探究電網智能控制中心的架構

朱 燕

[摘要]結合多年工作實踐,提出一種新的電網智能控制中心的架構,該架構由系統級支撐平臺、應用支撐集合、應用集合組成;以現有系統為基礎,強調對多信息流的有效融合、智能分析、直觀顯示,使電網控制中心從傳統的計算型向分析型、智能型轉變,將成為智能電網的重要組成部分。

[關鍵詞]電網控制智能電網控制中心架構

中圖分類號:TM7文獻標識碼:A文章編號:1671-7597(2009)1110039-01

面對日益復雜的電網和不斷新增的系統,傳統的電網控制中心已無法滿足監控電網、維護電網安全的需要。電網控制中心作為電網監控的中樞,也必然成為智能電網(smartgrid)不可或缺的組成部分。

一、控制中心的現狀

電網控制中心目前面臨的主要問題:(1)隨著電網規模的擴大,電網控制中心處理的信息量呈指數增長;(2)電網控制中心內系統繁多,需要若干系統的組合才能完成特定功能;(3)電網異常狀態下的處理,依賴人工經驗,該方法不僅效率低,還使調度人員承受巨大的壓力;(4)不同人員關注的信息不同。

針對目前電網控制中心的不足,本文提出電網智能控制中心(PGICC,

power grid intelligent con-trol center)的架構,以期:(1)滿足大規模、廣域互聯電網以及重要城市電網的安全穩定運行要求;(2)既保留電網合適的安全裕度、又充分發掘電網的經濟潛力,實現經濟、節能調度;(3)減輕調度人員面對日益復雜的電網和巨大信息量,帶來的“認知障礙”;(4)使電網的控制、發電計劃、電力調度等手段從傳統的計算型、依賴人工經驗,向分析型、智能型轉變;(5)最終實現電網的閉環控制、自運行self-run、自愈self-healing。該架構強調用全局信息替代局部信息,通過信息的有效利用,提高控制中心的分析水平,采用機器學習等手段提高控制中心的智能化水平。

二、系統功能

智能電網控制中心PGICC以預防控制為主,通過自治愈在發生故障時實現電網快速恢復;從傳統的以考慮電網安全性為主向安全性和經濟性并重過渡。正常狀態下,通過動態實時/預測態安全分析,降低電網故障發生的概率;報警狀態下,通過智能報警,使電網快速回歸正常;故障狀態下,通過智能故障診斷,使電網故障得以迅速定位和排除,恢復正常;在保證電網安全,穩定運行前提下,實現電網的經濟、節能運行。

三、系統架構

(一)架構的可擴展性。SOA(Service-Oriented Architecture)架構保證系統具備良好的可擴展性。服務是通過可變編程接口能方便訪問的特定應用。SOA架構包括,service broker(服務中介),service provider(服務提供對象),service consume(服務使用對象)3個部分組成,service provider向service broker進行注冊,根據service broker,service consume的請求,將service和client進行綁定。

(二)面向應用的架構。智能電網控制中心PGICC的智能調度功能基于SOA架構,整個系統框架由系統級支撐平臺、應用支撐集合、應用集合組成。系統級支撐平臺為應用支撐平臺提供系統級的功能,包括網絡平臺、數據資源中心、數據引擎、智能引擎、可視化引擎。

智能支撐平臺包括知識庫生成、知識庫、推理機,為應用支撐平臺提供智能引擎,改變電力系統運行與控制過程中目前大量依賴人工經驗的局面,減輕調度人員負擔。

知識庫的生成采用離線學習和在線學習相結合的方式。離線學習從電網已有的仿真案例以及歷史數據中,通過機器學習的方式生成電網靜態安全分析、動態安全分析、電壓穩定、故障診斷等各類知識庫。傳統的按表格格式向調度人員顯示各應用結果的方式不夠直觀、易懂,用能容納大信息量的圖形圖像資源來展示PGICC智能調度各應用功能的分析結果和數據,能輔助系統運行人員及時掌握系統的運行狀況并做出正確的決策。

應用支撐集合,提供完成應用集合內的各功能所需要的電力系統高級應用服務,包括實時狀態估計不良數據辨識、網絡拓撲與動態著色、預想故障分析、潮流計算、電壓調節能力充裕度校核、短路電流計算與保護定值校核、理論線損計算、超短期負荷預測、母線負荷預測、網絡重構。系統級支撐平臺和應用支撐平臺構成調度應用支撐平臺。

應用集合包括動態實時安全分析、預測態安全分析、節能經濟調度、智能報警、智能故障診斷以及其他新的應用功能等,應用集合的全體構成智能電網控制中心PGICC的智能調度功能。

四、PGICC的系統功能

(一)動態實時安全分析。系統級支撐平臺的數據引擎從數據資源中心獲取實時安全分析需要的數據,應用支撐平臺的網絡拓撲和狀態估計不良參數辨識功能獲取了當前電網的狀態描述,在此基礎上智能引擎根據理論線損、母線負荷模型、保護定值校核、潮流計算的結果。根據知識庫,對當前電網的動態安全狀態進行分析、推理,推理的結果通過可視化引擎直觀地反饋給調度人員,同時生成相應的備選決策支持方案。

(二)預測態安全分析。利用實時狀態估計維護的母線負荷預測模型,通過超短期負荷預測及母線負荷預測確定一定時間之后的負荷分布情況,并在此基礎上進行安全分析,對15min后可能出現的不安全狀況進行預警。預測態屬在線評估模式,以一定的周期在線連續運行。動態實時安全分析,預測態安全實時分析,結合目前普遍采用的靜態安全分析,構成了從毫秒級到小時級的電網安全分析控制體系。

(三)智能報警。數據引擎從數據資源中心獲取EMS/WAMS系統的報警信息,智能引擎根據當前電網的狀態描述和規則庫,對報警實時進行篩選和定位報警源,減少呈現給調度人員的報警信息。

(四)智能故障診斷和恢復。從時間尺度上來講,智能報警比智能故障診斷實時性高,智能故障診斷系統的功能是定位電網中發生的故障,因此故障診斷系統主要分析跟故障定位相關的報警,針對特定征兆進行分析。智能報警所采用的電網模型較故障診斷系統的模型簡單。智能故障診斷系統對最初發生的N-1或者N-k事件進行故障診斷,更重要的是掌握原發故障事件后的電網運行情況,給出故障識別后實時的調度處理建議,使得調度員能采取相應的措施,抑制事故進一步擴大。

綜上所述,本文提出的智能電網控制中心PGICC以預防控制為主,基于SOA架構,整個系統框架由系統級支撐平臺、應用支撐集合、應用集合組成。通過集群計算和不同控制中心間web-service架構的使用大幅度提高了系統的計算能力。該架構強調用全局信息替代局部信息,通過信息的有效利用,提高控制中心的分析水平,通過機器學習等手段使得控制中心初步具備了一定的智能水平。

參考文獻:

[1]蔣躍強、周健,電網數字化、智能化實踐的技術要點分析[J].華東電力,2009,(06).

[2]韓曉平,智能電網——信息革命和新能源革命的整合[J].電力需求側管理,2009,(02).

[3]武建東,智能電網與中國互動電網創新發展[J].電網與清潔能源,2009,(04).

[4]肖世杰,構建中國智能電網技術思考[J].電力系統自動化,2009,(09).