具有自校核功能的配電網調度方法

沈健, 楊煬, 王少春, 孫偉剛, 陳楚航

(國網浙江省電力有限公司紹興供電公司,浙江,紹興 312000)

0 引言

配電網調度在電網系統應用中具有重要的作用,關于如何提高配電網協調能力,不同的學者和專家紛紛給出不同的方案。文獻[1]以傳統潮流疊加法和圖論中深度優先搜索算法為關鍵技術,實現了配電網輔助決策,該方法通過深度優先搜索算法實現配電網自動控制,該技術通過智能化技術手段提高了網絡建模中實用性和先進性,但故障診斷能力比較弱。文獻[2]能夠解決大時間尺度下難以精確預測負荷及電網結構的問題,以全時間維度安全校核為目標,解決了電網調度難以實現安全校核的問題,但是對于配電網設備全壽命周期數據管理,無法給出評估方法。

基于上述技術的不足,本研究從以下角度和方案進行設計。

(1)構建配電網調度總體方案,通過調度控制中心、監控中心、調度計算模塊等不同模塊實現配電網智能設備不同方案調度,提高調度控制能力。

(2)能夠實現不同數據信息校核與調度,實現不同異常信息類型的信息分類,并且對不同調度數據信息進行評估。提高配電網調度能力和評估能力。

1 配電網調度方案設計

針對上述技術的不足,本研究設計出一種配電網調度方案,該方案通過控制中心實現配電網調度,調度方案電網中每臺硬件電氣設備通過控制總線匯集所有電子信息,并通過各自的網絡數據模塊與各站點實現互聯[3]。配電網調度方案總體架構示意圖如圖1所示。

圖1 配電網調度總體方案示意圖

由圖1可知,電力調度系統硬件包括調度控制中心、監控中心、調度計算模塊等構成。調度控制中心能夠根據控制供電區向不同的區域提供配電網電力資源,并保證電力設備安全,在供電區內,能夠將配電網輸出的電壓通過輸電線路向各個分支輸送。輸電線路中間架設有保護線路、輸電線路與信息處理通過網關隔離[4-5]。信息處理主要由安全監控網絡、電力事件采集和運行監控等3部分完成。安全監控網絡和電力事件采集模塊的信息都會存放在數據庫中,而運行監控為電力事件采集模塊服務,調度中心尾端主要負責采集電力用戶信息,根據用戶信息進行相應調整。

監控中心分為調度監控和運行監控。調度監控主要監控調度中心數據,通過變電站和電力報表數據完成調度監控,變電站通過二次線路保證運行安全,運維人員通過電力報表收集電表信息。運行監控主要根據運行中出現的異常數據進行分析,通過調度數據信息校核完成異常數據的分析和校核,以便實現配電網自我調配[6]。在電網系統正常運作時,通過不斷搜集各節點的工作狀況并進行整合分析,以實現對系統的常態化監控。當數據整體出現異常時,通過解析數據對異常節點進行搜尋,并提取故障節點的特征數據進行比對,得出其故障類型和解決方案,并判斷是否需要隔離以避免風險擴散[7]。對于已經停止運行的設備,更新其數據后繼續進行整體數據的分析,以實現不間斷的整體態勢分析。

2 配電網調度自校核方法

2.1 調度控制硬件設計

在設計配電網數據信息調度控制時,采用主控制模塊為ARM系列的LPC2214微處理器和DSP數據處理器,該系統在硬件結構上包括信號預處理模塊、A/D信號轉換模塊、外部存儲單元、JTAG接口、電源模塊、RS-232串行接口、晶振電路、復位電路等多種數據信息處理模塊,外部還連接有數據在線監測和故障診斷。ARM7系列的LPC2214微控制器具體為32位CPU的微控制器,頻率高達60 MHz[7],并且帶有高速片內存儲器和4個32位的外部存儲器接口,通過 LPC2214能夠通過數據總線和控制信號利用外部存儲器訪問的方式直接控制液晶顯示模塊。調度控制硬件架構如圖2所示。

圖2 配電網調度控制硬件架構示意圖

由圖2可知,通過多種數據傳感器實現配電網節點數據信息采集,該采集單元能夠獲取配電網數據信息中的不同內容,通過相量計算,將主核心控制部件作為故障預警中央處理器,能夠控制ARM系列的LPC2214微處理器和DSP數據處理器。主核心控制部件以S3C6410型號的控制芯片作為主控制核心板[8],其設置有USB數據接口、串口模塊、網絡調試接口、RJ45接口等。在硬件結構設計中,還設置有電源接口、復位電路、信號收發器、自適應調節模塊、管理控制模塊等。通過設置LED故障信息燈對通信調度故障情況顯示異常數據信息,有助于用戶通過LED燈的亮暗來判斷網絡信息是否正常。在進行數據通信時,采用的通信控制器為DM9000型號的單芯片快速以太網MAC控制器,通過DSP處理模塊實現多種數據信息計算[9],當計算出故障數據信息時,可進行自校核審核。

