基于關聯(lián)特性矩陣的電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)耦合建模方法

薛禹勝, 李滿禮, 羅劍波, 倪 明, 陳 倩, 湯 奕

(1. 南瑞集團(國網(wǎng)電力科學研究院)有限公司, 江蘇省南京市 211106; 2. 國電南瑞科技股份有限公司, 江蘇省南京市 211106; 3. 智能電網(wǎng)保護和運行控制國家重點實驗室, 江蘇省南京市 211106; 4. 東南大學電氣工程學院,江蘇省南京市 210096)

0 引言

信息物理系統(tǒng)(cyber physical system,CPS)通過3C(computation,communication,control)技術將計算系統(tǒng)、通信網(wǎng)絡和物理環(huán)境融為一體,形成一個實時感知、動態(tài)控制與信息服務融合的多維異構復雜系統(tǒng)[1-2]。近年來,隨著智能電網(wǎng)建設的不斷發(fā)展,電力系統(tǒng)的自動化程度迅速提高,電網(wǎng)傳感器數(shù)量、信息網(wǎng)絡規(guī)模和決策單元數(shù)量都大大增加[3]。此外,能源互聯(lián)網(wǎng)的推廣使得越來越多的外部信息通過各種業(yè)務途徑直接或間接影響著電力系統(tǒng)控制決策,電力網(wǎng)絡與信息網(wǎng)絡的交互機理日益復雜[4]?，F(xiàn)代電力系統(tǒng)已發(fā)展成為具備各種CPS典型特征的電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)(電網(wǎng)CPS)。因此,采用CPS的技術手段對電網(wǎng)CPS進行建模與分析具有重要的意義。

現(xiàn)有的通信信息系統(tǒng)和電力系統(tǒng)研究在理論和方法上已相對成熟但彼此割裂[1]。信息系統(tǒng)一般是信息/事件驅動的,其理論基礎是離散數(shù)學,關注事件的執(zhí)行次序,一般采用離散事件動態(tài)系統(tǒng)(discrete event dynamic system,DEDS)描述,基于排隊論方法,采用一定的概率分布描述數(shù)據(jù)的到達特性,再由離散事件間的相互作用決定其動態(tài)過程,難以用傳統(tǒng)的基于微分和差分方程的方法刻畫其性質[5];電力系統(tǒng)的理論基礎以連續(xù)數(shù)學為主,關注能量流的時域特點。實現(xiàn)電力系統(tǒng)與信息系統(tǒng)數(shù)學模型的整合極具挑戰(zhàn)性[6]。

目前,國內外學者在電網(wǎng)CPS建模方面已開展了相關研究,主要包括如下3個方面。

1)將通信信息的作用效果作為輸入量考慮到物理過程中進行建模與控制,側重將信息元素加入傳統(tǒng)的物理模型中。如美國德州A&M大學相關學者提出了一種表征發(fā)電機與負荷間信息物理交互的動態(tài)框架,通過引入物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)的輸入/輸出信號,將信息的作用體現(xiàn)到每個信息物理模塊的內部動態(tài)特性、本地傳感及執(zhí)行行為中去[7-8];與該建模思想類似,文獻[9-10]提出一種雙層多代理的電網(wǎng)CPS框架,通過集群理論劃分CPS集群,實現(xiàn)利用較少信息完成電網(wǎng)CPS的分布式控制。

2)信息物理交互影響過程分析與控制,側重閉環(huán)控制過程中離散信息過程和連續(xù)物理過程之間的交互影響建模、分析與控制。如上海交通大學提出了基于混合系統(tǒng)的電網(wǎng)CPS動態(tài)建模方法,該方法從電網(wǎng)CPS分析與應用的實際情況出發(fā),采用有限狀態(tài)機(FSM)及混合邏輯動態(tài)(MLD)模型兩種混合系統(tǒng)模型形式作為電網(wǎng)CPS融合模型[11]。清華大學提出將電網(wǎng)CPS抽象為一個有向拓撲圖,把物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)中的狀態(tài)量統(tǒng)一抽象為“數(shù)據(jù)節(jié)點”,將信息處理、信息傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)抽象為“信息支路”,建立CPS靜態(tài)模型[3,12]。這種建模方法更注重對信息映射關系的描述。

3)信息物理耦合過程的建模與分析,側重對信息物理耦合特性(包括路徑、性能)的建模、定量分析與控制。如南瑞集團采用關聯(lián)矩陣的方法建立了信息節(jié)點和物理節(jié)點的耦合關系模型,量化分析了通信鏈路故障等對信息物理耦合延時和可靠性等方面的影響。在此基礎上提出了其對電網(wǎng)CPS可觀性和可控性影響的分析方法[13-14];文獻[1,6]提出了信息流的建模思路和靜態(tài)建模方法;文獻[15-16]在信息流的建模與定量分析方面做了相關的研究。但目前此方面的研究方法多針對具體的業(yè)務,建模與分析方法沒有形成完整的框架體系,適應性不足。

