東 旭,房鑫炎,趙文愷,孫占功
(1.濟(jì)南供電公司,山東 濟(jì)南 250012;2.上海交通大學(xué),上海 200240)
隨著電網(wǎng)規(guī)模日益增大與結(jié)構(gòu)和運(yùn)行方式日趨復(fù)雜,對(duì)能量管理系統(tǒng)(EMS)的自動(dòng)化水平要求越來越高,要求能迅速、準(zhǔn)確全面地掌握電力系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行的狀況,分析和預(yù)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行趨勢(shì),對(duì)發(fā)生的各種問題提出相應(yīng)對(duì)策,并能提供下一步的運(yùn)行決策[1-3]。狀態(tài)估計(jì)是EMS的主要組成部分,電網(wǎng)規(guī)模增大導(dǎo)致需要考慮的因素越來越多,所建立的狀態(tài)方程數(shù)目巨大,傳統(tǒng)的集中式狀態(tài)估計(jì)很難滿足大規(guī)模電網(wǎng)在線安全分析與在線安全自動(dòng)預(yù)警的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性要求[4]。
為解決在線安全分析的實(shí)時(shí)性問題,研究者們將集中式并行計(jì)算引入狀態(tài)估計(jì)。文獻(xiàn)[5]通過因子表路徑樹得到BBDF解耦的電網(wǎng)后,在Transputer上實(shí)現(xiàn)了并行狀態(tài)估計(jì)。文獻(xiàn)[6]提出了一種通過切割支路將網(wǎng)絡(luò)分塊的并行算法。文獻(xiàn)[7]提出基于區(qū)域分解的并行算法并在PVM計(jì)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)狀態(tài)估計(jì)的并行計(jì)算。傳統(tǒng)的并行算法往往使用數(shù)據(jù)集中式存儲(chǔ)方法,當(dāng)電網(wǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時(shí),數(shù)據(jù)收集與更新將占用很長(zhǎng)時(shí)間,導(dǎo)致計(jì)算效率不高,很難達(dá)到在線計(jì)算實(shí)時(shí)性的要求。
隨著分布式技術(shù)在電網(wǎng)中應(yīng)用,將高效的分布式并行算法引入在線狀態(tài)估計(jì)成為必然趨勢(shì)。文獻(xiàn)[8-12]把大系統(tǒng)分解為若干子系統(tǒng),將子系統(tǒng)間邊界聯(lián)絡(luò)線狀態(tài)量作為約束條件計(jì)入目標(biāo)函數(shù),通過不同函數(shù)構(gòu)造以及迭代方法,實(shí)現(xiàn)分布式狀態(tài)估計(jì)的并行計(jì)算。文獻(xiàn)[13]利用BBDF算法實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)分塊,在各子網(wǎng)邊界上加裝PMU,根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算。但上述算法存在如下問題:子網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)非常緊密,會(huì)給電網(wǎng)解耦計(jì)算造成很大通信開銷;同時(shí)當(dāng)電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生改變(比如區(qū)域互聯(lián)),需要算法做出很大修正,導(dǎo)致無法滿足電網(wǎng)在線安全計(jì)算要求。
針對(duì)上述算法的不足,本文基于嵌套BBDF網(wǎng)絡(luò)解耦,提出一種新的分布式狀態(tài)估計(jì)算法,按照電網(wǎng)系統(tǒng)的地理區(qū)域信息,利用邊割集形成的嵌套分塊對(duì)角加邊形式,將電網(wǎng)的分布式狀態(tài)估計(jì)在各個(gè)子區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)。
電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的目的是應(yīng)用經(jīng)量測(cè)得到的物理量通過估計(jì)計(jì)算來求得能表征系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的狀態(tài)變量。電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)可以用節(jié)點(diǎn)電壓幅值、電壓相角、線路有功與無功潮流、節(jié)點(diǎn)有功與無功注入等物理量來表示。狀態(tài)估計(jì)中,狀態(tài)變量與量測(cè)變量之間的關(guān)系為
通常情況下,狀態(tài)矢量為電壓的幅值與相角,量測(cè)矢量為有功潮流、無功潮流、節(jié)點(diǎn)注入功率與電壓幅值。
由式(2)可以得到狀態(tài)估計(jì)的迭代公式為
對(duì)上述迭代方程做如下變換,設(shè)
