基于人工智能方法的電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值的應(yīng)用研究

宋才華 鄧乾

摘 要： 電力系統(tǒng)中，動(dòng)態(tài)等值分析方法越來越得到重視，它具有簡化系統(tǒng)的運(yùn)算過程、提高運(yùn)算能力等特點(diǎn)。介紹幾種等值方法并簡要的分析了各自特點(diǎn)，闡述了電力系統(tǒng)建模的原理和建立模型的主要類別，提出了A模型的設(shè)計(jì)方案并對(duì)其建立和測試過程作了論述。

關(guān)鍵詞： 電力系統(tǒng); 動(dòng)態(tài)等值; 人工智能

中圖分類號(hào)： TP311 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Analyss of Dynamc Equvalence of Power System Based on Artfcal ntellgence

SONG Cahua， DENG Qan

（Foshan Power Supply Bureau， Foshan 528000）

Abstract： n the power system， the dynamc equvalence analyss method s gettng more and more attenton. t has the characterstcs of smplfyng the operaton process and mprovng the computng power of the system. n ths paper， several equvalent methods are ntroduced and ther characterstcs are brefly analyzed. The prncples of the modelng of power system and the man categores of the model are expounded. The desgn scheme of the A model s put forward and the process of ts establshment and testng s dscussed.

Key words： Power system; Dynamc equvalence; Artfcal ntellgence

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，電力系統(tǒng)也正迅速向多機(jī)、大電網(wǎng)、交直流混合輸電及大區(qū)域電網(wǎng)互聯(lián)運(yùn)行的趨勢發(fā)展，這樣使得電力系統(tǒng)離線分析在仿真計(jì)算的維度和復(fù)雜度上都面臨著很大的困難，對(duì)于在線分析如EMS（Energy Management System）等在速度和精度上更是提出了更高的要求[1]。因此對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行必要的簡化，是十分必要也是十分迫切的。

隨著針對(duì)目前電力系統(tǒng)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，動(dòng)態(tài)等值作為一種系統(tǒng)簡化的方法，具有可以大大降低計(jì)算量、降低方程的維數(shù)并能保持系統(tǒng)主要特征等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于實(shí)時(shí)在線分析十分重要，受到了越來越多的重視[2]。

1 等值方法分類

1.1 同調(diào)等值法

同調(diào)（coherency-based）等值法是一種基于發(fā)電機(jī)同調(diào)概念的等值方法，將滿足同調(diào)條件的發(fā)電機(jī)等值成一臺(tái)發(fā)電機(jī)。同調(diào)等值法主要適用于電力系統(tǒng)離線大擾動(dòng)下的暫態(tài)穩(wěn)定分析[3]。

同調(diào)等值法的優(yōu)點(diǎn)：物理透明度大，可直接用于暫態(tài)穩(wěn)定分析，適應(yīng)系統(tǒng)的非線性和大擾動(dòng)，且可以適用于大規(guī)模系統(tǒng)等值，速度很快，動(dòng)態(tài)等值精度控制較方便等[4]。

同調(diào)等值法存在的缺點(diǎn)：同調(diào)機(jī)群的劃分和擾動(dòng)的地點(diǎn)、類型等因素有關(guān);網(wǎng)絡(luò)化簡、移相變壓器的消去會(huì)對(duì)動(dòng)態(tài)過程帶來一定誤差;另外，同調(diào)發(fā)電機(jī)聚合較復(fù)雜，且有一定擬合誤差等[5]。

同調(diào)等值法己在電力系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用，發(fā)展已經(jīng)比較成熟，很多仿真軟件中均有同調(diào)等值的功能[l]。

1.2 模式等值法

模式等值法是一種基于外部系統(tǒng)線性化模型和特征值性質(zhì)進(jìn)行降階的等值簡化方法，是將外部系統(tǒng)線性化后，根據(jù)特征值分析，將頻率較高、衰減較快那些特征根對(duì)應(yīng)的模式忽略不計(jì)，保留對(duì)研究系統(tǒng)影響較大的特征根對(duì)應(yīng)的模式，從而可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行降階簡化處理。主要用于離線的小干擾穩(wěn)定分析，有時(shí)也可用于離線的大擾動(dòng)暫態(tài)分析，要求等值前后研究系統(tǒng)在小干擾下的主要?jiǎng)討B(tài)特性（主特征根及相應(yīng)的主特征向量）基本保持一致[6]。

