PMU數(shù)據(jù)在控制中心的集成應(yīng)用

戴則梅 ，陸進(jìn)軍 ，閃 鑫 ，徐春雷 ，李匯群

(1.國電南瑞科技股份有限公司，江蘇 南京 210061；2.江蘇省電力公司，江蘇 南京 210024)

區(qū)域電網(wǎng)的互聯(lián)有利于資源的全局配置和優(yōu)化利用，但也給電網(wǎng)運(yùn)行和控制帶來了諸多挑戰(zhàn)[1]，各個(gè)區(qū)域電網(wǎng)之間的聯(lián)系越發(fā)緊密，電網(wǎng)的運(yùn)行和控制面臨著諸多困難和挑戰(zhàn)。風(fēng)電等間隙性新能源的大規(guī)模接入[2，3]，嚴(yán)重威脅電網(wǎng)的安全與穩(wěn)定運(yùn)行。2011年上半年，在西北和華北地區(qū)發(fā)生的幾起大規(guī)模風(fēng)電脫網(wǎng)事件。各區(qū)域電網(wǎng)之間通過交流互聯(lián)，事故風(fēng)險(xiǎn)易于擴(kuò)大，一旦發(fā)生事故，會(huì)快速波及全網(wǎng)，造成大面積的停電事故。特大型電網(wǎng)、大容量遠(yuǎn)距離輸電、交直流互聯(lián)帶來的動(dòng)態(tài)穩(wěn)定問題同樣是電網(wǎng)發(fā)展過程中不可回避的問題。智能電網(wǎng)及其調(diào)度體系的建設(shè)必須認(rèn)真考慮上述問題的存在。廣域測量（WAMS）系統(tǒng)和綜合智能報(bào)警系統(tǒng)的建立為上述問題的解決提供了一條可行的途徑。

我國WAMS系統(tǒng)的開發(fā)從2000年開始起步，經(jīng)歷了由簡單的數(shù)據(jù)采集至監(jiān)控、分析和保護(hù)、控制的發(fā)展階段[4，5]，目前絕大部分網(wǎng)省級以上的調(diào)控中心都建立了WAMS系統(tǒng)，PMU （相量測量單元）覆蓋了大部分330kV，500kV及以上的電網(wǎng)，為WAMS及PMU數(shù)據(jù)的深化應(yīng)用研究提供了便利?；谏鲜隹紤]，本文從調(diào)度運(yùn)行的角度，對PMU數(shù)據(jù)深化應(yīng)用和綜合智能報(bào)警兩個(gè)方面進(jìn)行了研究，PMU數(shù)據(jù)深化應(yīng)用研究工作包括功率振蕩監(jiān)視和處理、電網(wǎng)負(fù)荷建模和參數(shù)辨識(shí)技術(shù)、風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)視、直流閉鎖監(jiān)視等幾個(gè)方面。綜合智能報(bào)警提出了總體架構(gòu)，以信息支撐平臺(tái)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、事故分析和輔助決策等功能。

1 PMU數(shù)據(jù)深化應(yīng)用

研究PMU數(shù)據(jù)深化應(yīng)用的目的是提升調(diào)度軟件的智能化水平，提高調(diào)度員的在線分析和緊急事故處理能力，輔助調(diào)度員快速?zèng)Q策和處理事故。

1.1 功率振蕩監(jiān)視和處理

低頻振蕩是現(xiàn)代復(fù)雜大電網(wǎng)運(yùn)行中常見的現(xiàn)象，如果處理不當(dāng)會(huì)進(jìn)一步發(fā)展并導(dǎo)致電網(wǎng)振蕩失步。低頻振蕩監(jiān)視和處理軟件功能框架如圖1所示，首先在線低頻振蕩監(jiān)視功能在電網(wǎng)發(fā)生振蕩時(shí)能快速報(bào)警，提示電網(wǎng)當(dāng)前的主導(dǎo)振蕩模式（頻率、阻尼比等），進(jìn)一步對振蕩源進(jìn)行分析并給出輔助決策建議，即告知調(diào)度員當(dāng)前最有效的振蕩處理方式，如提高振蕩地區(qū)電壓水平、降低機(jī)組出力和聯(lián)絡(luò)線輸送功率、消除強(qiáng)迫振蕩源、消除振蕩諧振源等。

