淺談高級應用實用化中狀態估計合格率的提升

張強 范茂霞 張永新

【摘要】 狀態估計合格率是反映電網調度自動化網絡分析軟件運行狀態的重要指標，是調度自動化技術系統是否符合實用化要求的關鍵。在臨沂地區電網調度自動化技術系統建設中，結合臨沂地區實際影響狀態估計合格率的部分原因進行了梳理和分析，針對性地提出了提高狀態估計合格率的改進措施和方法。

【關鍵詞】 狀態估計 電網調度自動化技術系統 狀態估計合格率 改進措施

引言

狀態估計是電網調度自動化系統的基礎軟件，是調度員潮流、自動電壓控制等其它電網分析軟件的基礎。為提高電網調度自動化技術系統對電網運行的支撐力度，調度自動化系統運行管理規程和電網調度自動化工作考核辦法中明確要求：狀態估計合格率的指標要求≥95%。然而，在臨沂地區EMS系統實際運行中，狀態估計合格率指標由于受到多種因素影響，很容易出現低于管理和考核辦法標準的指標，從而制約了電網分析軟件的準確性，如何準確定位和分析影響狀態估計合格率的原因，并采取改進措施以提高合格率指標，成為EMS系統運行維護人員急需解決的難題。

一、影響狀態估計合格率的原因分析

在臨沂地區電網調度自動化技術系統建設中，狀態估計合格率受多種因素的綜合影響，較長的時間內在85-90%之間上下徘徊，經過多次分析處理，總結造成狀態估計合格率偏低的原因有以下幾個方面：1、維護人員的水平不夠專業、職責范圍不夠明確、業務能力差等不能正確判斷狀態估計遙測合格率偏低的原因；2、 自動化基礎數據不夠完善，采集的基礎數據質量不高，嚴重影響合格率；尤其是遙信、遙調狀態和遙測數據不準確都會嚴重影響高級應用的正常運行。3、參數錄入不準確、網絡模型創建錯誤也是影響狀態估計合格率的主要要因；4、SCADA信息不全也會對狀態估計計算結果產生影響。若EMS無法采集部分廠站信息，則網絡模型將與實際存在偏差；5、在實際EMS運行維護工作中，網絡模型缺失和參數錯誤也是造成電網模型與實際存在偏差的主要原因。

二、提高狀態估計合格率措施

根據對以上影響狀態估計合格率的原因分析，臨沂地區自動化運維人員結合實際，采取以下措施確保了狀態估計合格率的有效提升：

1、加強基礎數據了治理，提高自動化基礎數據準確率。1）加大變電站綜合自動化系統改造力度，提高變電站設備運行穩定性；2）結合一次大修技改工作，完善開關刀閘位置信號采集。3）加強缺陷處理，對異常、死數據、變化慢等數據進行梳理，督促檢修部分進行處理。4）加強地方電廠及用戶站數據采集，確保數據可用。5）修改站端測控、遠動主機遙測上送閥值，確保數據變化率。6）采用多種數據源方式，補充各廠站的自動化數據。

2、制定狀態估計維護流程。制定應用軟件維護網絡建模、參數錄入和入庫的標準化流程及軟件運行維護管理制度。當電網結構、運行方式改變或電氣元件參數變更，在OMS系統中按流程和制度要求及時維護網絡模型和元件參數，保證SCADA系統和應用軟件數據庫的正確性。

3、明確網絡結構，確保網絡建模的準確性；。首先對于地調調度管轄的變電站、發電廠，特別是能夠實現自動化數據采集的廠站應進行網絡建模，對于非調度管轄范圍的廠站，盡量進行外網等值處理。其次，明確網絡模型層級。根據電網實際接入情況，設立虛擬負荷站、虛擬電廠與實現自動化數據采集的線路建立T接關系消納該線路兩端不平衡有功、無功功率；采用省局下發的外網等值模型與內網220kV變電站進行拼接，減少系統孤島數量，完善EMS的網絡模型，提高狀態估計模型的準確性。

4、核查和落實電氣設備參數。電網應用軟件運行所需的公共參數包括：線路的安全電流及電阻、電抗和電納；變壓器各側銘牌電壓、額定容量、短路損耗、短路電壓百分數及高中壓側抽分接頭類型、是否有載調壓等；根據前述狀態估計合格率低的原因分析及實際維護經驗，將模型參數清查重點放在變壓器參數和T接線路參數上，通過同時收集、核對銘牌參數和實測參數，并多次比較分析計算結果，再確定實際錄入參數，并將銘牌參數或實測參數記錄在案，便于日后比對。

5、結合狀態估計合格率結果，加強EMS系統運行維護。每日檢查狀態估計合格率，同時對EMS運行狀態檢測評估和分析。1）由于造成SCADA數據不準的原因較多，如一次、二次設備問題造成開關狀態與實際不對應等造成遙測數據誤差大，遠動通道原因造成上傳數據不刷新，主站、分站采集數據不一致等都可能造成SCADA數據采集不準確，需要系統維護人員綜合評價，逐項排除。2）對于SCADA采集的不正確的遙測及遙信，及時采取屏蔽或人工置數等臨時應急處理。對遠動工況退出的廠站，也可考慮采取整站屏蔽（該廠站內所有量測視為無效）或排除（該廠站不參與計算）等手段。對于因狀態估計軟件本身的問題造成估計不準，一方面需要完善程序，同時也可通過加大量測權重或調整相關參數等人工干預手段來提高計算結果的準確性。

三、結束語

結合電網及EMS系統實際運行情況，對影響狀態估計合格率的原因進行分析后，針對性地加強網絡模型、元件參數以及不良實時數據的維護處理，有效地提升了合格率指標。臨沂公司通過落實改進措施，成功實現了狀態估計合格率月平均達95.8%。