模式等值法的優(yōu)點(diǎn)：物理概念明確，可對(duì)外部系統(tǒng)作高度簡化并保留其主要特征值;一旦獲得了有關(guān)外部系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)等值，就可用同一等值模型對(duì)研究系統(tǒng)內(nèi)的大量故障進(jìn)行計(jì)算分析，只要故障不發(fā)生在太靠近等值的邊界即可[7]。

模式等值法的缺點(diǎn)：主要在等值過程中要形成外部系統(tǒng)的線性化模型，通過系數(shù)矩陣作特征根分析，當(dāng)外部系統(tǒng)極大時(shí)，求特征根會(huì)有“維數(shù)災(zāi)”問題，等值計(jì)算工作量較大。可以將外部系統(tǒng)分為若干外部區(qū)域，對(duì)每個(gè)外部區(qū)域采用上述方法，則“維數(shù)災(zāi)”的問題基本可解決。另外，等值后的外部系統(tǒng)用線性化方程表示，若用于暫態(tài)穩(wěn)定分析，則要對(duì)常規(guī)程序作修改[8]。

1.3 估計(jì)等值法

估計(jì)等值法實(shí)際上根據(jù)量測量（或者外部系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)）來估計(jì)和辨識(shí)外部系統(tǒng)及其等值模型參數(shù)的方法。目前在線用的估計(jì)等值法根據(jù)擾動(dòng)的不同可分為兩大類：一類利用人為的確定性擾動(dòng)，記錄系統(tǒng)響應(yīng)，由此估計(jì)外部系統(tǒng)的等值參數(shù);另一類是利用隨機(jī)擾動(dòng)，記錄系統(tǒng)的響應(yīng)，經(jīng)過濾波及信息處理，獲得等值系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)[7]。

前者抗干擾性能好，人為擾動(dòng)有一定強(qiáng)度，但不太實(shí)用，因?yàn)橐┘哟_定性擾動(dòng)，影響系統(tǒng)運(yùn)行，一般采用最小二乘估計(jì)方法。后者要求作必要的濾波及相關(guān)分析，以防止噪聲干擾，數(shù)學(xué)處理較復(fù)雜，但較適應(yīng)于實(shí)際應(yīng)用要求，它一般采用極大似然函數(shù)和卡爾曼濾波的估計(jì)方法[9]，即把在線量測值減去預(yù)估量的殘差的似然函數(shù)重復(fù)地進(jìn)行最小化，直至最優(yōu)。

與同調(diào)法和模式法不同，估計(jì)等值法不需要外部系統(tǒng)的詳細(xì)數(shù)據(jù)，能夠適應(yīng)系統(tǒng)的工況多變和結(jié)構(gòu)多變，適用于大規(guī)模電力系統(tǒng)的在線安全分析。在電力市場化的新環(huán)境下，各電力公司為了追求利益最大化，相互之間的數(shù)據(jù)具有不透明性[10]。因此，在電力市場的環(huán)境和實(shí)時(shí)在線的要求下，研究估計(jì)等值法是一個(gè)很有實(shí)際應(yīng)用意義的工作，估計(jì)等值法的發(fā)展將會(huì)是電力系統(tǒng)仿真發(fā)展不可避免的趨勢，是實(shí)現(xiàn)大電網(wǎng)在線安全分析的前提。

2 系統(tǒng)模型和辨識(shí)理論

2.1 模型概述

模型就是把實(shí)際的物體中的本質(zhì)部分用直觀的信息形式進(jìn)行表達(dá)。常用的模型可分為物理模型和數(shù)學(xué)模型兩大類。物理模型是根據(jù)相似原理構(gòu)成的一種物理模擬;數(shù)學(xué)模型是指以數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述過程的動(dòng)態(tài)特征，在時(shí)域上常用的形式有代數(shù)方程、微分方程、差分方程、狀態(tài)方程等。兩種模型的形式不同，其研究的方式也相異。物理模型通常通過模型試驗(yàn)來達(dá)到動(dòng)態(tài)特性的研究;而數(shù)學(xué)模型則需通過數(shù)字仿真計(jì)算來闡述動(dòng)態(tài)過程[11]。

在電力系統(tǒng)中隨著規(guī)模的不斷擴(kuò)大和計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展，物理仿真已經(jīng)越來越不能滿足要求，采用數(shù)學(xué)仿真進(jìn)行動(dòng)態(tài)計(jì)算也越來越顯示出其優(yōu)越性。

