0引言
當前國內外電網的調度控制仍然采用以調度中心為主導的集中式調度模式,變電站只是被動的信息采集和控制執行機構。多年來國內外的電網運行經驗和大量電力事故的發生,表明傳統集中式調度模式存在以下問題。
1\\)基礎數據的準確性問題。主要表現為時常有拓撲錯誤和量測壞數據出現,嚴重時導致狀態估計不可用或不可信,進而降低了電網運行人員對電網運行狀態的判斷和控制能力[1]。
2\\)敏捷性不足。在以下兩個環節將產生延時:①遙測、遙信的上行通信延時,遙控、遙調的下行通信延時;②大規模全局電網分析決策的計算耗時。這些延時有時將導致決策控制難以取得理想的效果,特別是無法滿足緊急情況下的調度控制要求。美加“8·14”等國內外大停電事故表明,電網需要有更快的事故響應能力[2]。
3\\)集中維護負擔重。對大規模電網,調度中心維護圖形和模型的負擔很大,而且容易出錯,一旦出錯,還難以診斷。如果能利用變電站已經建好的圖模,在調度中心自動完成拼接,則可支持調度中心圖模的免維護或低維護。
另一方面,數字化變電站[3]實現了站內設備互操作,包括測控裝置、相量測量單元 \\(phasormeasurement unit,PMU\\)、保護裝置、錄波裝置在內的大量智能裝置的信息可以被方便地建模和采集,為變電站智能化鋪平了道路。
2009年國家電網公司提出了建設堅強智能電網的愿景[4]。為了適應可再生能源的強波動性和保證智能電網運行的高可靠性,電網運行調度體系開始從集中式向分布式方向發展[5]。一個重要的方向就是向變電站發展。如何發揮變電站本地信息的冗余性和本地決策的敏捷性優勢,提高變電站為電網調度控制服務的智能性,是國際上智能變電站發展的重要趨勢[6]。包括筆者研究團隊在內的國內外多位學者已對變電站高級應用進行了深入研究和局部示范。
2008年,美國New York電力公司和美國Entergy電力公司分別與Georgia理工大學開始合作,分別以兩個相鄰變電站作為示范,研究和實施變電站狀態估計的示范工程[7]。2009年,清華大學提出了基于零阻抗支路模型的變電站三相非線性狀態估計方法[8],并在華東電網進行示范應用,取得了良好效果[9]。2011年,華南理工大學與江西省電力公司合作,在興國數字化變電站實施變電站智能告警[10]。
綜上所述,應對“分布自治”與“集中協調”進行合理平衡,變目前的集中式調度模式為集中與分布相協調的變電站—調度中心兩級分布式智能調度控制模式,其基礎是建立變電站高級應用軟件體系。
本文提出了完整的變電站高級應用軟件體系架構和功能實現,并對其中的部分應用進行了工程實踐。與傳統的集中式調度模式相比,變電站高級應用軟件可以在不明顯增加變電站與調度中心間通信量的情況下,顯著提升上送調度中心的基礎數據的準確性和有效性,增強相關控制功能的可靠性和敏捷性,并支持控制中心的分布式容災和自愈,使變電站自動化系統真正成為調度體系中的站級智能體,實現縱向貫通。
1變電站高級應用軟件體系
本文提出的變電站高級應用軟件的體系結構如圖1所示,這里的變電站屬于廣義的變電站,包括電廠的變電站部分、常規變電站、風/光等可再生能源發電場升壓站等,在變電站一體化標準化信息集成平臺的基礎上,包含分布式建模、分布式狀態估計、分布式智能告警、分布式電壓穩定評估與控制、分布式自動電壓控制\\(AVC\\)、分布式風險評估建模等應用。
【1】