本文在前期研究的基礎上,針對電網(wǎng)CPS的耦合關系,從拓撲關聯(lián)、業(yè)務關聯(lián)等方面進行建模與分析,提出了基于關聯(lián)特性矩陣的電網(wǎng)CPS通用化建模方法。首先,根據(jù)耦合邏輯將電網(wǎng)CPS劃分為信息層、二次設備層、通信層和物理層。然后,采用關聯(lián)特性矩陣的方法對各層內部及層間耦合關系進行建模。在此基礎上提出了模型計算與應用的方法,并通過實際算例說明了模型的應用方法及模型的合理性。

1 電網(wǎng)CPS層次結構

隨著中國特高壓和可再生能源的不斷發(fā)展,電網(wǎng)規(guī)模迅速擴張,電網(wǎng)結構越來越復雜。同時,電網(wǎng)智能化水平越來越高,信息通信與智能控制等技術廣泛應用于電網(wǎng),使得電網(wǎng)CPS中信息系統(tǒng)與電力物理系統(tǒng)的耦合與交互的過程變得錯綜復雜。針對這樣一個包含海量物理、信息元件與復雜通信規(guī)約的龐大系統(tǒng),梳理清楚電網(wǎng)CPS各部分之間的邏輯關聯(lián)關系成為建模的基礎與關鍵。

《信息物理系統(tǒng)白皮書(2017)》將CPS劃分為單元級、系統(tǒng)級和SoS(system of systems)級3個層次,并指出:“CPS的本質就是構建一套信息空間與物理空間之間基于數(shù)據(jù)自動流動的狀態(tài)感知、實時分析、科學決策、精準執(zhí)行的閉環(huán)賦能體系”。電網(wǎng)CPS是一個典型多層級的CPS,如單個光伏發(fā)電、本地保護系統(tǒng)、區(qū)域安控系統(tǒng)、自動發(fā)電控制(AGC)系統(tǒng)、智能電網(wǎng)調度系統(tǒng)等都是不同層級的CPS。不同層級的CPS都包括狀態(tài)感知、實時分析、科學決策、精準執(zhí)行的閉環(huán)過程[17]。因此,本文立足整個復雜電網(wǎng)CPS,對閉環(huán)過程進行抽象、分析與建模。

以安全穩(wěn)定控制應用為例,實際運行時安控子站(二次設備)對物理電網(wǎng)的狀態(tài)進行實時感知(如電壓、電流、開關狀態(tài)等),并對實時感知狀態(tài)進行實時分析(計算功率、頻率、故障判斷等)。然后,安控子站將實時分析結果通過2M電纜和同步數(shù)字體系(SDH)設備(通信網(wǎng)絡)傳輸至安控主站(二次設備、決策單元),安控主站根據(jù)當前電網(wǎng)信息進行決策并下發(fā)控制指令;控制指令通過通信網(wǎng)絡傳輸?shù)桨部刈诱?安控子站控制執(zhí)行器動作,完成電網(wǎng)CPS完整的閉環(huán)控制過程。該電力業(yè)務的實現(xiàn)過程就屬于一個獨立的電網(wǎng)CPS單元。在此過程中,信息物理耦合過程為:二次設備中的傳感器通過信息采集將能量流轉化為信息流,信息流經(jīng)過通信網(wǎng)傳輸和二次設備層的信息預處理轉化為決策單元的輸入信息,決策單元根據(jù)輸入信息產(chǎn)生控制指令并以類似的過程將其下發(fā)至物理實體。

由此,如圖1所示,電網(wǎng)CPS單元可以抽象為物理實體層、信息物理耦合層和信息系統(tǒng)層,分別對應物理網(wǎng)絡、通信網(wǎng)絡/二次設備網(wǎng)絡和控制決策單元。

圖1 電網(wǎng)CPS單元層次結構Fig.1 Hierarchical structure of elements in cyber physical power system

物理實體層主要是指電力一次設備,主要包括發(fā)電機、變壓器、線路、開關、負荷等。物理實體層內部元件通過電網(wǎng)側電氣連接緊密耦合,物理實體層和信息物理耦合層通過信息采集和指令執(zhí)行過程而緊密耦合。

信息物理耦合層包括通信網(wǎng)絡和二次設備網(wǎng)絡。其中,電網(wǎng)CPS通信網(wǎng)絡主要由通信設備(如SDH設備、交換機、路由器等)和通信規(guī)約(通信規(guī)約的功能包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式、順序和速率、鏈路管理、流量調節(jié)和差錯控制等)構成,其主要功能是實現(xiàn)信息的傳輸。其對電網(wǎng)CPS的影響主要表現(xiàn)為信息傳輸過程中產(chǎn)生的延時、誤碼和中斷等。二次設備網(wǎng)絡主要指電力系統(tǒng)智能控制網(wǎng)絡(下文算例中展示的安全穩(wěn)定控制網(wǎng)絡就是一個二次設備網(wǎng)絡),其性能除了與二次設備網(wǎng)絡本身性能有關外還受通信網(wǎng)絡性能影響。二次設備層功能一方面是實現(xiàn)信息的采集/指令下發(fā)以及傳輸,另一方面還包括相應數(shù)據(jù)的實時分析與處理。其對電網(wǎng)CPS的影響主要表現(xiàn)為信息處理的效果(如故障判別的準確性、信號采集的準確性)及信息處理過程中產(chǎn)生的延時、錯誤等。

