電網(wǎng)故障恢復(fù)的發(fā)展、現(xiàn)狀及展望

張 旭，程雪婷，趙冬梅，張東英，劉燕華

（華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京102206）

電網(wǎng)故障恢復(fù)是指電網(wǎng)故障后，經(jīng)過緊急狀態(tài)調(diào)整，甩掉一批負(fù)荷或系統(tǒng)處于解列狀態(tài)后，在盡量少的時(shí)間里，最大限度地恢復(fù)至系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)的措施[1-5]。故障恢復(fù)要求快速準(zhǔn)確地判斷故障，隔離故障區(qū)，在滿足電力系統(tǒng)運(yùn)行各類約束條件的前提下，以帶電區(qū)域?yàn)殡娫磳?duì)電網(wǎng)進(jìn)行重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)非故障停電區(qū)域的快速供電。

當(dāng)今電網(wǎng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，規(guī)模龐大，運(yùn)行工況愈加復(fù)雜；同時(shí)用戶對(duì)于電能質(zhì)量的要求越來越高，停電允許的時(shí)間間隔越來越?。贿@都要求在電網(wǎng)發(fā)生故障后高效快捷的故障恢復(fù)。特別是在智能電網(wǎng)中，自愈作為其基本特征意味著電網(wǎng)故障恢復(fù)的實(shí)用化已成為當(dāng)今電網(wǎng)運(yùn)行必須解決的問題。

本文主要回顧了電網(wǎng)故障恢復(fù)的研究歷程，總結(jié)了當(dāng)前常用的恢復(fù)模型，綜述了故障恢復(fù)所采用的各種方法，分析了各種方法的特點(diǎn)，并結(jié)合現(xiàn)階段電網(wǎng)的發(fā)展?fàn)顩r，展望了故障恢復(fù)的研究趨勢(shì)。

1 故障恢復(fù)的研究歷程

在電網(wǎng)發(fā)展的早期，電網(wǎng)內(nèi)缺乏有效量測(cè)手段，電氣設(shè)備發(fā)生故障主要依靠斷路器[6]、熔斷器等設(shè)備隔離故障區(qū)，縮小故障范圍，非故障停電設(shè)備的供電恢復(fù)則需要依靠人工查找到故障點(diǎn)后手動(dòng)操作完成。之后逐漸出現(xiàn)了裝設(shè)在線路上的故障指示器[8，9]，故障發(fā)生后，工作人員依靠故障指示器找到故障位置，人工恢復(fù)非故障停電區(qū)供電，縮短了故障恢復(fù)的時(shí)間。但這種早期模式自動(dòng)化水平較低，故障處理時(shí)間較長[10-12]。

隨著電網(wǎng)的不斷發(fā)展，自動(dòng)裝置[13-16]開始在電網(wǎng)內(nèi)推廣應(yīng)用，可以在故障后對(duì)故障電氣設(shè)備進(jìn)行重投或?qū)收蠀^(qū)域電源進(jìn)行切換，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)的故障恢復(fù)。但這種裝置的設(shè)計(jì)初衷是面向單個(gè)故障元件配置，在電網(wǎng)內(nèi)發(fā)生較大范圍故障時(shí)無法發(fā)揮作用，且該方式對(duì)開關(guān)的自動(dòng)化程度依賴性強(qiáng)，多次試投會(huì)導(dǎo)致開關(guān)壽命縮短。

20 世紀(jì)70年代以后，數(shù)據(jù)采集及監(jiān)控系統(tǒng)SCADA（supervisory control and data acquisition）在電網(wǎng)中得以應(yīng)用，SCADA 系統(tǒng)具有監(jiān)控、狀態(tài)指示、報(bào)警、數(shù)據(jù)遙測(cè)等功能。在電網(wǎng)事故狀態(tài)下，調(diào)度員可依據(jù)SCADA 庫的開關(guān)信息和保護(hù)信息等，判斷出具體是哪個(gè)元件故障，從而進(jìn)行快速故障定位及恢復(fù)操作[17-19]。但隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大、節(jié)點(diǎn)增多、接線越來越復(fù)雜、故障處理時(shí)需要考慮的因素也日益增加，SCADA 系統(tǒng)將數(shù)以百計(jì)的報(bào)警信息直接顯示給調(diào)度員，調(diào)度員很難在短時(shí)內(nèi)對(duì)這些信息進(jìn)行分析處理，制定出合理的恢復(fù)方案。因此，研發(fā)在線運(yùn)行的恢復(fù)處理系統(tǒng)，為調(diào)度人員提供準(zhǔn)確及時(shí)的輔助決策幫助，成為電網(wǎng)調(diào)度的現(xiàn)實(shí)需求。