上述各項變電站高級應用在調度中心都有較為成熟的對應功能。如果將調度中心的能量管理系統看做電網運行控制的“大腦”,那么在變電站安裝高級應用軟件便可以看做電網運行控制的“小腦”。對其開展研究的主要技術挑戰在于,如何處理好“分布自治”和“集中協調”這一對矛盾,使得一方面可以利用變電站本地的冗余信息實現可靠、敏捷的自治分析決策,另一方面向上級控制中心提供經過本地分析處理的適量“熟數據”,并接收上級控制中心協調指令,從而提升對整個電網調度控制的可靠性和敏捷性。由于變電站網絡的特殊性,傳統調度控制中心的高級應用軟件無法直接應用到變電站之中。
2變電站高級應用軟件
下面分別對各變電站高級應用的功能、特點和算法進行簡要介紹。
2.1變電站分布式建模
與IEC 61850及其他變電站自動化標準所規定的為變電站通信提供支持的信息模型不同,這里的分布式建模指的是基于變電站一體化標準化信息平臺,建立為變電站高級應用提供支持的信息模型。
該模型具體又包括一次模型[11]和二次模型[12]。一次模型描述站內一次設備的拓撲連接和特性參數,量測模型由于與拓撲和狀態估計應用聯系緊密,所以也歸入一次模型;二次模型描述站內監控、保護、錄波等設備的功能和配置。變電站的模型應支持導出,導出的各個站的模型在調度中心通過拼接形成全網的模型,供調度中心的高級應用使用,從而實現模型的源端維護。
變電站具有比調度中心更詳細的一次模型。變電站采用的是三相的網絡模型,具備三相量測,包括開關上的三相量測和三相分合信號,此外還包含接地刀閘、互感器、站用變壓器等設備。該一次模型在導出時應進行轉化以滿足調度中心模型的要求。而傳統調度中心對保護設備的建模比較薄弱,所以二次模型以IEC 61850標準中的保護模型為基礎建立?？紤]到包括智能告警在內的高級應用對二次模型的需求,在IEC 61850模型的基礎上添加了對各保護邏輯節點保護屬性的分類描述,并忽略大量通信相關的邏輯節點。表1具體描述了變電站與調度中心量測和保護模型的區別。
表1中:Vp和Vl分別為電壓單相值和線值;VAB為AB線電壓;Ip為電流單相值;PΣ,QΣ分別為有功和無功功率三相總加值;T為變壓器擋位;Scp和Sop分別為分相合位置和分相開位置;Sc和So分別為合位置和開位置;Sg表示總位置。
2.2變電站分布式狀態估計
進行分布式狀態估計的目的在于,利用變電站內高冗余的量測配置,剔除站內的拓撲錯誤和壞量測,提升基礎數據的準確性,并將熟數據上送至調度中心。
與傳統的電網節點支路模型不同,變電站內的網絡主要由零阻抗支路\\(開關支路\\)構成。所以傳統的狀態估計方法無法直接應用。為此,提出了一種基于基爾霍夫電流定律\\(KCL\\)的變電站三相非線性狀態估計方法[8]。與調度中心采用節點復電壓為狀態變量不同,變電站中以各零阻抗支路的三相復功率為狀態量,建立非線性量測方程,可以同時考慮遠程終端單元\\(RTU\\)和PMU兩種量測來源,同步辨識拓撲錯誤、壞量測及三相不平衡。
分布式狀態估計流程圖如圖2所示。以變壓器為分界點,劃分電壓等級,基于KCL對各電壓等級下的三相量測數據建立量測方程。根據開關狀態形成開關島,在開關島內進行三相零阻抗電壓狀態估計和功率狀態估計,再根據估計結果剔除模擬量壞數據,計算三相不平衡度,并判斷開關的真實開合狀態。分布式狀態估計結束后,變電站將估計后的熟數據上傳給調度中心存儲和使用。
2.3變電站分布式智能告警
進行分布式智能告警的目的在于,利用變電站本地在故障前后的冗余告警信息 \\(測控、保護、PMU、錄波等\\),進行可靠、快速的站內告警,并將診斷結論上送調度中心。