J=HT(x)R-1H(x),y=HT(x)R-1[z-h(x)],則式(3)可以簡(jiǎn)化為
式中:J為n×n階雅可比矩陣;y為n維列向量。并行狀態(tài)估計(jì)的計(jì)算量主要集中在此大規(guī)模稀疏線性方程組的求解,而求解此方程組的關(guān)鍵在于首先實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)解耦。
實(shí)際的電力系統(tǒng)是由節(jié)點(diǎn)數(shù)目相差不大的各分區(qū)按地理狀況互聯(lián)而成,按照電力系統(tǒng)的自然分區(qū),將各個(gè)子區(qū)域間的關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)取出,形成一個(gè)獨(dú)立的邊界分塊,就形成了BBDF的形式,通過對(duì)邊界塊與對(duì)角塊的分布式處理,就可以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)解耦。
由圖1可見,空心圓為BBDF圖中對(duì)角塊的點(diǎn),實(shí)心圓為BBDF圖中邊界塊的點(diǎn)。因此利用電網(wǎng)圖的邊割可以得到BBDF的雅可比矩陣。
雅可比矩陣的對(duì)角加邊形式是將其相應(yīng)的BBDF圖按照如下兩個(gè)原則分布形成的:1)對(duì)角塊隨意放在矩陣對(duì)角線上;2)邊界塊放在矩陣的最右下角形成。 對(duì)比一般的BBDF矩陣[14-15]和按照邊割集形成的BBDF矩陣,其差別在于對(duì)角塊和邊界塊的鄰接關(guān)系,前者強(qiáng)于后者。
圖1 電網(wǎng)邊割集BBDF分割
圖2所示,邊割集形成的BBDF矩陣,其某一對(duì)角塊僅與邊界塊中的某一對(duì)角塊有關(guān)聯(lián),而一般的BBDF矩陣,任意邊界塊跟整個(gè)邊界塊都有關(guān)聯(lián)。這是因?yàn)檫吔鐗K是各個(gè)對(duì)角塊的邊割并集的邊導(dǎo)出子圖,因此,各個(gè)對(duì)角塊中的頂點(diǎn)僅僅只與各自對(duì)應(yīng)的邊割中的邊所關(guān)聯(lián)的一個(gè)頂點(diǎn)相鄰接[16],將邊界塊中開始位于同一個(gè)區(qū)域中的頂點(diǎn)排列在一起,則形成了與對(duì)角塊相對(duì)應(yīng)的分塊對(duì)角矩陣,這些位于邊界塊中的小對(duì)角矩陣和對(duì)角塊一一對(duì)應(yīng)?;谶吀罴腂BDF劃分方法一定程度上減小了邊界塊之間的數(shù)據(jù)通信量,但是當(dāng)對(duì)角塊內(nèi)部節(jié)點(diǎn)數(shù)巨大的時(shí)候,對(duì)于其內(nèi)部的數(shù)據(jù)操作(前代回代),仍然會(huì)造成很大的時(shí)間開銷,因此有必要針對(duì)對(duì)角塊進(jìn)行類似的處理,進(jìn)一步減少分布式算法的數(shù)據(jù)通信量。
圖2 BBDF矩陣的對(duì)比
本文提出了基于邊割集的嵌套BBDF算法,其基本的思想為:首先對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行基于邊割集的BBDF劃分,形成第1層(最外層)BBDF結(jié)構(gòu)(經(jīng)過稀疏排序技術(shù)處理,減少注入元的引入),然后對(duì)當(dāng)前層的每一個(gè)對(duì)角塊進(jìn)行同樣劃分,在對(duì)角塊內(nèi)部形成同樣的BBDF結(jié)構(gòu),內(nèi)部的對(duì)角塊之間的關(guān)聯(lián)信息存放在對(duì)角塊內(nèi)部的邊界塊中。這樣根據(jù)數(shù)學(xué)歸納法可以得到,第k層邊界塊只與k-1和k+1層邊界塊相關(guān)聯(lián),使得同一層的邊界塊可以異步進(jìn)行計(jì)算,消除同步等待過程。這樣就形成了嵌套BBDF的結(jié)構(gòu),如圖3所示。
圖3 邊割集形成的嵌套BBDF矩陣
該算法的步驟如下:
1)根據(jù)自然地理區(qū)域?qū)﹄娋W(wǎng)進(jìn)行初始劃分,并完成相關(guān)頂點(diǎn)著色。
2)按照自外而內(nèi)的順序,形成各層BBDF的結(jié)構(gòu),并更新邊界點(diǎn)著色信息。
若該層某頂點(diǎn)與該層其他對(duì)角塊之間有關(guān)聯(lián),則對(duì)該頂點(diǎn)著該層邊界塊顏色;若該層某頂點(diǎn)與外層邊界塊之間有關(guān)聯(lián),則對(duì)該頂點(diǎn)著該層邊界塊顏色;若不滿足以上條件,則對(duì)該頂點(diǎn)著該層對(duì)角塊顏色。
3)若已經(jīng)達(dá)到最內(nèi)層嵌套數(shù),則退出;否則返回第二步。
4)若電網(wǎng)中存在孤島(電網(wǎng)為不連通圖),則對(duì)各孤島進(jìn)行類似處理。
經(jīng)過嵌套BBDF劃分,能夠保證第k+1層的對(duì)角塊和第k層的邊界塊不連通。按照上述步驟對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行嵌套BBDF分割,就可以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的分布式解耦。
