǎng)分析服務(wù))。多層面數(shù)據(jù)協(xié)同處理與挖掘。要對SCADA、動態(tài)PMU、監(jiān)控等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和外部要素等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一抓取和協(xié)同分析，實(shí)現(xiàn)最廣范圍的電網(wǎng)態(tài)勢感知；大電網(wǎng)理想狀態(tài)估計(jì)算法。最小二乘法的抗差性較差，需要以新的理想狀態(tài)估計(jì)算法替代。

圖3 智能調(diào)度體系的整體框架設(shè)計(jì)

3）兼顧不確定性的電網(wǎng)運(yùn)行路線預(yù)測。新能源滲透率的提高給電網(wǎng)運(yùn)行路線的評判帶來新問題。需要引入概率類方法(如云模型)來模擬電網(wǎng)運(yùn)行軌跡和故障分布特征。重點(diǎn)在新能源出力預(yù)測、母線負(fù)荷預(yù)測和概率分析等層面作技術(shù)拓展。

4）風(fēng)險(xiǎn)在線評估與預(yù)警。蒙特卡羅模擬法需要大量抽樣，不能滿足在線應(yīng)用需求，需構(gòu)建基于設(shè)備停運(yùn)概率和繼保動作時(shí)序的預(yù)警模型：可自動形成高風(fēng)險(xiǎn)度故障集，結(jié)合運(yùn)行路線演變趨勢，發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)、給出預(yù)警。

5）電網(wǎng)運(yùn)行的智能輔助決策。關(guān)注點(diǎn)是要使決策結(jié)果有效、可操作，并確保網(wǎng)絡(luò)處于安全與經(jīng)濟(jì)的雙贏。研究方向：故障自診斷與恢復(fù)。要形成電網(wǎng)故障快速辨識方法，并完善最優(yōu)恢復(fù)供電路徑搜索技術(shù)；優(yōu)化柔性交流輸電的控制策略，更好挖掘線路輸送潛力；網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)重構(gòu)和優(yōu)化。

6）電網(wǎng)運(yùn)行自動協(xié)調(diào)控制。智能調(diào)度在總體上是“分散自治、集中協(xié)調(diào)”，研究：有功/無功協(xié)調(diào)控制技術(shù)，主要指特高壓層級和廣義聯(lián)絡(luò)線場合；基于運(yùn)行路線的多時(shí)間尺度在線調(diào)度優(yōu)化控制技術(shù)。要達(dá)成多時(shí)間尺度的調(diào)度計(jì)劃滾動優(yōu)化和基于風(fēng)險(xiǎn)安排的阻塞調(diào)度；主配網(wǎng)協(xié)調(diào)控制決策技術(shù)。目的是促進(jìn)集中控制與分布式控制的協(xié)調(diào)優(yōu)化。

7）在線調(diào)度效果的后評估。智能調(diào)度的建設(shè)也遵循循序漸原則，因此應(yīng)依據(jù)SMART準(zhǔn)則對各類輔助決策軟件進(jìn)行準(zhǔn)確性和合理性評價(jià)，其起到反饋修正之作用。

8）基于自然模式的人機(jī)交互。智能調(diào)度不是全自動調(diào)度，其仍然需要調(diào)度人員的參與，不過與傳統(tǒng)調(diào)度相比，其應(yīng)該在以下方面有變革：根據(jù)調(diào)度人員的具體情況和個(gè)性化需求，推送不同的有效信息；圖形自動導(dǎo)航。即吸納機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對調(diào)度員的操作、分析習(xí)慣進(jìn)行記憶，能快速定位目標(biāo)畫面、屏蔽無關(guān)信息，使調(diào)度操作的速度得到提升。

4 結(jié)束語

當(dāng)前，主動配電網(wǎng)、柔性交流輸電、高壓直流輸電等已在全國范圍內(nèi)開展建設(shè)，它們都屬于智能電網(wǎng)范疇。智能電網(wǎng)的諸多形態(tài)和特征完全有別于傳統(tǒng)電網(wǎng)，給當(dāng)前的電網(wǎng)調(diào)度帶來了重大挑戰(zhàn)，因此迫切需要建立智能調(diào)度體系。文章在充分借鑒國內(nèi)外研究成果基礎(chǔ)上，提出以電網(wǎng)態(tài)勢估測為核心的智能調(diào)度框架，并就實(shí)現(xiàn)智能調(diào)度的八項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行剖析。