信息系統(tǒng)層是將不同電力控制應用的功能抽象出來組成的虛擬網(wǎng)絡,虛擬網(wǎng)絡中的節(jié)點表示狀態(tài)估計、電壓控制、安全穩(wěn)定控制等信息功能。信息系統(tǒng)的控制應用的功能單元將二次設備層的信息處理結果作為信息輸入,并根據(jù)信息輸入產(chǎn)生相關指令。通過此過程,信息層和信息物理耦合層緊密耦合。

在電網(wǎng)CPS中,物理實體層和信息系統(tǒng)層通過信息物理耦合層緊密耦合、交互影響,電網(wǎng)CPS任意節(jié)點故障,都會給電網(wǎng)CPS安全穩(wěn)定運行帶來不利影響。

2 電網(wǎng)CPS矩陣化建模

本文提出的電網(wǎng)CPS建模的框架如圖2所示,信息物理耦合層包括通信網(wǎng)和二次設備網(wǎng),二次設備網(wǎng)絡是基于通信網(wǎng)絡的控制網(wǎng)絡,其性能不僅取決于二次設備層設備,還受到通信網(wǎng)影響。因此對信息物理耦合層建模的過程為:首先對通信網(wǎng)進行建模;然后結合通信網(wǎng)和二次設備網(wǎng)的關聯(lián)關系建立二次設備網(wǎng)絡模型;在此基礎上,通過關聯(lián)特性矩陣將物理實體層、信息物理耦合層、信息系統(tǒng)層聯(lián)合起來,形成完整的電網(wǎng)CPS模型。

圖2 電網(wǎng)CPS整體建?？蚣芘c計算分析過程Fig.2 Modeling framework and computational analysis procedure for cyber physical power system

電網(wǎng)CPS建模主要描述各層之間拓撲關聯(lián)關系(結構)和邏輯關聯(lián)關系(控制邏輯)?；谠撃Ｐ?計算分析過程如圖2所示。通過采用電網(wǎng)CPS混成計算方法對模型進行層層簡化與等值,從而將通信網(wǎng)、電網(wǎng)二次設備網(wǎng)等的作用效果反映至物理—信息耦合矩陣(P-I矩陣)中。電網(wǎng)CPS混成計算方法與關注的耦合性能參數(shù)(如延時、可靠性等)有關,支撐信息物理節(jié)點間邏輯關系搜索(如通信路徑搜索、信號傳輸路徑搜索等)。

因此,通過電網(wǎng)CPS模型和電網(wǎng)CPS混成計算方法可以反映出信息節(jié)點和物理節(jié)點之間的關聯(lián)關系。限于篇幅,電網(wǎng)CPS混成計算方法不在本文中展開介紹。

對于n個物理節(jié)點,m個通信節(jié)點,k個二次設備節(jié)點和l個信息應用的電網(wǎng)CPS,建模過程如下。

2.1 通信網(wǎng)絡建模

通信網(wǎng)絡對電網(wǎng)CPS的直接影響主要體現(xiàn)在信號傳遞的延時、信號丟失和信號傳輸錯誤等[3]。建立的通信網(wǎng)絡模型要能夠描述通信網(wǎng)絡的通信性能。通信網(wǎng)的通信性能主要由通信節(jié)點性能、支路性能和拓撲結構決定,因此本文采用多元組描述通信節(jié)點和支路的不同通信性能,采用鄰接矩陣描述通信網(wǎng)拓撲結構特性。

2.1.1通信節(jié)點及支路建模

通信網(wǎng)模型需要能夠描述通信延時、通信誤碼和通信中斷等通信性能。同時,不同的通信性能又由于電網(wǎng)CPS不同的分析需求而有不同的表現(xiàn)形式,如分析通信中斷對電網(wǎng)CPS實時運行的影響時,通信中斷可以用“0-1”狀態(tài)表示是否中斷。但是分析通信中斷對電網(wǎng)CPS可靠性的影響時,通信中斷需要描述為通信中斷概率或者通信可靠性。因此,本文采用多元組來描述通信節(jié)點和通信支路的通信性能,多元組中元素可以根據(jù)電網(wǎng)CPS應用需求進行拓展。例如式(1)所示多元組,其中Tij,PB,ij,PM,ij分別表示i節(jié)點與j節(jié)點之間的通信延時、中斷概率和傳輸錯誤概率。

Cij=[Tij,PB,ij,PM,ij,…]

(1)

通信節(jié)點和支路的性能受兩個方面因素的影響。首先,通信設備本身的配置和特性影響通信節(jié)點和支路的性能,如不同類型的路由器可能數(shù)據(jù)處理能力不同,光纖和電纜數(shù)據(jù)傳輸特性不同等,會導致其表現(xiàn)出的通信性能不同。另外,通信規(guī)約的類型影響節(jié)點和支路的性能,如不同的通信規(guī)約其數(shù)據(jù)通信速率、擁塞處理機制不同等,會導致其表現(xiàn)出不同的通信性能。