2.2 辨識(shí)的基本原理

辨識(shí)實(shí)際上就是一種建模的過程，利用被控制系統(tǒng)的輸入和輸出，通過一定的數(shù)據(jù)處理，估計(jì)出被控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型[12]。隨著電力系統(tǒng)間的互聯(lián)，系統(tǒng)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，人們對(duì)于電力系統(tǒng)精確仿真越來越重視。

動(dòng)態(tài)等值作為簡化現(xiàn)代大規(guī)模電力系統(tǒng)的一種手段，在大規(guī)模系統(tǒng)仿真和實(shí)時(shí)在線動(dòng)態(tài)安全分析方面都有著十分重要的意義。對(duì)仿真的精確度愈來愈高，也就要求動(dòng)態(tài)等值所保留的等值精度越來越高，因此對(duì)于動(dòng)態(tài)等值采用的模型的精度要求更高[13]。

2.3 電力系統(tǒng)的元件模型

電力系統(tǒng)仿真是電力系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)、規(guī)劃、運(yùn)行等的主要工具，相應(yīng)的決策無一不是以仿真計(jì)算結(jié)果為依據(jù)。如果相應(yīng)的決策基于偏保守的仿真結(jié)果，則會(huì)造成不必要的浪費(fèi);如果相應(yīng)的決策基于偏樂觀的仿真結(jié)果，則會(huì)給系統(tǒng)構(gòu)成潛在的危險(xiǎn)[14]。因此對(duì)于電力系統(tǒng)仿真的元件數(shù)學(xué)模型進(jìn)行詳細(xì)的研究，再結(jié)合研究的需要，恰當(dāng)?shù)剡x取元件模型時(shí)十分重要的，同樣對(duì)于動(dòng)態(tài)等值，尤其是估計(jì)等值方法，確立外部系統(tǒng)的元件模型是十分關(guān)鍵的。

3 人工智能及模型設(shè)計(jì)方案

3.1 人工智能方法

人工智能方法是一種借鑒和利用自然界中自然現(xiàn)象或生物體地各種原理和機(jī)理而開發(fā)并具有自適應(yīng)環(huán)境能力的優(yōu)化方法。

進(jìn)化算法的發(fā)展，使得經(jīng)典人工智能算法的研究再度掀起，使得人工智能算法成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn)，并已發(fā)展成為一種多學(xué)科、多智能交叉融會(huì)、滲透的信息與計(jì)算研究領(lǐng)域。經(jīng)典人工智能方法與來自生命科學(xué)中的其他生物理論相結(jié)合，使得這類算法有了較大的進(jìn)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與免疫網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合成了免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。現(xiàn)代人工智能方法在經(jīng)典的人工智能方法的理論及應(yīng)用基礎(chǔ)上，已逐步發(fā)展出許多較有潛力的分支。人工智能方法已經(jīng)呈現(xiàn)出了較多的工具，如免疫遺傳算法、混沌免疫算法、蟻群優(yōu)化算法等，這些都顯示了模擬或者借鑒生物智能[15]。

目前人工智能方法呈現(xiàn)出三大發(fā)展趨勢：一是對(duì)經(jīng)典智能算法的改進(jìn)和廣泛應(yīng)用，以及對(duì)其理論的深入、廣泛研究;二是現(xiàn)代智能算法的發(fā)展，開發(fā)新的智能工具，拓寬其應(yīng)用領(lǐng)域，并尋求理論基礎(chǔ);三是經(jīng)典人工智能算法與現(xiàn)代人工智能算法的結(jié)合建立混合智能算法[16]。

3.2 A模型設(shè)計(jì)方案

根據(jù)原始數(shù)據(jù)構(gòu)建量費(fèi)領(lǐng)域知識(shí)圖譜，然后根據(jù)此知識(shí)圖譜基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做一系列操作，包括知識(shí)圖譜的表示學(xué)習(xí)，卷積編碼操作學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征等，并基于這些特征輸出候選異常用戶。模型工作流程設(shè)計(jì)方案如圖1所示。

4 A模型建立及測試

根據(jù)原始數(shù)據(jù)構(gòu)建量費(fèi)領(lǐng)域知識(shí)圖譜，然后根據(jù)此知識(shí)圖譜基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做一系列操作，包括知識(shí)圖譜的表示學(xué)習(xí)，卷積編碼操作學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征等，并基于這些特征輸出候選異常用戶。