本文設(shè)計(jì)了一套適用于嵌套BBDF算法的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。原電網(wǎng)可根據(jù)各層的嵌套邊界塊實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)。對(duì)于第k層嵌套的每個(gè)邊界塊,將其內(nèi)部的頂點(diǎn)和內(nèi)部關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)的電網(wǎng)數(shù)據(jù)存入文件Local中;與第k層邊界塊相關(guān)聯(lián)的第k-1,k+1層嵌套邊界塊中的頂點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)邊對(duì)應(yīng)的電網(wǎng)數(shù)據(jù),分別放在文件Inner和Outer中。同時(shí)為滿足狀態(tài)估計(jì)的需要,還要增加一個(gè)文件BS,用于存放平衡節(jié)點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)支路的數(shù)據(jù)。
圖4 數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)
由圖4可見,在分布式結(jié)構(gòu)中,每一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理一個(gè)邊界塊。對(duì)于第k層邊界塊,其父進(jìn)程處理第k-1層與之關(guān)聯(lián)的邊界塊,子進(jìn)程處理第k+1層與之關(guān)聯(lián)的邊界塊。
這樣的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)對(duì)于大電網(wǎng)拓?fù)湫畔⒏淖兊那闆r,這種存儲(chǔ)方式對(duì)于數(shù)據(jù)的改動(dòng)非常方便。當(dāng)電網(wǎng)出現(xiàn)因?yàn)楣收隙鴮?dǎo)致支路開斷,或者新增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)候,只需要改變?cè)摴?jié)點(diǎn)與其相關(guān)信息存放的地方的數(shù)據(jù)信息即可。
根據(jù)Local,Outer跟BS母線形成的雅可比矩陣
式中:J11為 Local母線形成的雅克比矩陣;J12、J21為L(zhǎng)ocal母線與Outer母線的關(guān)聯(lián)矩陣;Δx1為L(zhǎng)ocal母線電壓偏差向量;Δx2為Outer母線電壓偏差向量;y1為L(zhǎng)ocal母線功率偏差向量。
從所有子進(jìn)程接收更新數(shù)據(jù),形成更新矩陣ΔJ11和更新向量Δy1,分別更新J11和y1
式(6)經(jīng)過前代后得
式(7)滿足
式中:ΔJ22=-L21×U12,Δy2=-L21×Δz1。
對(duì)比式(7),ΔJ22為 Bi=0 時(shí)的,這意味著 ΔJ22和Δy2中的非零元即為父進(jìn)程更新矩陣ΔJ11和更新向量Δy1中的數(shù)據(jù)。
從父進(jìn)程得到解向量Δx2以后,對(duì)式 (7)進(jìn)行Crout回代求解Δx1
為了能在每次迭代后更新雅可比矩陣,引入向量Δx0記錄Inner母線電壓偏差。
分布式狀態(tài)估計(jì)計(jì)算的流程圖如圖5所示。迭代參數(shù)分別為:最大迭代次數(shù)MaxIterationCount、精度Precision、當(dāng)前迭代次數(shù)i和解向量x模的最大值MaxDeviation。
利用C++實(shí)現(xiàn)圖的邊割集嵌套BBDF劃分和并行狀態(tài)估計(jì),并行計(jì)算采用MPICH2實(shí)現(xiàn)。算例采用IEEE300、華東電網(wǎng)2806節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行嵌套BBDF劃分后,進(jìn)行分布式狀態(tài)估計(jì)的并行計(jì)算。
經(jīng)過2層嵌套BBDF劃分之后,兩個(gè)系統(tǒng)各個(gè)邊界塊中包含的節(jié)點(diǎn)信息如圖6、圖7所示。
圖6 IEEE300的嵌套BBDF結(jié)構(gòu)
圖7 華東電網(wǎng)2806系統(tǒng)的嵌套BBDF結(jié)構(gòu)
圖6和圖7中,圓形中的數(shù)據(jù)為形成的嵌套BBDF結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的數(shù)目(平衡節(jié)點(diǎn)單獨(dú)存放)。
圖8為IEEE300系統(tǒng)嵌套BBDF劃分之后經(jīng)過某次迭代形成的雅可比矩陣。由圖中明顯可以看到相隔兩層嵌套的邊界塊之間,沒有關(guān)聯(lián)矩陣,這與邊割集嵌套BBDF劃分算法多得到的結(jié)論是一致的。
圖8 IEEE300系統(tǒng)雅可比矩陣
