变电站高级应用软件体系架构和功能实现,电力论文

变电站高级应用软件体系架构和功能实现,电力论文当下国内外电网的调度控制仍然采用以调度中心为主导的集中式调度形式,变电站只是被动的信息采集和控制执行机构。多年来国内外的电网运行经历体验和大量电力事故的发生,表示清楚传统集中式调度形式存在下面问题。1)基础数据的准确性问题。主要表现为时常有拓扑错误和量测坏数据出现,严重时导致状态估计不可用或不可信,进而降低了电网运行人员对电网运行状态的判定和控制能力[1]。2)敏捷性缺乏。在下面两个环节将产生延时:①遥测、遥信的上行通信延时,遥控、遥调的下行通信延时;②大规模全局电网分析决策的计算耗时。这些延时有时将导致决策控制难以获得理想的效果,十分是无法知足紧急情况下的调度控制要求。美加814等国内外大停电事故表示清楚,电网需要有更快的事故响应能力[2]。3)集中维护负担重。对大规模电网,调度中心维护图形和模型的负担很大,而且容易出错,一旦出错,还难以诊断。假如能利用变电站已经建好的图模,在调度中心自动完成拼接,则可支持调度中心图模的免维护或低维护。另一方面,数字化变电站[3]实现了站内设备互操作,包括测控装置、相量测量单元(phasormeasurementunit,PMU)、保卫装置、录波装置在内的大量智能装置的信息能够被方便地建模和采集,为变电站智能化铺平了道路。2018年国家电网公司提出了建设坚强智能电网的愿景[4]。为了适应可再生能源的强波动性和保证智能电网运行的高可靠性,电网运行调度体系开场从集中式向分布式方向发展[5]。一个重要的方向就是向变电站发展。怎样发挥变电站本地信息的冗余性和本地决策的敏捷性优势,提高变电站为电网调度控制服务的智能性,是国际上智能变电站发展的重要趋势[6]。包括笔者研究团队在内的国内外多位学者已对变电站高级应用进行了深切进入研究和局部示范。2008年,美国NewYork电力公司和美国Entergy电力公司分别与Georgia理工大学开场合作,分别以两个相邻变电站作为示范,研究和施行变电站状态估计的示范工程[7]。2018年,清华大学提出了基于零阻抗支路模型的变电站三相非线性状态估计方式方法[8],并在华东电网进行示范应用,获得了良好效果[9]。2018年,华南理工大学与江西省电力公司合作,在兴国数字化变电站施行变电站智能告警[10]。综上所述,应对分布自治与集中协调进行合理平衡,变当前的集中式调度形式为集中与分布相协调的变电站调度中心两级分布式智能调度控制形式,其基础是建立变电站高级应用软件体系。本文提出了完好的变电站高级应用软件体系架构和功能实现,并对华而不实的部分应用进行了工程实践。与传统的集中式调度形式相比,变电站高级应用软件能够在不明显增加变电站与调度中心间通信量的情况下,显着提升上送调度中心的基础数据的准确性和有效性,加强相关控制功能的可靠性和敏捷性,并支持控制中心的分布式容灾和自愈,使变电站自动化系统真正成为调度体系中的站级智能体,实现纵向贯穿。1变电站高级应用软件体系本文提出的变电站高级应用软件的体系构造如此图1所示,这里的变电站属于广义的变电站,包括电厂的变电站部分、常规变电站、风/光等可再生能源发电场升压站等,在变电站一体化标准化信息集成平台的基础上,包含分布式建模、分布式状态估计、分布式智能告警、分布式电压稳定评估与控制、分布式自动电压控制(AVC)、分布式风险评估建模等应用。【1】上述各项变电站高级应用在调度中心都有较为成熟的对应功能。假如将调度中心的能量管理系统看做电网运行控制的大脑,那么在变电站安装高级应用软件便能够看做电网运行控制的小脑。