將分布式智能告警分成基于告警信號的快速故障診斷和基于模擬波形的詳細故障診斷兩個步驟\\(見圖3\\)?？焖俟收显\斷采集一個時間窗內的事件順序記錄\\(SOE\\)告警,并基于變電站保護模型建立包含這些告警信號的因果網絡,采用溯因推理的方式診斷故障設備和故障類型,并形成故障事件樹[13]。同時,以快速故障診斷的結果為觸發,采集對應設備的錄波文件,采用相量啟發式檢測與小波變換相結合的方法對模擬波形進行突變量識別,提取故障事件、故障過程和故障類型[14]。將快速故障診斷和詳細故障診斷的結果合并,上送調度中心。
2.4變電站分布式電壓穩定評估與控制
集中式的靜態電壓穩定的評估方法依賴系統網絡模型。但由于參數的不準確或外網建模的困難,導致準確的系統網絡模型難以獲得,且評估計算耗時長。分布式靜態電壓穩定評估方法僅依靠本地PMU實時量測進行戴維南等值,不依賴于網絡模型,具有高敏捷性優勢。其難點在于,本地等值的線性模型難以準確表征時變的網絡模型,從而使得分布式的電壓穩定裕度結果不夠準確。為此,提出一種本地級—系統級兩級分布式電壓評估方法[15],利用本地級分布自治的特點完成電壓穩定可信性評估和時變等值參數模型的辨識,將辨識得到的等值內阻抗和等值內電勢結果上傳系統級;系統級利用全網負荷增長情況信息,在不依賴于網絡拓撲的基礎上,經過負荷轉移阻抗辨識、崩潰點時刻求解和崩潰點時刻模型參數計算等步驟后,得到修正后準確的崩潰點時刻的等值內阻抗和等值內電勢,下傳給本地級計算準確的本地電壓穩定裕度結果,如圖4所示。圖中:VFFRLS表示可變遺忘因子遞推最小二乘方法。
相較于集中式的靜態電壓穩定控制方法,分布式靜態電壓穩定控制方法同樣具有本地決策的敏捷性優勢,但是由于缺乏協調會出現控制不解耦問題,即本地的電壓穩定水平表現結果與內網其他負荷的增長存在關聯,所以本地難以給出獨立解耦的控制門檻值和控制量。為此,提出一種本地級—系統級兩級分布式電壓穩定控制方法[15]。系統級利用各地負荷增長速度和重要性的信息制定協調整定值下發給本地級,作為本地分布自治的電壓穩定控制器的參數。本地級電壓穩定控制器在依據系統級協調的整定參數的基礎上,根據本地實時裕度結果計算出控制時延和控制量,從而實現各個本地控制器的協同解耦控制\\(見圖4\\)。
2.5變電站分布式
AVC集中式AVC的控制策略\\(發電機無功出力、電容電抗器的投切、分頭的調節\\)均由控制中心給出,下發給變電站側設備執行,其風險過于集中,操作安全性和可靠性考慮不足;此外,變電站的電壓無功控制\\(VQC\\)已處于淘汰邊緣。
分布式AVC中,控制中心給出的控制策略不再具體到每個設備的動作,而是給出一個變電站整體的無功資源投切量,讓變電站子站端去決策具體動作哪些設備來達到控制中心的要求。在此之前,子站必須及時將當前可操作的無功資源統計提供給控制中心作為控制策略的約束。
子站端的分布式AVC的控制流程圖見圖5。
根據電網當前的運行方式,形成控制單元。若單元不可控,AVC系統閉鎖該控制單元的自動控制并告警。接下來依次判斷母線電壓是否合格、無功功率是否合理,若存在不合格或不合理,則控制無功設備和變壓器分接頭進行消除。在電壓合格和無功功率合格的情況下,考慮高壓側的電壓優化策略。
高壓側的優化電壓設定值采用全局無功優化計算給出的電壓設定值,如果全局無功優化計算不可用\\(計算失敗\\),則采用人工給定的優化曲線值。