進(jìn)入20 世紀(jì)80年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，專家系統(tǒng)[12，19，20]逐漸在故障恢復(fù)中得以應(yīng)用。專家系統(tǒng)是將領(lǐng)域?qū)ｉT知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行規(guī)則化表示，構(gòu)成知識(shí)庫，采用一定的推理機(jī)制模擬領(lǐng)域?qū)＜覜Q策過程的一種計(jì)算機(jī)軟件[3]。建立故障恢復(fù)專家系統(tǒng)，通過讀寫知識(shí)庫，對(duì)用戶設(shè)定的故障作恢復(fù)處理，最后給出恢復(fù)結(jié)果，為調(diào)度人員提供故障決策幫助，提高故障恢復(fù)的速度[5]。但利用專家系統(tǒng)解決故障恢復(fù)仍然存在一些問題。為了進(jìn)一步提高專家系統(tǒng)的性能，啟發(fā)式算法[4]、遺傳算法[22]及模糊算法[23]等相繼被引入專家系統(tǒng)，但依然難以從根本上解決專家系統(tǒng)的不足之處。

自上世紀(jì)90年代起，隨著電網(wǎng)規(guī)模越來越大，結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，不同區(qū)域間的互聯(lián)也越來越緊密，在此情況下，一旦發(fā)生故障就可能引起“鏈?zhǔn)椒磻?yīng)”，導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生大停電甚至整個(gè)系統(tǒng)停運(yùn)。美國西部電網(wǎng)大停電、美加大停電、倫敦大停電等特大電力事故頻繁發(fā)生，引起了世界范圍的廣泛關(guān)注，黑啟動(dòng)問題開始受到關(guān)注。黑啟動(dòng)指在大停電事故甚至整個(gè)系統(tǒng)停運(yùn)的極端情況下，利用系統(tǒng)中具有自啟動(dòng)能力的發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)，帶動(dòng)無自啟動(dòng)能力的發(fā)電機(jī)組，逐漸擴(kuò)大系統(tǒng)恢復(fù)范圍，最終實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的恢復(fù)[24]。

21 世紀(jì)初，隨著調(diào)度自動(dòng)化技術(shù)和變電站自動(dòng)化應(yīng)用的逐漸成熟，在線故障恢復(fù)系統(tǒng)開始在電網(wǎng)內(nèi)試點(diǎn)運(yùn)行[25，26]。這些故障恢復(fù)系統(tǒng)采用SCADA 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，在允許的操作條件和電氣約束下，可快速搜索到故障恢復(fù)路徑，縮短事故處理時(shí)間，防止事故擴(kuò)大，為調(diào)度人員提供更為豐富和智能化的決策支持；同時(shí)還能與電網(wǎng)靜態(tài)安全分析程序結(jié)合，進(jìn)行事故預(yù)想和輔助編制事故預(yù)案。