同時(shí)，對系統(tǒng)擾動(dòng)后的振蕩或系統(tǒng)中存在的小功率振蕩進(jìn)行模式分析，則有助于運(yùn)行人員把握電網(wǎng)振蕩的主要特征（振蕩頻率和阻尼比等），從而改進(jìn)電網(wǎng)運(yùn)行方式，減少低頻振蕩現(xiàn)象的出現(xiàn)，并及早制定振蕩處理預(yù)案，做到有備無患[6，7]。

最后對系統(tǒng)振蕩案例進(jìn)行集中管理，永久存儲(chǔ)重要的歷史振蕩數(shù)據(jù)，用于離線分析和事故反演，幫助運(yùn)行人員積累運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)。功率振蕩監(jiān)視功能框架如圖1所示。

圖1 功率振蕩監(jiān)視功能框架

1.2 電力負(fù)荷建模和參數(shù)辨識(shí)

模型和參數(shù)是一切分析的基礎(chǔ)，利用PMU采集的數(shù)據(jù)對電網(wǎng)的支路參數(shù)和負(fù)荷模型進(jìn)行辨識(shí)，可以提高狀態(tài)估計(jì)的合格率指標(biāo)，提高電網(wǎng)穩(wěn)定計(jì)算和方式研究的可信度。

支路參數(shù)辨識(shí)主要是依據(jù)線路兩端或變壓器端點(diǎn)的PMU實(shí)測數(shù)據(jù)，利用PMU量測具有同時(shí)性、可直接采集三相電壓和電流相量的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的在線辨識(shí)。對辨識(shí)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性分析，可分析設(shè)備參數(shù)變化隨線路負(fù)載和周圍環(huán)境氣溫度等之間的對應(yīng)關(guān)系，對于提高系統(tǒng)的穩(wěn)定極限有幫助。

負(fù)荷模型辨識(shí)主要是依據(jù)擾動(dòng)期間負(fù)荷端口的電壓、電流變化關(guān)系，綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析和總體測辨等多種方法給出最合理的負(fù)荷模型參數(shù)，并對辨識(shí)模型參數(shù)進(jìn)行仿真比較，校驗(yàn)參數(shù)的可接受程度。對負(fù)荷模型進(jìn)行辨識(shí)，可以改變以往方式計(jì)算時(shí)只能憑主觀經(jīng)驗(yàn)設(shè)置模型參數(shù)的做法，對于提高電網(wǎng)的實(shí)時(shí)分析和穩(wěn)定計(jì)算水平非常重要。

1.3 風(fēng)電并網(wǎng)監(jiān)視

風(fēng)電等大規(guī)模并網(wǎng)運(yùn)行給電網(wǎng)的運(yùn)行和控制帶來了相當(dāng)不利的影響，今年上半年發(fā)生的幾次重大風(fēng)電場脫網(wǎng)事故即為例證。因此，加強(qiáng)風(fēng)電場并網(wǎng)性能的監(jiān)視和考核，對保證我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的長期可持續(xù)發(fā)展和電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行極為重要。PMU數(shù)據(jù)傳輸速率高達(dá)25～100幀/s，可對電網(wǎng)短路造成的低電壓過程以及由于低電壓穿越能力不足引起的風(fēng)電機(jī)組脫網(wǎng)行為進(jìn)行有效監(jiān)視，PMU記錄的電網(wǎng)實(shí)際發(fā)生的風(fēng)機(jī)脫網(wǎng)事故中，故障點(diǎn)的動(dòng)態(tài)電壓、電流曲線和全網(wǎng)頻率曲線如圖2—4所示。

圖3 PMU記錄的風(fēng)電脫網(wǎng)動(dòng)態(tài)電流曲線

圖4 PMU記錄的風(fēng)電脫網(wǎng)動(dòng)態(tài)頻率曲線

進(jìn)一步根據(jù)風(fēng)電場并網(wǎng)技術(shù)規(guī)范要求對風(fēng)電場的電壓、無功支撐能力、低電壓穿越能力等進(jìn)行考核，引導(dǎo)風(fēng)電廠商改進(jìn)風(fēng)機(jī)運(yùn)行控制系統(tǒng)以及風(fēng)電場電壓無功控制系統(tǒng)，改進(jìn)風(fēng)電場并網(wǎng)運(yùn)行質(zhì)量。