2.6分布式風險評估建模
進行分布式風險評估的目的在于,利用變電站重要設備的狀態監測信息構建設備停運模型并上傳至調度中心,根據當前設備實時運行工況對未來電力系統運行風險進行合理評估。
在傳統電力系統中,風險評估為集中式模式,調度中心側計算預想故障概率時采用的數據為長期歷史統計數據,由此得出的風險指標難以反映當前設備實時運行工況。而分布式風險評估的實施分為調度中心層和變電站層兩個層面[16]。在變電站層,基于廠站側各類關鍵電力設備的狀態監測數據,生成反映電力設備當前運行工況的停運模型并上傳至調度中心,在調度中心層,調度中心收集各廠站上傳的設備停運模型,采用狀態枚舉法給出系統主要預想故障列表及其發生概率,并計算系統未來一段時間內的風險指標,根據風險指標做出決策并下發給變電站。這種變電站層和調度中心層緊密互動的風險評估模式,既發揮了變電站側的數據優勢,也發揮了調度中心側的計算優勢,以設備停運模型為紐帶,避免了變電站側狀態監測數據的大規模傳輸,同時調度中心側可以實時掌握變電站側設備運行工況。分布式風險評估模式如圖6所示。
3應用示例
以上介紹的各項高級應用都已由筆者的研究團隊完成軟件研發和實驗室測試,部分功能已經在實際電網得到應用。下面以分布式建模和狀態估計、智能告警為例,介紹應用情況。
3.1分布式建模和狀態估計
基于本文方法開發的分布式建模和狀態估計功能已在華東、湖北、重慶、深圳等電網公司下轄的6個廠站投入實際運行,2個廠站完成離線測試,并與南京南瑞繼保電氣有限公司、北京四方繼保自動化股份有限公司和許繼集團有限公司實現了內嵌式開發。該算法的有效性和軟件系統的可靠性已經過充分驗證。該系統的軟件功能模塊如圖7所示。
以220kV中航變電站為例進行蒙特卡洛仿真實驗,驗證狀態估計的統計效果。表2給出了變電站狀態估計前、后壞數據個數占遙測或遙信總數的比例,其中遙信壞數據個數比例下降為原比例的7.619%左右,遙測壞數據個數比例下降為原比例的9.268%左右?？梢?分布式狀態估計能夠顯著減少壞數據個數。分布式狀態估計的時間指標如下:繁昌變電站為23.8ms,由拳變電站為10.9ms,宿州電廠為5.2ms,當涂變電站為17.3ms,完全滿足數據采集與監控\\(SCADA\\)系統的時間要求。
3.2分布式智能告警
基于本文方法開發的分布式智能告警系統已在湖北電網紀南220kV智能變電站投入測試運行。
以2013年1月18日發生的枝紀線B相單線接地短路的故障數據為例進行測試。表3為綜合自動化平臺接收的SOE告警信號。故障相電流錄波圖見附錄A圖A1,附錄A圖A2是智能告警系統自動收集SOE和錄波信息進行診斷后得出的診斷簡報。
可以看到,診斷結果準確,并且提供了故障元件、故障時間、故障相別、正確告警、誤告警、漏告警、重合閘情況和時間等豐富的告警信息。
4實用化問題探討
4.1標準化問題
智能變電站高級應用軟件在開發過程中嚴格遵循電力系統自動化的相關標準,滿足與調度控制平臺和綜合自動化后臺的良好兼容性。例如,分布式建模應用在變電站側依據IEC 61850標準對變電站的一、二次設備進行建模,并依據IEC 61970標準對一次模型進行了補充。建成后的變電站模型和圖形可以分別精簡并導出為變電站配置描述\\(SCD\\)模型文件和可縮放矢量圖形\\(SVG\\)文件;調度中心側接收并解析來自智能變電站的SCD文件后,與調度中心的公共信息模型/可擴展標記語言\\(CIM/XML\\)文件拼接生成新的完整的CIM文件?？紤]到CIM/XML與公共信息模型/E語言\\(CIM/E\\)文件可以相互轉化[17-18],導出的變電站模型也可以轉化成CIM/E格式[19]。此外,變電站分布式狀態估計和智能告警等應用使用IEC 60870-5-104協議向調度中心上傳實時數據。