現(xiàn)階段，為調(diào)整優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、應(yīng)對(duì)全球氣候變化，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，智能電網(wǎng)成為全球電力工業(yè)應(yīng)對(duì)未來挑戰(zhàn)的共同選擇。智能電網(wǎng)具有堅(jiān)強(qiáng)、自愈、兼容、經(jīng)濟(jì)、集成、優(yōu)化等特征[27]。其中，自愈是智能電網(wǎng)最重要的特征之一，也是智能電網(wǎng)的核心功能。自愈是指把電網(wǎng)中故障元件及節(jié)點(diǎn)從系統(tǒng)中隔離出來，并在很少或不用人為干預(yù)的情況下，使系統(tǒng)迅速恢復(fù)到正常運(yùn)行狀態(tài)，幾乎不中斷對(duì)客戶的供電服務(wù)[28]，是電網(wǎng)自我預(yù)防、自我恢復(fù)的一種能力。電網(wǎng)故障恢復(fù)是智能電網(wǎng)自愈功能實(shí)現(xiàn)過程的重要一環(huán)，是自愈功能實(shí)現(xiàn)的重要保證[29]，在線運(yùn)行的故障恢復(fù)策略實(shí)用化已經(jīng)成為電網(wǎng)調(diào)度當(dāng)前必須解決的關(guān)鍵問題。

2 故障恢復(fù)的數(shù)學(xué)模型

當(dāng)前的電網(wǎng)故障恢復(fù)研究中，由于研究的側(cè)重點(diǎn)不同，其考慮的約束條件及恢復(fù)目標(biāo)存在一定的差異。

恢復(fù)供電時(shí)的假設(shè)條件[30]如下。

（1）故障設(shè)備已經(jīng)確定，并完成了故障隔離。

（2）電網(wǎng)中存在可以供恢復(fù)使用的電源。

（3）故障停電區(qū)域與非故障區(qū)域之間存在可以操作的開關(guān)。

（4）忽略電網(wǎng)實(shí)時(shí)量測(cè)數(shù)據(jù)的誤差。

故障恢復(fù)的數(shù)學(xué)模型可描述為

式中：C（u，x）為數(shù)學(xué)模型的目標(biāo)函數(shù)；u 為控制變量；x 為狀態(tài)變量；f 為等式約束；g 為不等式約束；Y 為所求問題的解集。

不同的恢復(fù)目標(biāo)所對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型也不盡相同，可做如下描述[31，32]。

（1）盡可能多地恢復(fù)供電，其目標(biāo)函數(shù)為

式中：n0為停電區(qū)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；Pi為停電區(qū)節(jié)點(diǎn)i 的負(fù)荷量；Ps為恢復(fù)方案所能提供的最大恢復(fù)容量；Lout為失電負(fù)荷量。

（2）網(wǎng)損最小，其目標(biāo)函數(shù)為

式中：Ik為支路k 上的電流；Rk為支路k 上的電阻，n 為電網(wǎng)支路數(shù)。

（3）開關(guān)操作次數(shù)最少，其目標(biāo)函數(shù)為

式中：n 為電網(wǎng)開關(guān)總數(shù)；xi為故障前開關(guān)i 的狀態(tài)，取值為0 或1，分別表示開關(guān)處于斷開或閉合的位置；xi′為故障恢復(fù)后開關(guān)的狀態(tài)。

（4）實(shí)現(xiàn)負(fù)荷均衡，其目標(biāo)函數(shù)為

式中：n 為網(wǎng)絡(luò)中閉合的支路總數(shù)；Pb，Qb，Sbmax分別為支路b 上的有功功率、無功功率以及允許流過的最大容量。

文獻(xiàn)[33]除上述目標(biāo)外，還在模型中增加了“最大化可再生能源機(jī)組出力”的優(yōu)化目標(biāo)，使得在某些情況下可通過犧牲負(fù)荷來保證機(jī)組供電。在智能電網(wǎng)背景下，該目標(biāo)的加入使調(diào)度員可根據(jù)實(shí)際情況，在不同的恢復(fù)方案中自主選擇，使得故障恢復(fù)方案更加靈活。每次網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)后需要重新計(jì)算潮流分布以保證以下約束條件。

（1）線路容量約束為

（2）節(jié)點(diǎn)電壓約束為

（3）輻射狀網(wǎng)絡(luò)約束為

式中：gk為當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；Gk為所有允許的輻射狀網(wǎng)絡(luò)配置集合。

3 故障恢復(fù)的常用方法

不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在制定恢復(fù)策略時(shí)會(huì)受到不同條件的約束，但其所采用的方法是一致的。