通信節(jié)點和支路的模型也可以包括靜態(tài)模型和動態(tài)模型。與電力系統(tǒng)不同,由于電網(wǎng)CPS建模中不需要去關注通信網(wǎng)絡最終穩(wěn)定下來的狀態(tài),只需要關注當前時間斷面下的通信性能即可。因此,通信節(jié)點和支路的靜態(tài)模型可定義為實時測量的或根據(jù)歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到的通信延時、中斷概率和傳輸錯誤概率等。

動態(tài)模型側重描述變化的過程,文獻[1]提出了通信節(jié)點性能的動態(tài)建模方法。但是目前對通信信息網(wǎng)狀態(tài)變化過程的分析需求不明顯,本文不詳細介紹。

2.1.2通信網(wǎng)絡建模

基于通信節(jié)點和支路模型,對包含m個通信節(jié)點的通信網(wǎng)絡進行建模。采用通信網(wǎng)鄰接矩陣C來描述通信網(wǎng)拓撲及特性,矩陣C的結構定義如式(2)所示。C矩陣為m×m階矩陣,該矩陣描述信息在通信網(wǎng)中的傳輸過程。

1 …j…m

(2)

式中：Cij=[Tij,PB,ij,PM,ij],若i=j,則ij表示通信節(jié)點,若i≠j,則ij表示通信支路。

通信節(jié)點i與節(jié)點j之間有直接連接時,Cij表示支路的通信性能。通信節(jié)點i與節(jié)點j之間無直接連接時,Cij=[0,0,0]。

2.2 二次設備網(wǎng)絡建模

二次設備網(wǎng)絡是基于電力通信網(wǎng)之上的控制網(wǎng)絡,服務于電網(wǎng)的測量、控制、分析和計算等功能。下文算例中展示的安全穩(wěn)定控制網(wǎng)絡就是一種二次設備網(wǎng)絡。二次設備網(wǎng)絡功能主要包括信息的傳輸和信息的預處理,其對電網(wǎng)CPS的影響除了表現(xiàn)在信號傳遞的延時、信號丟失和信號傳輸錯誤外,還體現(xiàn)在信息預處理的準確性和可靠性等方面。

二次設備網(wǎng)絡的特性除了由二次設備網(wǎng)絡的拓撲結構和二次設備特性決定外,還與對應的通信網(wǎng)絡性能有關。因此,二次設備網(wǎng)絡建模主要包括二次設備節(jié)點及網(wǎng)絡拓撲建模,還包括與對應通信網(wǎng)絡之間的關聯(lián)關系的建模。

2.2.1二次設備節(jié)點建模

對于二次設備節(jié)點,其同時具備信息和通信的功能。以安全穩(wěn)定控制裝置為例,主要由以下3個部分組成。

1)I/O機箱,負責信號的采集與信息分析,采集的模擬量包括電壓、電流,采集的開關信號有開關狀態(tài)量、直流控制方式等。I/O機箱通過采集的信號做計算分析,如計算頻率和功率、故障識別等。

2)上位機,負責二次設備的主要執(zhí)行邏輯,如本地安控策略和防誤邏輯等。

3)通信機箱,負責與其他安控裝置進行通信。其中,I/O機箱和上位機主要為信息功能,通信機箱主要為通信功能。

二次設備節(jié)點的建模需要能反映出其對電網(wǎng)CPS的影響,即能夠反映出兩個方面的特性:一是信息輸入與輸出的函數(shù)關系(信息處理功能),二是信息處理和傳輸過程中產(chǎn)生的延時、中斷和信號傳輸錯誤等。因此,本文對二次設備的節(jié)點建模方法如圖3所示。

圖3 二次設備功能模型Fig.3 Function model for secondary device

采用多元組來描述二次設備節(jié)點的功能特性,如式(3)所示:

Sii=[Fii(ainput),Tii(Fii),Pii(Fii),…]

(3)

其中,Fii(ainput)為信息處理算法,可能由多個部分組成,如I/O機箱處理算法F1、上位機處理算法F2,通信機箱算法F3。F=F1*F2*F3,“*”表示一定的邏輯運算關系。信息處理產(chǎn)生的延時(Tii(Fii))和信息處理錯誤概率(Pii(Fii))等取決于二次設備內置的算法邏輯。如通信機箱接收數(shù)據(jù)確認算法,安控裝置之間通信為每秒傳輸600幀數(shù)據(jù),連續(xù)3幀確認無誤則認為接收的數(shù)據(jù)幀正確。因此,控制命令下發(fā)過程中1個誤碼可能會引起控制命令延時5 ms(3/600×1 000 ms=5 ms)。

對每個二次設備進行建模,形成二次設備節(jié)點模型的對角矩陣,如式(4)所示。

1 …i…k

(4)

2.2.2二次設備—通信網(wǎng)絡關聯(lián)建模

二次設備網(wǎng)絡是基于通信網(wǎng)絡的控制網(wǎng)絡,因此二次設備網(wǎng)絡模型必須基于通信網(wǎng)絡模型建立。因此對二次設備網(wǎng)絡和通信網(wǎng)絡之間的關聯(lián)關系進行建模是建立二次設備網(wǎng)絡模型的基礎。