1.4 直流閉鎖監(jiān)視

由于技術(shù)水平的進(jìn)步，直流輸電的電壓等級和容量水平越來越高，目前已經(jīng)建成的向家壩-上海直流輸電系統(tǒng)雙極輸送功率達(dá)400萬kW。一旦發(fā)生單極或雙極閉鎖，其后果遠(yuǎn)比單一的大機(jī)組跳閘或甩負(fù)荷更為嚴(yán)重，會(huì)對送端和受端的交流系統(tǒng)產(chǎn)生巨大的電壓和頻率沖擊。WAMS系統(tǒng)可以對高壓直流輸電系統(tǒng)（HVDC）的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行直接監(jiān)視，并在HVDC發(fā)生單極或雙極閉鎖行為時(shí)快速給出告警（1 s以內(nèi)），提示系統(tǒng)運(yùn)行人員檢查相關(guān)的安全自動(dòng)裝置和穩(wěn)定控制裝置等的運(yùn)行狀態(tài)，避免事態(tài)的進(jìn)一步惡化。

2 綜合智能報(bào)警

2.1 整體架構(gòu)

綜合智能告警整體架構(gòu)如圖5所示，以信息支撐平臺(tái)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、事故分析和輔助決策。信息支撐平臺(tái)將分散的數(shù)據(jù)同模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)，統(tǒng)一的存儲(chǔ)管理和標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)機(jī)制實(shí)現(xiàn)信息的源端維護(hù)和全局共享，從而為綜合智能告警提供完備的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

圖5 綜合智能告警整體架構(gòu)

風(fēng)險(xiǎn)感知側(cè)重于事故前的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,提高調(diào)度對事故風(fēng)險(xiǎn)的感知能力；事故分析側(cè)重于事故中的在線監(jiān)視，通過對短路故障、機(jī)組跳閘、直流閉鎖等的在線診斷，提高調(diào)度對電網(wǎng)故障的綜合監(jiān)視分析能力；輔助決策側(cè)重于事故后的處理措施，通過建立在線事故分析同應(yīng)用分析軟件的協(xié)同處理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)故障后電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的自動(dòng)快速評估以及給出消除越限的措施，提高調(diào)度事故處理的應(yīng)急能力。通過風(fēng)險(xiǎn)感知、事故分析和輔助決策建立了電網(wǎng)事故“事前—事中—事后”的全過程跟蹤監(jiān)視與分析。

2.2 氣象風(fēng)險(xiǎn)感知

隨著電網(wǎng)的快速發(fā)展，臺(tái)風(fēng)、雷電、雨、大霧等氣象因素對電網(wǎng)安全運(yùn)行的影響越來越大，根據(jù)氣象預(yù)測信息，通過建立綜合分析模型，給出輸變電設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)分析建議，可為制訂防災(zāi)預(yù)案提供依據(jù)。臺(tái)風(fēng)氣象風(fēng)險(xiǎn)評估系統(tǒng)流程如圖6所示。首先通過實(shí)時(shí)接收氣象監(jiān)測系統(tǒng)提供的氣象信息得到當(dāng)前電網(wǎng)的實(shí)時(shí)氣象信息，根據(jù)氣象信息的路徑并結(jié)合地理信息（GIS）系統(tǒng)得到氣象可能影響的電網(wǎng)設(shè)備，即風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備，將上述風(fēng)險(xiǎn)設(shè)備進(jìn)一步形成預(yù)想故障集，作為靜態(tài)安全分析以及在線安全穩(wěn)定分析故障集的一部分，從而實(shí)現(xiàn)了氣象風(fēng)險(xiǎn)的在線評估，便于調(diào)度事先做好應(yīng)對極端自然災(zāi)害時(shí)的預(yù)案。

圖6 氣象風(fēng)險(xiǎn)評估流程

2.3 事故分析

事故分析的關(guān)鍵是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)故障的在線快速診斷。電網(wǎng)在線故障診斷雖然已研究多年，但受限于調(diào)度自動(dòng)化技術(shù)水平的發(fā)展，以往的在線故障診斷基本上是采用單一數(shù)據(jù)源，正確性不高，難以滿足調(diào)度實(shí)用化的需求。正確率不高是一直困擾電網(wǎng)在線故障診斷難以滿足實(shí)用化的最關(guān)鍵因素之一。以往由于數(shù)據(jù)源的局限性，在線故障診斷基本上是采用單一數(shù)據(jù)源，使得在線故障診斷的正確率同故障時(shí)上送數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性具有很大關(guān)系，而調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)由于建設(shè)周期的不同，每個(gè)廠站的自動(dòng)化水平也參差不齊，因此數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性很難保證都達(dá)到較高的水平，數(shù)據(jù)丟失、上送速度慢，全球定位（GPS）系統(tǒng)對時(shí)不準(zhǔn)以及誤遙信等現(xiàn)象屢見不鮮，使得在線故障診斷存在較多的漏判和誤判，難以滿足調(diào)度對故障判斷正確率的要求。

