基于時間序列線性大數據分析的電力系統潮流計算方法

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0 引言

在處于使用數字計算機對電力系統潮流問題求解的開始階段時，人們對其要求較低，數字計算機的內存量也比較小。而現如今，電力系統規模不斷擴大，已經形成了十分復雜的網絡結構，人們對其要求也逐漸升高，原有的電力系統潮流計算方法，已經難以達到電力系統的大規模數據分析以及控制要求[1]。

對于一些病態系統，應用非線性潮流計算方法往往會造成計算過程的振蕩或者不收斂。采用逐次線性化的方法，使計算速度以及所發的收斂性得到進一步的提高[2]。所設計方法的創新點是：分析電力系統調頻特征；建立電力系統潮流模型。

根據電力系統的特點，抓住主要矛盾，采用時間序列分析方法，將同一統計指標的數值按其發生的時間先后順序排列，在數據中挖掘出其根據時間變化的相關規律，并對之后的數據作出合理估計[3-4]。從而根據估計結果，分析電力系統的運行情況，得出電力系統潮流計算結果，使電力系統的穩定計算以及故障分析工作能夠順利完成。

1 基于時間序列線性大數據分析的電力系統潮流計算

將時間序列線性大數據分析，應用到電力系統的潮流計算當中，需要分析系統調頻的相關特性[5]，并在其基礎上建立電力系統潮流模型，該具體流程如圖1所示。

圖1 電力系統潮流計算流程

由圖1可知，若電力系統的潮流分布出現擾動，需重新分析電力系統調頻特性，計算不平衡功率。根據對電力系統調頻特性的分析結果，保證網絡功率平衡，得到其網絡損耗，建立電力系統潮流模型，完成計算。

1.1 基于時間序列線性大數據的電力系統調頻特性分析

在完成電力系統潮流計算流程的基礎上，分析基于時間序列線性大數據的電力系統調頻特征。電力系統的頻率是對電能質量的重要衡量指標，其標準頻率的規定值為50 Hz，偏差一般在0.2 Hz左右[6]。當發電機的輸出功率，受到系統頻率變化的影響，而隨之產生變化時，通過發電機組調速器，使其原動機的輸入得到改變，從而改變發電機組的出力，將電力系統的有功功率供給與需求量之間保持平衡[7-8]，保證其頻率維持在正常范圍內，其具體情況如圖2所示。

圖2 發電機的頻率特性

由圖2可知，當發電機組在額定頻率fM下運行時，其有功功率為QHc。若電力系統的頻率下降至fa，則利用調速器作用，將發電機組的出力改變至QHa，通過計算可以得出其特性曲線的斜率為

(1)

ΔfH為發電機組的單位調節功率，即發電的頻率系數，發電機組的頻率與有功功率變化方向是相反的，其輸出功率將會隨頻率的降低而增加，反之相同[9]；ΔQH表示頻率偏差為ΔfH時，發電機組的輸出有功增量。

將線路損耗的部分簡化當做負荷的一部分，并將電路系統中的發電機組與負荷簡化為各有且僅有一個，則系統的調頻情況如圖3所示。

由圖3可知，調頻完成后的頻率變化量需滿足：

Δf=fB-fM<0

(2)

fB為電力系統頻率的延遲算子；fM為電力系統頻率的梯度算子。

若電力系統的實際變化量是負值，則其負荷功率的實際變化量為

圖3 電力系統調頻示意

(3)

式(3)中變量定義如圖2中所標示。當電力系統在完成調頻達到平衡點B時，與平衡點A對比，能夠發現系統的實際負荷功率與發電機功率變化量相等，則通過圖2與式(3)可以得到

ΔQK0=ΔQH-ΔQK=-GsΔf

(4)

Gs為電力系統功率，即系統負荷產生變化時，在調速器作用下，電力系統的頻率變化程度[10-11]。通過上述計算能夠得知，系統受負荷擾動影響所產生的頻率變化隨Gs數值的增大而減小，即系統頻率越穩定。

至此完成在時間序列線性大數據基礎上，電力系統調頻特性分析，并根據分析結果，建立電力系統潮流模型。

1.2 電力系統潮流模型建立

在潮流計算中，電力系統的各部分處于同一頻率，但受到發電機的啟動停止或是其輸出功率產生變化的影響時，系統將會產生不平衡功率[12-13]，為此利用時間序列線性大數據分析算法，計算其相應數值為

Qacc=∑QHi-∑QKi-Qloss

(5)