二次設備網(wǎng)絡和通信網(wǎng)絡之間的關聯(lián)關系主要包含兩個方面:一是通過物理鏈路直連而產(chǎn)生的物理關聯(lián),二是通過二次設備網(wǎng)絡在通信網(wǎng)中的通信路徑而產(chǎn)生邏輯關聯(lián)。由于實際電網(wǎng)CPS中,邏輯關聯(lián)關系取決于具體的業(yè)務所采用的通信路徑配置方式,如靜態(tài)配置或路由搜索等,并且這種關聯(lián)關系可能隨時變化,因此,采用靜態(tài)的關聯(lián)特性矩陣來表達邏輯關聯(lián)關系較為困難。對于邏輯關聯(lián)關系主要體現(xiàn)在具體的模型應用的算法中,即圖2中的“?”。本小節(jié)主要介紹物理關聯(lián)的建模。

對包含k個二次設備節(jié)點和m個通信節(jié)點的電網(wǎng)CPS網(wǎng)絡,采用二次設備節(jié)點—通信節(jié)點關聯(lián)特性矩陣S-C描述采集信息上傳過程,對應信息采集二次設備節(jié)點與通信節(jié)點的關聯(lián)關系。用C-S來描述命令下發(fā)過程,對應通信節(jié)點與執(zhí)行操作二次設備節(jié)點的關聯(lián)關系。兩者有些情況下并不是完全對稱的矩陣,但是建模方式類似。下面以S-C為例,其結構定義如下:

1 …j…m

(5)

采用可擴展多元組S-Cij=[S-CTP,ij,S-CT,ij,S-CPB,ij,…]來描述通信節(jié)點和二次設備層節(jié)點之間的關聯(lián)關系,S-CTP,ij,S-CT,ij,S-CPB,ij分別表示通信節(jié)點i和二次設備節(jié)點j是否直連、延時和中斷概率。

2.2.3二次設備網(wǎng)絡建模

二次設備網(wǎng)絡主要反映出二次設備節(jié)點及節(jié)點之間的性能。對二次設備節(jié)點之間的性能需要基于通信網(wǎng)絡和二次設備—通信網(wǎng)關聯(lián)模型,如二次設備節(jié)點之間延時除了與二次設備節(jié)點的信息處理延時有關外,還與對應的通信網(wǎng)絡性能有關。

對包含k個二次設備節(jié)點的二次設備網(wǎng)絡,采用二次設備網(wǎng)鄰接矩陣S來描述二次設備網(wǎng)絡拓撲及特性,矩陣S的結構定義如下:

1 …j…k

(6)

式中:Sij=[F(ainput),Tij,PB,ij,…],若i=j,則ij表示二次設備節(jié)點,若i≠j,則ij表示二次設備通道。

二次設備節(jié)點i與節(jié)點j之間有邏輯直連(直接的信息交換)時,Sij表示二次設備通道的性能,由二次設備節(jié)點模型(diag(S))、二次設備—通信網(wǎng)關聯(lián)模型(S-C或C-S)和通信網(wǎng)絡模型(C)經(jīng)一定的混成計算算法(?)得到。二次設備節(jié)點i與節(jié)點j之間無邏輯直連時,Sij=[0,0,0]。

2.3 電網(wǎng)CPS單元建模

2.1節(jié)和2.2節(jié)建立了通信網(wǎng)絡模型和二次設備網(wǎng)絡模型,從而形成了完整的電網(wǎng)CPS信息物理耦合網(wǎng)絡的建模。本小節(jié)建立物理—二次設備關聯(lián)特性矩陣(P-S或S-P)和二次設備—信息關聯(lián)特性矩陣(S-I或I-S),分別用來描述信息物理耦合網(wǎng)絡與物理實體層和信息層之間的關聯(lián)關系,從而將物理實體層、信息物理耦合層、信息系統(tǒng)層聯(lián)通起來,形成完整的電網(wǎng)CPS單元模型。

對包含n個物理節(jié)點、m個通信節(jié)點、k個二次設備節(jié)點和l個信息應用節(jié)點的電網(wǎng)CPS網(wǎng)絡,建立如下關聯(lián)特性矩陣。

物理—二次設備關聯(lián)特性矩陣(P-S):該矩陣為n×k階矩陣,矩陣元素表示信息采集過程中物理實體和二次設備網(wǎng)絡的關聯(lián)關系。

二次設備—物理關聯(lián)特性矩陣(S-P):該矩陣為k×n階矩陣,矩陣元素表示命令執(zhí)行過程中二次設備網(wǎng)絡和物理實體的關聯(lián)關系。

二次設備—信息關聯(lián)特性矩陣(S-I):該矩陣為k×l階矩陣,矩陣元素表示二次設備將實時分析結果上傳至信息系統(tǒng)層的決策單元的特性,其主要描述信息輸入決策單元過程中二次設備網(wǎng)絡和信息層的關聯(lián)關系。