嵌套BBDF分割算法及其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式,對(duì)于電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生改變情況的處理,有非常明顯的優(yōu)勢(shì)。 以華東電網(wǎng)2806系統(tǒng)為例,比如浙區(qū)1中,有幾條支路改線或發(fā)生故障斷線,或者新增加了幾個(gè)電廠,這樣的情況下,傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式,需要對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⑦M(jìn)行修改,必須由發(fā)生改變的那一層管理節(jié)點(diǎn)上報(bào)到上一層的管理系統(tǒng),進(jìn)行統(tǒng)一修改然后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渲匦掠?jì)算。顯而易見這樣的存儲(chǔ)方式根本無法滿足大規(guī)模電網(wǎng)在線安全分析的超實(shí)時(shí)性要求。本文提出的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法,對(duì)于這樣的情況,如果改動(dòng)的節(jié)點(diǎn)與上一外層邊界區(qū)沒有關(guān)聯(lián),則只要更新浙區(qū)1中的相關(guān)拓?fù)湫畔⒓纯桑蝗绻膭?dòng)的節(jié)點(diǎn)與上一層邊界相關(guān)聯(lián),則更新浙區(qū)1信息的同時(shí)上報(bào)上一層管理系統(tǒng),然后只需改動(dòng)與浙區(qū)1相關(guān)的信息即可,其他區(qū)域比如江蘇,上海存放的數(shù)據(jù)信息不需要做任何改動(dòng),這樣就大幅減小了數(shù)據(jù)更新所耗費(fèi)的時(shí)間開銷,為在線分布式狀態(tài)估計(jì)的實(shí)現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。
為驗(yàn)證本文算法的有效性,用傳統(tǒng)的串行狀態(tài)估計(jì)算法與嵌套的BBDF算法進(jìn)行比較,結(jié)果如表1所示。表中:IEEE300系統(tǒng)為算例1,華東2806系統(tǒng)為算例2。
表1 2層嵌套BBDF劃分的分布式并行狀態(tài)估計(jì)算性能比較
由表1可以看出,隨著系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加,并行效率的增長(zhǎng)幅度在增大,這是因?yàn)榉植际轿募鎯?chǔ),減少了讀取文件與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的開銷,進(jìn)一步降低了并行狀態(tài)估計(jì)的計(jì)算總量。
為驗(yàn)證該算法對(duì)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)改變情況下的有效性,本文將浙江區(qū)域中的兩條線路開斷,如圖7所示,一條線路位于浙區(qū)1中,該支路連接的兩條母線,只與該區(qū)域中的節(jié)點(diǎn)相連而與其他區(qū)域沒有關(guān)聯(lián);另一條線路位于浙區(qū)2中,其連接的兩條母線均與外界母線有連接關(guān)系。本文采用三種算法對(duì)該情況進(jìn)行仿真,分別為集中式串行算法、集中式并行算法、嵌套BBDF分布式并行算法。仿真結(jié)果見表2,三種算法分別以A、B、C來表示。
表2 華東2806系統(tǒng)拓?fù)涓淖儠r(shí)不同算法性能比較
由表2可以看出,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)發(fā)生改變時(shí)候,本文算法在數(shù)據(jù)修正時(shí)間以及數(shù)據(jù)通信時(shí)間上面,都小于傳統(tǒng)的集中式算法,并仍然保持了良好的并行效率。
本文還將嵌套BBDF分布式并行算法與集中式串行算法對(duì)于IEEE300系統(tǒng)在計(jì)算的精度上進(jìn)行了比較,結(jié)果分別如圖9和圖10所示。
由圖9和圖10可以看出,基于嵌套BBDF的分布式并行狀態(tài)估計(jì)算法與集中式串行算法相比誤差很小,具有相同的估計(jì)精度,只是邊界塊節(jié)點(diǎn)的誤差較大,但仍在估計(jì)精度范圍之內(nèi)。
圖9 兩種算法的電壓幅值之差
圖10 兩種算法的電壓相角之差
提出的基于嵌套BBDF分割算法,按照地理區(qū)域進(jìn)行嵌套BBDF解耦,所得到的第k層嵌套邊界塊僅與第k-1層和k+1層嵌套的邊界塊相關(guān),大大減少邊界塊之間關(guān)聯(lián)程度,實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的分層嵌套解耦,并使得分布式并行狀態(tài)估計(jì)的計(jì)算總量大大降低。另外針對(duì)嵌套BBDF算法,本文采用分布式存儲(chǔ)方式來對(duì)大電網(wǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行存放與更新,該方法不但對(duì)一般的電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)有效,而且非常適用于當(dāng)電網(wǎng)拓?fù)湫畔l(fā)生改變的情況,這對(duì)于電網(wǎng)的在線安全評(píng)估是非常有意義的。