（1）數(shù)學(xué)優(yōu)化方法

數(shù)學(xué)優(yōu)化方法以數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)，主要包括整數(shù)規(guī)劃法、分支界定法、混合整數(shù)法等[34-37]。

數(shù)學(xué)優(yōu)化方法是指用數(shù)學(xué)方式來描述和求解問題，適用于規(guī)模較小、結(jié)構(gòu)較為簡單的系統(tǒng)，且在獲取最優(yōu)解方面具有一定優(yōu)勢(shì)。但在實(shí)際應(yīng)用中，由于電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)學(xué)表達(dá)的高維、非線性特點(diǎn)，采用數(shù)學(xué)優(yōu)化算法進(jìn)行故障恢復(fù)問題求解過程中需要進(jìn)行較大程度的簡化，這影響了其使用效果，相對(duì)其它算法，不具備優(yōu)勢(shì)。

（2）專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)通過對(duì)專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則化表示并采用某種推理機(jī)制，完成模擬專家的決策過程，以解決某領(lǐng)域的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是當(dāng)前最為成熟的人工智能方法，結(jié)果可靠，運(yùn)算速度能滿足實(shí)時(shí)要求，在知識(shí)庫構(gòu)建完備的條件下可用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)和多故障條件下的在線故障恢復(fù)。但由于知識(shí)庫的建立和維護(hù)比較困難，且難以覆蓋所有的故障模式和運(yùn)行方式，容錯(cuò)性能較差，常常無法保證找到全局最優(yōu)方案[38-40]。

文獻(xiàn)[41]歸納了故障恢復(fù)的算法庫，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造出一個(gè)故障恢復(fù)專家系統(tǒng)。它可針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)合及要求選擇不同的算法，揚(yáng)長避短，快速實(shí)現(xiàn)供電恢復(fù)。

（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、能夠并行處理問題等優(yōu)點(diǎn)，該方法適用于處理那些不宜與采用數(shù)學(xué)公式表達(dá)的復(fù)雜問題，且其計(jì)算速度較快。然而由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的求解依賴于樣本，且其黑箱特性使得往往無法清晰解釋求解過程，因而在實(shí)際中應(yīng)用的比較少。

文獻(xiàn)[42]采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模式識(shí)別的算法來實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)，這種算法可以減少恢復(fù)供電前運(yùn)行人員的決策時(shí)間，快速獲得恢復(fù)方案。

（4）模糊算法

模糊算法用于難于采用明顯界限劃分個(gè)體性質(zhì)的問題。通過對(duì)于隸屬度的計(jì)算，模糊算法避免了常規(guī)數(shù)學(xué)算法容易出現(xiàn)的死約束，可針對(duì)多個(gè)目標(biāo)選取相對(duì)最優(yōu)方案。采用模糊算法解決故障恢復(fù)問題[29]，首先構(gòu)造決策解集，然后對(duì)該決策解集進(jìn)行模糊化處理，得出模糊評(píng)價(jià)值，選取評(píng)價(jià)值最大的方案作為供電恢復(fù)方案。

模糊算法應(yīng)用的最大難題是其隸屬度函數(shù)的定義較為困難，經(jīng)常需要依賴于專家經(jīng)驗(yàn)，而專家經(jīng)驗(yàn)的主觀性又限制了其應(yīng)用的可靠性。

（5）智能優(yōu)化算法

1）遺傳算法

遺傳算法GA（genetic algorithm）是一種模擬生物在自然界中遺傳和進(jìn)化過程的全局優(yōu)化搜索算法，通過對(duì)于適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算和交叉變異，最終確定最優(yōu)結(jié)果。遺傳算法魯棒性好、靈活性高，適用于緯度高狀態(tài)空間大的計(jì)算場(chǎng)合，也是電網(wǎng)的故障恢復(fù)中應(yīng)用較為廣泛的算法。但遺傳算法易陷入局部收斂，且其實(shí)時(shí)性有待提高[4，43-44]。因此，改進(jìn)型遺傳算法在電網(wǎng)故障恢復(fù)的應(yīng)用研究一直是當(dāng)前的熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[45]將節(jié)點(diǎn)深度編碼技術(shù)NDE（node depth encoding）與改進(jìn)的非支配遺傳算法NSGA-II（non-dominated sorting genetic algorithms-II）相結(jié)合，用基于NDE 技術(shù)的切割樹操作取代傳統(tǒng)的交叉和變異操作，從而保證算法在尋優(yōu)過程中能嚴(yán)格滿足配電網(wǎng)輻射運(yùn)行約束。