信息—二次設備關聯(lián)特性矩陣(I-S):該矩陣為l×k階矩陣,矩陣元素表示決策單元將控制指令下發(fā)至二次設備的特性,其主要描述信息系統(tǒng)層應用控制指令產(chǎn)生與下發(fā)過程中二次設備網(wǎng)絡和信息系統(tǒng)層的關聯(lián)關系。

由于上述幾個關聯(lián)特性矩陣建立過程相似,本文以S-P為例,說明其定義過程如下:

1 …j…m

(7)

采用多元組S-Pij=[S-PTP，ij,S-PT，ij,S-PPM，ij,…]來描述物理層和二次設備層節(jié)點之間信息關聯(lián)關系和交互的性能,其中S-PTP，ij表示物理節(jié)點i和二次設備節(jié)點j之間的拓撲關聯(lián)關系,可用“0-1”表示,S-PT，ij表示交互延時,如控制命令執(zhí)行的延時,S-PPM，ij表示交互可靠程度,如控制命令正確執(zhí)行的概率。如果二次設備節(jié)點與物理節(jié)點之間沒有直接交互關系,則相應位置的元素為0。

3 算例分析

本節(jié)以某實際特高壓交直流混聯(lián)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定控制系統(tǒng)作為研究對象,分析不同通信鏈路的通信誤碼對N-2故障情況下暫態(tài)功角穩(wěn)定裕度的影響,以此來說明模型的使用和計算方法,驗證模型的合理性。

該系統(tǒng)包含28條1 000 kV母線、856條500 kV母線、6 952條220 kV母線以及52個直流換流站。其對應的二次設備層和通信層簡化網(wǎng)絡如圖4所示,其中虛線表示某條信息的上傳路徑和下發(fā)路徑。安全穩(wěn)定控制系統(tǒng)網(wǎng)絡如圖5所示,包含1個主站(MS)、5個子站(SS),11個執(zhí)行站(ES)。通信網(wǎng)絡包含25個通信節(jié)點。

圖4 通信網(wǎng)絡拓撲和安全穩(wěn)定控制系統(tǒng)各站的位置Fig.4 Topology of communication system and locations of control stations in security and stability control system

圖5 安全穩(wěn)定控制系統(tǒng)網(wǎng)絡拓撲Fig.5 Network topology of security and stability control system

在電網(wǎng)正常運行情況下,如果SS4區(qū)域發(fā)生單回特高壓交流線路斷線或者ES9區(qū)域特高壓直流單極閉鎖,系統(tǒng)仍可以保證穩(wěn)定運行。但當上述兩種情況同時發(fā)生時,系統(tǒng)將暫態(tài)失穩(wěn)。當電網(wǎng)出現(xiàn)故障時,信息傳輸過程通常為二次設備采集并處理物理節(jié)點信息,再通過通信節(jié)點向信息節(jié)點上傳,信息節(jié)點根據(jù)故障情況進行決策,并向相關執(zhí)行單元(二次設備)下達指令。在該場景下,安全穩(wěn)定防御系統(tǒng)(SSDS)動作順序如下。

1)SS4給MS發(fā)送故障信息。

2)ES9將故障信息發(fā)給SS5,由SS5發(fā)送給MS。

3)MS識別N-2故障,進行控制決策。MS的控制決策過程為:根據(jù)檢測到的故障,匹配離線策略。針對此N-2故障配置的離線策略為跳開ES3和ES5及ES6的一臺機組,跳開ES2兩臺機組。

4)MS根據(jù)控制決策結果向相關單元下發(fā)控制指令。

由于穩(wěn)控業(yè)務中主站同時具備二次設備節(jié)點功能以及信息節(jié)點決策功能,故本算例中將MS作為二次設備節(jié)點處理,其存放于MS的決策功能處理為信息節(jié)點。對信息上傳以及下發(fā)過程建立基于關聯(lián)特性矩陣的通信延時模型,其框架如圖6所示,線路傳輸?shù)耐ㄐ叛訒r按5 μs/km計算。

圖6 基于關聯(lián)特性矩陣的通信延時模型框架Fig.6 Framework for communication delay model based on correlation characteristic matrix

建模分析計算的流程為:①根據(jù)實時數(shù)據(jù)或經(jīng)驗數(shù)據(jù)建立C,SES,SSS,SMS,P-S,S-I矩陣;②基于C,SES,SSS,SMS矩陣,采用針對延時的混成計算方法檢索信號傳輸路徑,計及通信誤碼對二次設備的影響計算信息傳輸延時,形成S矩陣;③根據(jù)S,P-S,S-I矩陣,采用混成計算方法形成P-I或I-P矩陣,進而分析其對電網(wǎng)CPS的影響。

算例主要研究通信誤碼引起的信息處理延時對電網(wǎng)CPS的影響,因此本文的建模主要針對延時,即多元組中只有通信延時這個元素。

3.1 通信正常情況下系統(tǒng)穩(wěn)定裕度分析

為了便于表達,S矩陣如式(8)所示以分塊矩陣的形式表述,由二次設備網(wǎng)絡的特性矩陣(SES，SSS，SMS分別表示執(zhí)行站、子站和主站節(jié)點，SES-SSS,SES-SMS,SSS-SMS分別表示主站、子站與執(zhí)行站之間的交互特性矩陣)構成,具體形式如下:

(8)

二次設備對角矩陣diag(S)中元素在該算例中為各執(zhí)行站自身信息處理延時,也是一個分塊矩陣,表達形式如下:

(9)

信息傳輸過程中的S-C矩陣和C-S矩陣為互為轉置的矩陣。

針對本場景故障,候選執(zhí)行站為ES2至ES7,信息上傳的傳輸路徑分別為:ES9-SS5-MS,SS4-MS,指令下發(fā)的傳輸路徑為MS-SS2-ES2,MS-SS2-ES3,MS-SS2-ES4,MS-SS3-ES5,MS-SS3-ES6,MS-SS3-ES7。

信息物理混成計算(?)主要針對所建立的模型進行耦合關系計算,形成P-I或I-P矩陣,進而分析信息節(jié)點和物理節(jié)點之間的交互影響過程,分析通信因素對系統(tǒng)穩(wěn)定裕度的影響。

具體分析流程如圖6所示:①輸入diag(S)對角矩陣、S-C矩陣和C矩陣;②經(jīng)過混成計算算法形成S矩陣；③基于S,P-S或S-P,S-I或I-S矩陣混成計算得到P-I或I-P矩陣。各個矩陣的詳細結果見附錄A;④然后借助Fastest軟件分析通信誤碼對電網(wǎng)穩(wěn)定裕度的影響。

根據(jù)P-I或I-P矩陣,將其轉化為執(zhí)行站延時,ES2至ES7延時分別為196.673,196.837,198.449,194.281,194.055,194.682 ms。連同故障信息一起作為Fastest的輸入信息,計算離線策略(跳開ES3和ES5以及ES6的一臺機組,跳開ES2兩臺機組)情況下系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定裕度為48.56。

3.2 不同通信鏈路誤碼對系統(tǒng)穩(wěn)定裕度的影響

場景1:主站下發(fā)指令過程中,假設通信節(jié)點4至通信節(jié)點23(C4→C23)鏈路發(fā)生1 bit誤碼。

基于本文關聯(lián)特性矩陣的模型分析過程如圖6所示:①C矩陣中C4-23多元組(式(1))中表示誤碼的元素為1;②經(jīng)混成計算分析,S矩陣中SES-SSS矩陣塊中的多元組SES5-SSS4和SES6-SSS4中表示誤碼的元素為1;③S矩陣中SES矩陣塊的多元組SES5-SES5和SES6-SES6表示具體二次設備節(jié)點模型,式(3)中的通信處理函數(shù)F(ainput)收到誤碼,根據(jù)通信機箱信息處理機制,信息處理延時ΔT(F)=5 ms(具體見2.2.1節(jié));④I-P矩陣的I-P5和I-P6均在原來的基礎上增加ΔT(F);⑤安控策略按延時TES2,TES3,TES5+ΔT(F),TES6+ΔT(F)執(zhí)行切機策略;⑥經(jīng)Fastest仿真分析(結果如表1所示),由于C4→C23鏈路通信誤碼導致系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定裕度由48.56降至41.77。

場景2:在主站下發(fā)指令過程中,假設C21→C24鏈路發(fā)生1 bit的誤碼。

同理,由于C21→C24鏈路通信誤碼導致系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定裕度由48.56降到48.47。

由此可見:①通信誤碼可能會顯著降低電網(wǎng)CPS的穩(wěn)定性;②不同通信鏈路對電網(wǎng)CPS影響不同,影響的大小與決策單元的策略、電力系統(tǒng)的狀態(tài)及各層之間的關聯(lián)關系有關;③本文所提出的電網(wǎng)CPS模型可以有效分析不同通信鏈路的性能對電網(wǎng)CPS的影響。

表1 通信誤碼后切機總動作時間及效果Table 1 Total actuation time and effect of generator tripping after communication bit error

4 結語

為進行電網(wǎng)信息物理耦合系統(tǒng)分析,建模是關鍵。本文在對電網(wǎng)CPS的結構和特點進行深入分析的基礎上,提出基于關聯(lián)特性矩陣的電網(wǎng)信息物理耦合系統(tǒng)建模方法,對電網(wǎng)CPS復雜交互機理進行了全面的描述。該方法基于實際電網(wǎng)CPS抽象出來的三層結構:物理層、信息物理耦合層(二次設備層和通信層)和信息層,采用關聯(lián)特性矩陣的方法描述了各層內部及各層之間的關聯(lián)關系及特性,建立了電網(wǎng)CPS模型。算例說明了本文所提出的電網(wǎng)CPS模型可以有效地描述電網(wǎng)CPS內部復雜的耦合關系,分析通信、信息和物理等各種因素對電網(wǎng)CPS的影響及各層之間的交互影響關系。進行電網(wǎng)信息物理耦合系統(tǒng)分析的另一個關鍵點是混成計算方法(即圖2中的?),這將在后續(xù)文章中加以介紹。另外,本文的矩陣用多元組的形式描述通信網(wǎng)和二次設備網(wǎng)以及層間/網(wǎng)間交互的特性,如延時、中斷概率、處理錯誤概率等。這些值的準確性,決定了本文提出模型的最終結果的準確性。這些值的準確取得,需要通過實時測量、歷史統(tǒng)計、經(jīng)驗判斷、理論計算等方式,這將在后續(xù)的工作中進行深入的研究。

附錄見本刊網(wǎng)絡版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。

[1] 趙俊華,文福拴,薛禹勝,等.電網(wǎng)CPS的架構及其實現(xiàn)技術與挑戰(zhàn)[J].電力系統(tǒng)自動化,2010,34(16):1-7.

