對電網主網中設備、線路參數的辨識問題的數據質量提升方法分析

(廣東電網有限責任公司東莞供電局,廣東東莞 523000)

0 引言

潮流計算結果與實際量測值的偏差較大，最大偏差可達30%，主網中設備與線路的參數會隨著運行老化與環境變化而偏離出場標定值，而主站系統中的對應參數仍為其出廠參數。主網調度員在進行開關斷路模擬時，發現潮流計算理論功率值與真實功率值相差較大。調度員僅憑借現場經驗觀察偏差，發現各設備與線路參數在電網實際運行中偏離出廠設定且實際參數無法量測，因而無法在主站系統中更新參數，沒有方法校驗潮流計算的誤差范圍，致使潮流計算去查偏大沒有參考價值。由于潮流計算的模型巨大與參數眾多，目前主網多次嘗試提升潮流計算精度但都無法達到預期效果。本文提出電網主網中設備、線路參數的辨識問題的數據質量提升方法[1，2]，實現了電網數據質量的提高。

1 計算模型

潮流計算在給定電力系統網絡拓撲、元件參數和發電、負荷參量條件下，計算穩態運行狀態參數PQU在電力網中的分布，通常采用牛頓-拉夫遜法迭代求解，潮流平衡方程如下：

其中，Pbus，Qbus為線路損耗的有功、無功功率，Θ為節點相角，Vm為負載電壓值，Pg為發電機發出的有功、無功功率，Cg為拓撲連接矩陣。

2 整體流程

獲取潮流計算拓撲模型和潮流計算某斷面所需參數，檢查數據完整性與一致性，要求主網內信息一致，并核查潮流內參數缺失、重復情況，參數包含傳輸線路參數、設備參數、開關信號參數和時間戳信息。如果存在數據質量不合格情況[3，4]，記錄錯誤數據信息并進行數據重傳等數據同步機制；如果數據質量合格，數據一致性檢查，并允許進行潮流計算，根據潮流計算模型與某斷面參數搭建潮流計算平臺，接著使用牛頓迭代進行潮流計算，并獲取潮流實際參數。判斷某時刻斷面數據潮流是否收斂，如果沒有收斂，調取臺帳、計量數據并檢查設備信息是否匹配，接著記錄錯誤數據信息進行數據重傳等數據同步機制，并返回數據質量校驗模塊；如果某時刻斷面數據潮流收斂，于是啟用系統參數標識，并識別偏差較大線路或設備運行參數，接著提取偏差過大設備或線路一段事件內參數，如功率、電壓、電流、阻抗和變比等，將輸入端參數作為輸入，輸出端參數作為輸出，輸入測量誤差至設備/線路模型，根據系統辨識原則判斷是否達到要求，如果沒有達到要求，修改設備/線路模型參數，于是輸入測量誤差至設備/線路模型；如果達到要求，輸出辨識參數，修改潮流中的設備信息。判斷是否完成所有誤差過大設備/線路系統辨識，如果未完成，返回啟用系統參數辨識階段；如果完成，則重新進行潮流計算，比較理論結果與實際功率關系。最后判斷誤差是否減小，如果減小，系統辨識運行參數結束；如果沒有減小，駁回辨識結果，并沿用原臺帳數據并記錄潮流無法辨識信息。

圖1 數據質量檢查流程

2.1 數據質量提升

首先由計量系統得到越限警告，核查越限處數據是否有缺失、重復、格式錯誤，如果數據有問題，結束質量檢查；再判斷數據有問題的次數，生成錯誤報告，結束質量檢查，如果數據多次沒有問題，從省海量平臺重新下載數據。提取報警數據，校驗警報信息的完整性，包括報警數據的時間、地點、設備編號、報警類型與嚴重程度，并且需要檢查報警時間是否缺失。報警地點與報警設備線路需要相匹配，報警設備編號與臺賬數據信息需要匹配等。等待報警類型提取確認，查看是否存在明顯誤報信息，如圖1所示。

2.2 數據校驗

首先采用遞推閉環系統辨識的方法辨識設備參數，遞推方法可以減小算法的復雜度，避免維數災難；閉環辨識可以避免辨識過程對系統正常運行產生影響，具體方法可選用最小二乘法、極大似然法、閉環子空間辨識法等。以最小二乘法為例，辨識準則式為：

其中y(t)為實測待辯識設備的量測數據，x(t)為依據辨識所得模型計算得到的對應數據。

圖2 辨識與數據修正和駁回的流程

2.3 數據修正和駁回

記待辨識參數為0～，遞推最小二乘法的初值可以取為0～(0)=0，P(0)=aI，a為足夠大的正數，每次迭代需要按照如下方法進行計算。

首先開始系統辨識，接著設定初值，使用新參數計算潮流，判斷新參數是否滿足閾值，如果滿足輸出當前參數作為新參數；如果不滿足，則判斷是否已用所有數據，如果滿足輸出當前參數作為新參數；如果不滿足，則輸入下一時刻數據你，并迭代計算并更新參數。然后采用辨識得到的參數進行網絡潮流計算，并輸出辨識所得參數及準確度。若潮流計算誤差有所減小，則接受新參數，出具臺帳數據變工單[5，6]。若使用辨識所得參數進行潮流計算后，誤差未有改善，則駁回辨識數據，沿用原臺帳數據。辨識與數據修正和駁回流程如圖2所示。

3 結語

本文提出電網主網中設備、線路參數的辨識問題的數據質量提升方法，從數據質量提升、數據校驗、數據修正和數據駁回三個步驟實現了數據質量提高。