4.2外掛式/嵌入式模式
智能變電站高級應用軟件的實現可采用外掛式和嵌入式兩種模式。外掛式模式需在調度中心和變電站單獨設置工作站,構成獨立系統,其優點是開發方便,缺點是維護成本較高,站內通信量較大;嵌入式模式是指將各項高級應用嵌入綜合自動化后臺或遠動機,其優點是維護方便、功能簡單、通信量小,缺點是需要綜合自動化平臺廠家開放接口,并進行聯合開發。
4.3對PMU量測的需求
國內的500kV變電站及部分220kV變電站已配備了PMU量測。在智能變電站高級應用軟件中,分布式電壓穩定評估與控制要求站內配置有PMU量測,其他應用并無明確要求。對于分布式狀態估計,PMU量測可以提高量測數據的精度和冗余度,但對于未配置PMU量測的站,也可僅利用RTU三相量測進行估計。
4.4維護難度
智能變電站高級應用軟件雖然不要求變電站有人值守,但是還難以做到完全的免維護,主要原因在于各項高級應用軟件對變電站模型的依賴。當變電站的模型發生改變時,將不可避免地進行重新建模。
為此可采用嵌入式模式,簡化建模過程,盡可能地做到少維護、易維護。
4.5軟件可靠性及對外部的影響
智能變電站高級應用軟件從設計到開發的全套過程嚴格遵循軟件設計開發的規范,在程序的執行效率和內存管理等方面精益求精。根據已有的運行經驗,應用軟件的可靠性在多個廠站得到驗證。
就應用軟件對外部的影響而言,分布式建模、狀態估計、智能告警和風險評估等分析型應用不涉及控制操作;分布式電壓穩定控制和AVC等控制型應用,將本地可控資源提供給控制中心,使控制中心給出的控制策略更加合理、安全,有效地提高了控制中心的控制可靠性和變電站的操作安全性。此外,控制策略中閉鎖邏輯等技術的應用也有效地降低了變電站控制的風險系數。
4.6與智能電網調度控制系統基礎平臺的關系
智能電網調度控制系統基礎平臺實現了國、網、省、地、縣調度自動化系統的橫向集成和縱向貫通,順應了中國特大電網智能調度控制的需求。本文提出的變電站—調度中心兩級分布式調度控制體系及變電站高級應用軟件是對這一思想的自然擴展和有益補充。變電站高級應用軟件的本質作用是將變電站自動化系統納入智能電網調度控制體系當中,從而從根本上提升特大電網智能調度的可靠性和敏捷性。
5結語
傳統集中式調度模式在可靠性、準確性、敏捷性等方面的不足愈加突出。建立分布自治和集中協調相統一的兩級分布式智能調度控制模式符合智能電網的發展趨勢。變電站高級應用軟件是該調度控制模式的基礎,同時也是變電站由數字化向智能化發展的必然要求。
本文的初步實踐表明,變電站高級應用軟件可以有效提升電網運行控制水平。特別的,可以進一步發展出針對可再生能源電場\\(站\\)特色的分布式高級應用,提高可再生能源建模、分析和控制的敏捷性,適應可再生能源發電的強波動性?？梢韵嘈?隨著相關關鍵技術的研究和解決,以及其工程實踐的不斷深入,變電站高級應用的家族會有越來越多的新成員加入,為提升智能電網環境下電網的運行控制水平作出貢獻。
參考文獻：
[1]國家電力調度通信中心.關于持續開展調度自動化基礎數據質量綜合整治工作的通知[S].2012.