ZHAO Junhua, WEN Fushuan, XUE Yusheng, et al. Cyber physical power systems: architecture, implementation techniques and challenges[J]. Automation of Electric Power Systems, 2010, 34(16): 1-7.

[2] 張之哲，李興源，程時杰．智能電網(wǎng)統(tǒng)一信息系統(tǒng)的框架、功能和實現(xiàn)[J]．中國電機工程學報，2010，30(34)：1-7．

ZHANG Zhizhe, LI Xingyuan, CHENG Shijie. Structures, functions and implementation of united information system for smart grid[J]. Proceedings of the CSEE, 2010, 30(34): 1-7．

[3] 郭慶來,辛蜀駿,孫宏斌,等.電力系統(tǒng)信息物理融合建模與綜合安全評估:驅動力與研究構想[J].中國電機工程學報,2016,36(6):1481-1489.

GUO Qinglai, XIN Shujun, SUN Hongbin, et al. Power system cyber-physical modelling and security assessment:motivation and ideas[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(6): 1481-1489.

[4] 楊佩,蔡皓,裘洪彬,等.面向能源互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)關鍵技術研究[J].電力信息與通信技術,2016,14(4):9-12.

YANG Pei, CAI Hao, QIU Hongbin, et al. Research on key technologies of big data for energy interconnection[J]. Electric Power Information and Communication Technology, 2016, 14(4): 9-12.

[5] 劉東,盛萬興,王云,等.電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)的關鍵技術及其進展[J].中國電機工程學報,2015,35(14):3522-3531.

LIU Dong, SHENG Wanxing, WANG Yun, et al. Key technologies and trends of cyber physical system for power grid[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(14): 3522-3531.

[6] 何瑞文,汪東,張延旭,等.智能電網(wǎng)信息流的建模和靜態(tài)計算方法研究[J].中國電機工程學報,2016,36(6):1527-1535.

HE Ruiwen, WANG Dong, ZHANG Yanxu, et al. Modeling and static calculation method of the information flow on smart grid[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(6): 1527-1535.

[7] ILIC M D, XIE L, KHAN U A, et al. Modeling of future cyber-physical energy systems for distributed sensing and control[J]. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics: Part A Systems and Humans, 2010, 40(4): 825-838.

[8] ILLIC M D, XIE Le, KHAN U A, et al. Modeling future cyber-physical energy systems[C]// IEEE Power & Energy Society General Meeting—Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century, July 20-24, 2008, Pittsburgh, USA: 9p.

[9] WEI Jin, KUNDUR D, ZOURNTOS T, et al. A flocking-based paradigm for hierarchical cyber-physical smart grid modeling and control[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2014, 5(6): 2687-2700.

[10] OLFATI-SABER R. Flocking for multi-agent dynamic systems: algorithms and theory[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2006, 51(3): 401-420.

[11] 王云,劉東,陸一鳴.電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)的混合系統(tǒng)建模方法研究[J].中國電機工程學報,2016, 36(6):1464-1470.

WANG Yun, LIU Dong, LU Yiming. Research on hybrid system modeling method of cyber physical system for power grid[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(6): 1464-1470.

[12] XIN Shujun, GUO Qinglai, SUN Hongbin, et al. Cyber-physical modeling and cyber-contingency assessment of hierarchical control systems[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2015, 6(5): 2375-2385.

[13] XUE Yusheng, NI Ming, YU Wenjie. Approach for studying the impact of communication failures on power grid[C]// IEEE Power & Energy Society General Meeting, July 17-21, 2016, Boston, USA: 5p.

[14] YU Wenjie, XUE Y, LUO Jianbo, et al. An UHV grid security and stability defense system: considering the risk of power system communication[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, 7(1): 491-500.

[15] 王海柱,張延旭,蔡澤祥,等.智能變電站過程層網(wǎng)絡信息流潮流模型與計算方法[J].電網(wǎng)技術,2013,37(9):2602-2607.

WANG Haizhu, ZHANG Yanxu, CAI Zexiang, et al. Information flow calculation model and method for process bus network in smart substation[J]. Power System Technology, 2013, 37(9): 2602-2607.

[16] ZHANG Yanxu, CAI Zexiang, LI Xiaohua, et al. Analytical modeling of traffic flow in the substation communication network[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2015, 30(5): 2119-2127.

[17] 中國信息物理系統(tǒng)發(fā)展論壇.信息物理系統(tǒng)白皮書(2017)[R].2017.