2）粒子群算法

粒子群算法是基于模擬鳥群飛行覓食行為而形成的群體智能演化算法。與遺傳算法相比，粒子群算法由于沒有“交叉”和“變異”等操作而更易實(shí)現(xiàn)，同時(shí)該算法還具有記憶的特點(diǎn)，收斂速度快?；谝陨蟽?yōu)勢(shì)，粒子群算法在故障恢復(fù)中得以廣泛應(yīng)用。但粒子群算法易出現(xiàn)“早熟”及不可行解等現(xiàn)象，因而如何改善粒子群算法的性能，快速準(zhǔn)確地找到供電恢復(fù)路徑成為研究熱點(diǎn)。

文獻(xiàn)[46]在基于等效負(fù)荷模型的基礎(chǔ)上對(duì)粒子群算法加以改進(jìn)。文中粒子代表開關(guān)，粒子群中粒子位置不同表示開關(guān)組合序列的不同，最終通過全局搜索和個(gè)體調(diào)節(jié)得到開關(guān)操作序列的最優(yōu)組合。文章針對(duì)粒子群算法易局部收斂的問題，對(duì)參數(shù)選取及粒子相似性控制加以改進(jìn)。

3）禁忌搜索算法

禁忌搜索算法通過標(biāo)記搜索歷史避免重復(fù)搜索。能較好地找到問題的最優(yōu)解。但其列表大小不易確定，這將影響方法的全局優(yōu)化性能；另外，禁忌搜索的編碼和并行搜索能力及處理多目標(biāo)、多約束的能力沒有遺傳算法強(qiáng)[47]。

4）蟻群算法

蟻群算法是模擬螞蟻覓食行為所形成的優(yōu)化智能算法，螞蟻通過感知其在覓食路徑上留下信息素（Pheromone）來調(diào)整搜索路徑[31]。該算法通過個(gè)體間的信息交流與協(xié)作得到可行解。蟻群算法的魯棒性好、全局尋優(yōu)能力強(qiáng)，將蟻群算法應(yīng)用于求解供電恢復(fù)問題上，能夠減小路徑搜索范圍。但該算法的搜索時(shí)間較長，可能陷入不可行解，需要加以改進(jìn)來優(yōu)化其搜索性能。文獻(xiàn)[48]采用蟻群算法尋找最優(yōu)恢復(fù)路徑，同時(shí)利用隨機(jī)生成樹理論來保證螞蟻搜索的恢復(fù)方案的可行性。

（6）Petri 網(wǎng)

Petri 網(wǎng)是一種有效的離散事件系統(tǒng)建模工具，既可用于靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析，又可用于系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為分析，適于描述并列、次序發(fā)生或循環(huán)發(fā)生的各種活動(dòng)[4]。Petri 網(wǎng)采用圖形化描述方式，使得故障恢復(fù)過程中的復(fù)雜邏輯關(guān)系形象化，便于理解；同時(shí)，Petri 網(wǎng)可通過變遷發(fā)生的機(jī)制描述系統(tǒng)內(nèi)部的并發(fā)性、競(jìng)爭(zhēng)性，具有處理故障恢復(fù)等并發(fā)性問題的能力。但Petri 網(wǎng)技術(shù)在建模時(shí)面臨“狀態(tài)組合爆炸”問題，且其規(guī)模隨系統(tǒng)維數(shù)的增加呈指數(shù)級(jí)增長，大大增加了系統(tǒng)分析的難度。20 世紀(jì)90年代提出的面向?qū)ο驪etri 網(wǎng)技術(shù)結(jié)合了Petri 網(wǎng)及面向?qū)ο蠖叩膬?yōu)勢(shì)，能較好地解決該問題。