4.1 模型的建立

模型輸入主要步驟如下。

（1） 梳理原始“量費(fèi)”業(yè)務(wù)稽查相關(guān)數(shù)據(jù)，建立完整“量費(fèi)”稽查業(yè)務(wù)語義體系，利用上述語義體系構(gòu)建基于CA模型（Core-Attachment）的知識(shí)圖譜，接著設(shè)定需求自適應(yīng)規(guī)則/參數(shù)對(duì)用戶點(diǎn)相連方式，生成鄰接矩陣輸入圖，保證模型的通用性。

（2） 通過構(gòu)建一個(gè)多層級(jí)結(jié)構(gòu)的圖模型，考慮主次級(jí)別的基礎(chǔ)上建立不同對(duì)象之間的關(guān)系，更加準(zhǔn)確的度量對(duì)象之間的相關(guān)性。

（3） 采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)針對(duì)知識(shí)圖譜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼器，同時(shí)結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立一個(gè)一個(gè)混合模型以彌補(bǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，同時(shí)使用動(dòng)量隨機(jī)梯度下降對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。

4.2 模型測試

（1） 充分利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，對(duì)輸入圖的部分用戶進(jìn)行語義標(biāo)注，有效降低人工標(biāo)注工作量;在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，研發(fā)高效可按需調(diào)整、支持?jǐn)U展操作的圖卷積層作為圖卷積網(wǎng)絡(luò)的隱藏層。

（2） 使用整流線性單位（ReLu）作為激活函數(shù)以及圖拉普拉斯正則化作為損失函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化。

（3） 根據(jù)實(shí)際問題是二類還是多類，采用決策向量機(jī)（SVM）或者SOFTMAX函數(shù)對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行最終分類并打上對(duì)應(yīng)標(biāo)簽。

4.3 模型輸出

首先選擇合適的分類算法，用單一的算法對(duì)電力數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，選擇獲得最佳結(jié)果的前N個(gè)算法。

在選定一組基于全局準(zhǔn)確率的最佳方法后，設(shè)計(jì)一個(gè)集成深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行多分類器融合學(xué)習(xí)。

針對(duì)模型中特征重要性測量問題，采取傳統(tǒng)集成學(xué)習(xí)算法與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征學(xué)習(xí)信息結(jié)合的方式進(jìn)行特征重要性賦值。

結(jié)合多個(gè)重要性指標(biāo)如本地正確率、多樣化正確率、局部泛化誤差界等進(jìn)行每層分類器的權(quán)重計(jì)算，完成集成學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建。分類算法結(jié)構(gòu)示意如圖2所示。

4.4 模型效果

模型應(yīng)用，可以定向有重點(diǎn)地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，很大程度上提高了整個(gè)運(yùn)算系統(tǒng)的效率;對(duì)數(shù)據(jù)處理進(jìn)行人工干預(yù)，有效地避免過程中運(yùn)算錯(cuò)誤帶來的問題，能夠及時(shí)糾正問題。模型運(yùn)行過程如圖3所示。

5 總結(jié)

針對(duì)目前電力系統(tǒng)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，對(duì)于實(shí)時(shí)在線分析的要求越來越高，本文對(duì)電力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)等值方法進(jìn)行了研究，提出了一種A模型的解決方法。針對(duì)電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)等值過程中的研究，得到的結(jié)論如下：

（1） 對(duì)目前電力系統(tǒng)的三大動(dòng)態(tài)等值方法：同調(diào)等值法、模式等值法和估計(jì)等值法。同調(diào)等值法和模式等值已經(jīng)應(yīng)用較多，估計(jì)等值法在未來將會(huì)有所突破和發(fā)展。

（2） 人工智能方法與其他優(yōu)化算法相比，具有精度高、速度快、收斂性好、魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，因此適合于動(dòng)態(tài)等值算法。

（3） 本文提出的A模型算法可以對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行分析，并可以對(duì)問題數(shù)據(jù)進(jìn)行再分析及人工干預(yù)、矯正分析過程，使樣本數(shù)據(jù)分結(jié)果更加精確。

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（收稿日期： 2018.11.14）

作者簡介：宋才華（1976-），男，湛江市，研究方向：供電系統(tǒng)客戶服務(wù)的信息化建設(shè)與應(yīng)用。

鄧乾（1993-），男，佛山市，研究方向：供電系統(tǒng)客戶服務(wù)的信息化建設(shè)與應(yīng)用。文章編號(hào)：1007-757X（2020）01-0134-04