解決在線故障診斷正確率低的方法之一是綜合利用調(diào)度端的各類數(shù)據(jù)，深度挖掘短路故障的特征信息，利用信息的冗余度，實(shí)現(xiàn)信息的校驗(yàn)與補(bǔ)充，提高在線故障診斷的正確率。電網(wǎng)故障時(shí)涉及到狀態(tài)量和電氣量兩者共同的變化。其中狀態(tài)量的變化主要來自于穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)，包括遙信變位、事件順序記錄（SOE）信號(hào)、保護(hù)動(dòng)作信號(hào)以及事故總信號(hào)等；電氣量的變化主要來自于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和暫態(tài)數(shù)據(jù)，包括電壓、電流的突變。兩類信息來源于不同的量測裝置，因此綜合利用狀態(tài)量和電氣量進(jìn)行故障判斷，有利于實(shí)現(xiàn)故障診斷信息的補(bǔ)充和校驗(yàn)，以解決在線故障診斷的漏判和誤判。尤其是PMU數(shù)據(jù)，具有采樣頻率高和對時(shí)準(zhǔn)確的特點(diǎn)，通過實(shí)時(shí)提取三相電壓、電流的突變信息，采用模式匹配的算法同故障特征信息比較，作為監(jiān)測故障是否發(fā)生的標(biāo)志，是在線故障診斷分析關(guān)鍵信息的補(bǔ)充和檢驗(yàn)。

2.4 輔助決策

傳統(tǒng)的能量管理（EMS）系統(tǒng)的分析軟件計(jì)算大多需要調(diào)度員人工干預(yù)執(zhí)行，并對結(jié)果進(jìn)行分析，自動(dòng)化和智能化水平較低，尤其在電網(wǎng)發(fā)生事故后，不能夠自動(dòng)跟蹤電網(wǎng)狀態(tài)發(fā)生變化，需要調(diào)度員手工觸發(fā)和逐類調(diào)閱，大大增加了調(diào)度員事故處理的額外運(yùn)行壓力。因此需要建立在線故障診斷與應(yīng)用分析軟件的協(xié)同處理，如圖7所示。在電網(wǎng)發(fā)生故障后，首先通過在線故障診斷識(shí)別出電網(wǎng)發(fā)生故障，然后通過在線序列控制啟動(dòng)相關(guān)應(yīng)用進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)以故障事件為索引，整合相關(guān)應(yīng)用的分析結(jié)果，形成事故處理輔助決策。上述過程實(shí)現(xiàn)了對故障后電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的自動(dòng)快速評估，提高了調(diào)度事故處理的效率。

圖7 輔助決策數(shù)據(jù)流程圖

2011年7月，綜合智能告警軟件已在華北電網(wǎng)投入正式運(yùn)行，投運(yùn)以來，正確識(shí)別電網(wǎng)發(fā)生的數(shù)十次故障，并有效輔助調(diào)度員及時(shí)、正確地處理故障。

3 結(jié)束語

智能電網(wǎng)的建設(shè)對調(diào)度實(shí)時(shí)監(jiān)控軟件的智能化分析水平提出了更高的要求。本文結(jié)合PMU數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了功率振蕩監(jiān)視和輔助決策、電網(wǎng)的負(fù)荷建模和參數(shù)辨識(shí)、風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)視、直流閉鎖監(jiān)視等PMU數(shù)據(jù)深化應(yīng)用功能，同時(shí)提出了綜合智能告警的總體架構(gòu)。以信息支撐平臺(tái)為基礎(chǔ)，通過風(fēng)險(xiǎn)感知、事故分析和輔助決策實(shí)現(xiàn)了 “事前—事中—事后”，從而增強(qiáng)電網(wǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析能力，為事故處理提供輔助決策功能，對促進(jìn)電網(wǎng)調(diào)度分析軟件由人工分析向智能型分析轉(zhuǎn)化具有重要的意義，是實(shí)現(xiàn)我國電網(wǎng)智能調(diào)度體系的必然之路。

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