文獻(xiàn)[49]構(gòu)建了基于面向?qū)ο驪etri 網(wǎng)技術(shù)的電網(wǎng)故障恢復(fù)計(jì)劃生成算法，該算法降低了大系統(tǒng)Petri 網(wǎng)模型的維數(shù)，提高了建模及求解的效率。

（7）多智能體算法

多智能體采用分布式技術(shù)及模塊化思想，將復(fù)雜問題進(jìn)行分割，由多個(gè)獨(dú)立智能體承擔(dān)。各智能體獨(dú)立運(yùn)行并相互協(xié)調(diào)自治；可通過競(jìng)爭(zhēng)、協(xié)同等機(jī)制對(duì)公共事務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一處理[50，51]。

文獻(xiàn)[2]采用多智能體技術(shù)對(duì)山東電網(wǎng)進(jìn)行了故障仿真，模擬了山東省電網(wǎng)的故障恢復(fù)與調(diào)度決策過程。通過智能體之間交互協(xié)商處理、基于主從遞階決策算法的協(xié)同求解，不僅能有效處理分布式群體決策中的多決策主體間的配合問題，而且能靈活地處理恢復(fù)過程中所出現(xiàn)的問題。

（8）混合優(yōu)化算法

為綜合利用各類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，出現(xiàn)了不同算法相組合的方法，如遺傳算法與專家系統(tǒng)相結(jié)合[22]，啟發(fā)式搜索與優(yōu)化算法相結(jié)合[52]，模擬退火與遺傳算法結(jié)合[53]，模糊算法與遺傳算法相結(jié)合[54]等，組合算法可克服單個(gè)算法的缺點(diǎn)，改善單個(gè)算法性能，進(jìn)一步提高恢復(fù)效率，縮短供電恢復(fù)時(shí)間。

4 展望

在智能電網(wǎng)環(huán)境中，電網(wǎng)故障恢復(fù)問題必將走入實(shí)用化。為達(dá)成這一目標(biāo)，以下問題需解決：

（1）當(dāng)前故障恢復(fù)系統(tǒng)在線應(yīng)用中需解決經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和隱形知識(shí)表示的困難。不同電網(wǎng)由于其各自特點(diǎn)的不同，恢復(fù)時(shí)需考慮的側(cè)重點(diǎn)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)也各有不同，當(dāng)前各地區(qū)調(diào)度事故恢復(fù)方案及拉閘限電方案等恢復(fù)相關(guān)策略的制定很大程度上依賴于人工經(jīng)驗(yàn)。如何表示該難于一般化表述的人員經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和隱形知識(shí)，決定了在線故障恢復(fù)系統(tǒng)的實(shí)用化效果。而智能電網(wǎng)中大量不同類型新能源的接入、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜以及運(yùn)行方式的更加靈活多變，都使這一問題更為突出。

（2）新能源發(fā)電形式并網(wǎng)后，一方面為故障恢復(fù)提供了更多電源選擇，另一方面其中大量的波動(dòng)性電源也使恢復(fù)問題更為復(fù)雜。如何充分利用這一類型電源，又盡量簡化其調(diào)度控制的復(fù)雜性以縮短故障處理時(shí)間，成為必須解決的問題。

5 結(jié)語

在智能電網(wǎng)環(huán)境中，在線全自動(dòng)智能決策的電網(wǎng)故障恢復(fù)系統(tǒng)的研發(fā)一方面借助于全景信息平臺(tái)的建設(shè)獲取更為詳盡的數(shù)據(jù)支持，另一方面則要求盡快解決制約其實(shí)用化的關(guān)鍵問題。這不僅僅要求新的方法和理論的應(yīng)用，更需要結(jié)合工程現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際去逐個(gè)解決大量的細(xì)節(jié)技術(shù)問題，只有有針對(duì)性的理論研究結(jié)合大量工程應(yīng)用的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)才能真正促進(jìn)可以適應(yīng)智能電網(wǎng)要求的電網(wǎng)故障恢復(fù)系統(tǒng)的研發(fā)成功。

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