2.2 調度數據信息校核的實現

在進行調度數據信息校核時,需要對不同異常信息類型進行分類,然后對不同調度數據信息進行評估。配電網調度校核流程示意圖如圖3所示。

圖3 配電網調度校核流程示意圖

假設輸入的初始數據局信息為X={x1,x2,…,xn},其中i=1,2,…,n,為電網調度信息數據在xi中的第p個特征的數,且p=(1,2,…,m)。在諸多電網調度信息中,為了表示不同數據信息之間的關系,通過x總數與其特征總數p確定矩陣X為

(1)

不同數據信息之間的相似系數值為

(2)

其中,

(3)

(4)

根據配電網數據信息的不同,出現異常數據信息的概率為

(5)

式(5)中,x為配電網數據信息在傳遞過程中故障數據信息占總配電網數據信息的比例,計算q(x)時,需要計算p(x)的值,根據不同數據信息聚類程度,計算出聚類的平均數值:

(6)

式(6)中,k為配電網所有數據集合x中第k個的數據信息。配電網數據信息威脅性數據比較大信息時,計算公式為

(7)

式(7)中,A為預測風險發生次數,Px和Sx分別為故障x發生的頻率和其發生后的危害程度,如電網配電過程中某一個節點斷路或損壞時輸出的故障率。根據配電區域的不同,設置配電區域調度的范圍,該范圍可以為

(8)

式(8)中,N為配電網中不同電網節點的類別數量,在預測之前,首先設置需要調度的不同位置和數據,則公式可以為

(9)

式(9)中,S為配電網發生故障x的危害程度。調配時,為了區分不同區域,將不同區域劃分為不同數據集合,記作為f={f1,f2,f3,…,fN},該數據集合表示的電網調度數據信息見表1。

表1 電網調度信息

調度概率可以表示為

(10)

式(10)中,c和j為配電網系統中數據x與其數據特征xi之間的分布密度,in為預先設定的數據處理邏輯,k為數據量總數。特征向量C|J|見式(11):

(11)

式(11)中,C|J|為配電網數據C的特征向量,I為配電網數據信息監控過程中采集與計算的總次數,d和fh為配電網數據信息實時數據變化狀況,g為電網數據態勢因子[10]。當配電網系統中任意一個節點x在t+1時,配電網運行狀態xit+1很容易受xit影響,影響概率可以為

(12)

式(12)中,i為配電網數據集合X中樣本信息總量,此處j為某個配電網區域下X內不同節點的信息編號,Ni為該區域下所有配電網節點中i節點的臨近節點集合。在t+1時刻下,配電網數據節點i通過配電網節點j校核調調度的概率為

Ωij(t+1)=si(t)ωij

(13)

通過上述論述,本研究能夠采集到電網工作狀態,并第一時間通過預先設計的調度算法排除故障。

3 實驗結果與分析

試驗時,實驗機分配Pentium(R)CPU 8核與16 G內存資源,安裝Windows 10操作系統,配置Java JDK5.0環境于MATLAB中[11]。試驗架構示意圖如圖4所示。

圖4 配電網監測系統示意圖

本文選擇的電力電網數據通信樣本集以103為單位,電力通信網絡輸出的電力數據頻帶值為4～10 kHz,數據采樣的時間間隔記作為12 s,配電網數據信息中的節點隔離信道寬度設置為2 TB,模糊迭代次數設為1200,主機對各個節點模擬數據的抽樣采樣率設為f=10 kHz,入侵數據帶寬為1000 Hz。對配電網中的任意節點數據進行特征抽取。數據采集量如表2所示。電力電網數據信息通信自校核采樣數據信息如圖5所示。

表2 數據特征預采集實驗結果

圖5 圖像特征數據采集示意圖

通過圖5的圖像特征信息提取,對調度控制能力進行對比分析,將常規方法與本研究方法進行對比分析,常規方法為人工經驗法調度控制,即是根據配電網工作周期,結合季節性等不同變化特點總結出的人工經驗法(下文稱為傳統方法)。配電網控制對比示意圖如圖6所示。

圖6 配電網控制對比示意圖

通過圖6可以看到,在相同數據樣本的情況下,本文方法的數據調配效率高于傳統方法,隨著數據量的逐步增加,傳統方法和本文方法的工作效率都在增加,但整體上,本文方法在配電網調控效率上遠遠高于傳統方法。

仍舊采用上述數據采樣方法對本研究的評估方法進行對比,經過5個小時的數據記錄和分析,準確度對比示意圖如圖7所示。

圖7 診斷結果對比圖

通過圖7可以看到,傳統方法和本文方法在開始評估時,準確率都隨著時間的延長而增加,但是在整個工作過程中,本文方法平均準確率最高。

4 總結

為了提高配電網調度能力,本文設計了一套電網調度控制模塊。該模塊采用主控制模塊的形式,通常為基于ARM系列的LPC2214微處理器和DSP數據處理器,包括信號預處理模塊、A/D信號轉換模塊、外部存儲單元等,提高了配電控制能力。

進行調度數據信息校核時,構建不同的數據信息評估模型,數據評估過程中采用分類模塊和評估模塊,實現了配電網數據信息的評估與計算。

通過設計總體架構包括調度控制中心、監控中心、調度計算模塊等的硬件架構,實現了配電網數據信息自校核與控制,提高了配電網運行效率。