基于电网拓扑连接及变电站失压、损失用户数、减供负荷计算的电网危害程度评估技术应用与研究

基于电网拓扑连接及变电站失压、损失用户数、减供负荷计算的电网危害程度评估技术应用与研究

(1.云南电网有限责任公司文山供电局云南文山663000;2.昆明能讯科技有限责任公司云南昆明650217)

摘要:随着电网调度在线监测数据采集技术和设施的逐步完善,依靠传统数据统计分析和人工经验方法的已明显不足,电网风险危害严重程度事后分析的信息滞后局面急需改变。本文提供一种基于具体运行方式下电网拓扑连接的变电站失压、损失用户数、减供负荷计算的电网危害程度评估方法,采用变电站失压、损失用户、减供负荷、运行方式、电网拓扑连接数据,通过数据融合计算,利用电网风险危害严重程度评估技术、汇总形成有价值的数据,为电网危害严重程度评估提供有力的数据分析计算及手段支撑,提升电网安全运行可靠性,带来电网危害严重程度评估方式的进步。

关键词:电网拓扑;变电站失压;损失用户数;减供负荷;电网危害严重程度;算法

1概述

目前,在电网拓扑连接、变电站失压、损失用户数、减供负荷数据上,有大量的实时信息未能很好利用,对于这些电网运行的实时数据,调度人员及时掌握不到或掌握不准确,对这些电网运行情况的掌握,主要靠调度人员人工经验或事后人工统计,既不能做到实时监控计算,又要花大量的人物力进行事后统计。所以研究建立专用的电网拓扑连接、变电站失压、损失用户数、减供负荷数据,在真正意义上实现电网风险危害严重程度评估管理。

2研究内容

本文目的正是为了克服现有技术存在的缺陷而提供基于运行方式、电网拓扑连接及变电站失压、损失用户数、减供负荷计算的电网危害严重程度评估方法,提供电网拓扑连接及变电站失压、损失用户数、减供负荷的采集、整合和存储。

从信息的采集来看,数据库需要接入运行方式、电网拓扑连接及变电站、用户数、负荷数据。数据接入数据库后,对接入的数据要进行分析、统计、计算等,从而为算法与模型的建立、算法运算的准确性提供真实可信的数据。为了实现上述目的,本文提供如下技术方案:

2.1调度运行方式数据分析

依据调度运行方式的数据,分析电网潮流分布及开关状态,确定电网拓扑在运行方式下的连接关系状态,作为变电站失压、损失用户、减供负荷数据计算依据,记为输入变量。

2.2电网拓扑连接数据的采集、分析

设备之间互相连接的接头称为端子,两个端子相连的点称为连接点。设备连接关系加上功能位置信息就确定了一个常态的拓扑网络,再加上配网自动化和调度平台的开关信息就组成一个实时的拓扑网络:

电网拓扑连接关系模型图

由拓扑网络的连接关系,采集连接关系、运行方式的数据存储至数据库,根据运行方式及连接关系可以采集具体运行方式下变电站、用户及负荷数据。

2.3电网危害的严重程度评估标准

按照变电站失压、损失用户数、减供负荷的具体数据建立评估判定标准。如下表:

事故事件等级评估标准表

根据上述方法,逐一列出二级、三级、四级,直至五级事件标准。

2.4分析统计算法

1)原始数据

原始数据经过处理后,就形成了可以运用分析统计算法进行计算的数据,包括变电站、用户、负荷。数据格式如下表:

统计模型图

统计计算通过电网拓扑、连接关系、及具体运行方式数据对减供负荷、变电站失压及损失用户数据进行计算。

3)统计算法步骤

统计算法的步骤:

a.开始时,把变量的记录(负荷、变电站、用户)看作一个节点;

b.找到每个变量(负荷、变电站、用户)的电气连接点;

c.按事故事件类型分割成基础电气连接点:0;

d.对0节点执行累加,直到后续每个节点满足电气连接要求为止。

4)统计算法停止条件

该算法的构建是一个逐一统计的过程,需要确定停止条件,否则过程将不会结束。对0节点执行逐步累加,直到每个节点满足要求为止。直观的方式是在具体运行方式下当每个子节点没有电气连接时停止。

2.5电网危害严重程度评估

利用变电站、用户、负荷、电网拓扑连接、运行方式数据存储至数据库作为基础数据,依据事故事件判定标准,用统计计算算法的逐步统计过程对数据进行统计计算。直到得出正确结果(直观的方式是在具体运行方式下当每个节点没有电气连接关系时停止)。这个节点的唯一类型就是电网危害严重程度的基础数据。通过统计计算算法,提升实现电网风险危害严重程度评估管理的实时性。

3结语

本文课题将电网网架、调度运行数据、地理位置信息进行了多维整合,创新了电网危害程度评估技术,用于电网电网危害程度监测及判定。另一方面,通过结合调度信息的应用,开展电网危害程度评估监测及判定技术构建工作。以电网运行现状(运行方式、连接关系等)、电网的负荷、连接的变电站、用户数量信息,电网网架实时信息作为维度,接入历史数据、实时数据的方式对算法模型进行校验,逐步提高算法的准确度。

电网危害程度评估判定技术的研究与建立,适用于各级管理人员对电网危害程度的实时监测及管控。

参考文献:

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[5]樊春玲,孙四通,金志华.贝叶斯神经网络建模预测方法及其应用.中国惯性技术学报.第17卷第1期2009.2

作者简介:

李斌,男,云南昆明人,学士,工程师,云南文山供电局,从事调度方式运行工作。

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