[1] 于爾鏗.電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)[M].北京:水利電力出版社,1985.
[2] 方勇杰,范文濤,陳永紅,等.在線預(yù)決策的暫態(tài)穩(wěn)定控制系統(tǒng)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,1999,23(1):8-11.
[3] 李碧君,薛禹勝,顧錦汶,等.電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)問題的研究現(xiàn)狀和展望[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,1998,22(11):53-60.
[4] 黃茂民,區(qū)域電網(wǎng)的電力需求預(yù)測(cè)與預(yù)警技術(shù)研究[D].華中科技大學(xué),2008.
[5] Kubokawa J,Sasaki H,Yorino N,et al.A parallel computation of state estimation by Transputer [C].International Conference on Advances in Power System Control,Operation and Management,Hongkong,China,1991.
[6] 韓宇,周奕.基于并行協(xié)調(diào)算法的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)[J].江蘇電機(jī)工程,2007,11(26):11-13.
[7] 韓富春,任先成.電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的分布式并行處理[J].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào),2003,11(34):664-667.
[8] Reza Ebrahimian,Ross Baldick.State Estimation Distributed Processing.IEEE Transactions on Power Systems,2000,15(4).
[9] Aguado J A,Perez C Molina,Quintana V H.Decentralized Power System State Estimation:A Decomposition-coordination Apporach.IEEE porto Power TechConerence,2001,9(3).
[10] George N K.A Partitioned State Estimation for External Network Modeling.IEEE Transactions on Power Systems,2002,17(3):834-842.
[11] Antonio J.Conejo,Sebastian de la,Miguel Canas.An Optimization Approach to Multiarea State Estimation.IEEE Transactions on Power Systems,F(xiàn)EB 2007,22(1):213-221.
[12] J.Batut,A.Renaud.Daily Generation Scheduling Optimization with Transmission Constraints:A New Class of Algorithms.IEEE Transaction on Power Systems,August 1992,7(3):982-989.
[13] Li Yan,Zhou Xiaoxin,Zhou Jingyang.A new algorithm or distributed Power System state estimation based on PMUs[C].International Conference on Power Systems Technology,Chongqing,china,2006.
[14] Vlach M.LU decomposition and forward-backward substitution of recursive bordered block diagonal matrices[J].Electronic Circuits and Systems,1985,132(1):24-31.
[15] Zecevic A I,Siljak D D.Parallel solutions of very large sparse Lyapunov equations by balanced BBD decompositions [J].IEEE Trans.on Automatic Control,1999,44(3):612-618.