QHi為處于i節點時的有功功率；QKi為處于i節點時的負荷有功功率；Qloss為電力系統的有功損耗。

將發電機組的參與一次調頻時的遲滯時間忽略不計，結合調速器的相關特性以及負荷特性，利用轉子運動方程，得到電力系統功率——頻率潮流表達式為

(6)

YH∑為將電力系統中的全部同步發電機組，等值為1臺機器的慣性時間常數；GK∑為電力系統的綜合負荷頻率特性系數；GH∑為將電力系統中的全部同步發電機組，等值為1臺機器，對電力系統的單位調節功率。式(6)中各參數的計算過程如下所示。

慣性時間常數計算方法為

(7)

YHi為對應節點i上同步發電機組的慣性時間常數；DHi為對應節點i上同步發電機組的額定容量；DN為電力系統的基準容量；g1為系統中全部常規同步發電機組個數。

電力系統的全部同步發電機組，等值為1臺機器，對電力系統的單位調節功率計算方法為

(8)

GHi為對應節點i上發電機組的靜態頻率系數；QHMi為對應節點i上發電機組的額定功率。

電力系統的綜合負荷頻率特性系數計算方法為

(9)

g2為系統中全部負荷點的個數；GKi表示對應節點i上的負荷靜態頻率系數。其他變量定義與上式相同。

經過上述各參數計算，由此完成基于時間序列線性大數據分析的電力系統潮流計算。由上述計算能夠得知，在電力系統的潮流計算中，發電機的出力以及負荷功率數值都是不固定的，并在計算過程中，跟隨不平衡功率的變化而產生變動。

利用時間序列線性分析算法，將不平衡功率分散至電力系統中，通過具有調節能力的發電機組以及負荷承擔[14-15]。至此完成基于時間序列線性大數據分析的電力系統潮流模型建立。

2 仿真實驗

考慮到電力系統中，發電機出力隨機變化、負荷波動等功率隨機擾動因素對電力系統頻率的影響，設計上述方法，完成基于時間序列線性大數據分析的電力系統潮流計算方法，為驗證該方法的有效性，設計仿真實驗。

2.1 實驗準備

在不考慮風電場地形等因素的影響下，利用風電機組進行實驗操作，將PQ視為節點，其電力系統的原理如圖4所示。

為保證該實驗的嚴謹性及公正性，隨機選取某電力系統節點，采用PSASP電力系統分析綜合程序，輸入相同的初始數據，分別模擬原有方法以及所設計方法的計算準確度，對比所得結果，其具體操作過程如圖5所示。

圖4 電力系統的原理電路

圖5 操作流程

由圖5可知，在精度與迭代效率的計算后可選擇初始矢量，以此完成計算。根據上述操作流程完成電力系統潮流計算過程模擬，分析其所得結果，驗證所設計方法的計算準確度。

2.2 實驗對比分析

利用PSASP電力系統分析綜合程序設定相關操作數據，計算得到其概率分布情況如圖6所示。

圖6 概率分布示意

由圖6可知，其期望值為0.984 Hz，方差為0.013 Hz，表1為計算得出的節點電壓幅值標準差對比結果。

表1 實驗對比結果

由表1的結果數值能夠得知，與原有方法相比較而言，所提出的方法計算準確程度更高。該電力系統潮流計算方法能夠更加全面地考慮到隨機擾動對系統頻率所產生的影響因素，所設計方法得到的標準差明顯小于原有方法，實際結果與期望值差距較小，證明該方法有效。

3 結束語

電力系統規模不斷壯大，復雜的網絡結構日趨完善，但原有的電力系統潮流計算方法已經不能滿足此趨勢，難以達到電力系統大規模數據分析的要求，為了解決上述提到的不足之處且優化電力系統的運行，由全部可行的潮流解中，挑選出滿足一定指標要求的最佳方案，同時考慮電力網絡的經濟性和安全性。將時間序列線性大數據分析應用于電力系統的潮流計算方法當中，根據數據量與量之間按比例、成直線的關系，在電網規劃的階段中，通過潮流計算，完成電源容量及接入點，以及網架的規劃。并根據計算結果，預想事故、設備退出運行對靜態安全的影響分析，從而對預想的運行方式合理調整。為此需要保證潮流計算的精準，為電網的正常運行夯實基礎。對系統調頻的相關特性加以分析，根據其分析結果，建立電力系統潮流模型，完成方法設計。并通過仿真實驗，證實該方法的有效性，為電力企業的相關工作及研究提供一定的理論指導。