对其开展研究的主要技术挑战在于,怎样处理好分布自治和集中协调这一对矛盾,使得一方面能够利用变电站本地的冗余信息实现可靠、敏捷的自治分析决策,另一方面向上级控制中心提供经过本地分析处理的适量熟数据,并接收上级控制中心协调指令,进而提升对整个电网调度控制的可靠性和敏捷性。由于变电站网络的特殊性,传统调度控制中心的高级应用软件无法直接应用到变电站之中。2变电站高级应用软件下面分别对各变电站高级应用的功能、特点和算法进行扼要介绍。2.1变电站分布式建模与IEC61850及其他变电站自动化标准所规定的为变电站通信提供支持的信息模型不同,这里的分布式建模指的是基于变电站一体化标准化信息平台,建立为变电站高级应用提供支持的信息模型。该模型详细又包括一次模型[11]和二次模型[12]。一次模型描绘叙述站内一次设备的拓扑连接和特性参数,量测模型由于与拓扑和状态估计应用联络严密,所以也归入一次模型;二次模型描绘叙述站内监控、保卫、录波等设备的功能和配置。变电站的模型应支持导出,导出的各个站的模型在调度中心通过拼接构成全网的模型,供调度中心的高级应用使用,进而实现模型的源端维护。变电站具有比调度中心更具体的一次模型。变电站采用的是三相的网络模型,具备三相量测,包括开关上的三相量测和三相分合信号,除此之外还包含接地刀闸、互感器、站用变压器等设备。该一次模型在导出时应进行转化以知足调度中心模型的要求。而传统调度中心对保卫设备的建模比拟薄弱,所以二次模型以IEC61850标准中的保卫模型为基础建立。考虑到包括智能告警在内的高级应用对二次模型的需求,在IEC61850模型的基础上添加了对各保卫逻辑节点保卫属性的分类描绘叙述,并忽略大量通信相关的逻辑节点。表1详细描绘叙述了变电站与调度中心量测和保卫模型的区别。表1中:Vp和Vl分别为电压单相值和线值;VAB为AB线电压;Ip为电流单相值;P,Q分别为有功和无功功率三相总加值;T为变压器挡位;Scp和Sop分别为分相合位置和分相开位置;Sc和So分别为合位置和开位置;Sg表示总位置。2.2变电站分布式状态估计进行分布式状态估计的目的在于,利用变电站内高冗余的量测配置,剔除站内的拓扑错误和坏量测,提升基础数据的准确性,并将熟数据上送至调度中心。与传统的电网节点支路模型不同,变电站内的网络主要由零阻抗支路(开关支路)构成。所以传统的状态估计方式方法无法直接应用。为此,提出了一种基于基尔霍夫电流定律(KCL)的变电站三相非线性状态估计方式方法[8]。与调度中心采用节点复电压为状态变量不同,变电站中以各零阻抗支路的三相复功率为状态量,建立非线性量测方程,能够同时考虑远程终端单元(RTU)和PMU两种量测来源,同步辨识拓扑错误、坏量测及三相不平衡。分布式状态估计流程图如此图2所示。以变压器为分界点,划分电压等级,基于KCL对各电压等级下的三相量测数据建立量测方程。根据开关状态构成开关岛,在开关岛内进行三相零阻抗电压状态估计和功率状态估计,再根据估计结果剔除模拟量坏数据,计算三相不平衡度,并判定开关的真实开合状态。分布式状态估计结束后,变电站将估计后的熟数据上传给调度中心存储和使用。2.3变电站分布式智能告警进行分布式智能告警的目的在于,利用变电站本地在故障前后的冗余告警信息(测控、保卫、PMU、录波等),进行可靠、快速的站内告警,并将诊断结论上送调度中心。将分布式智能告警分成基于告警信号的快速故障诊断和基于模拟波形的具体故障诊断两个步骤(见图3)。快速故障诊断采集一个时间窗内的事件顺序记录(SOE)告警,并基于变电站保卫模型建立包含这些告警信号的因果网络,采用溯因推理的方式诊断故障设备和故障类型,并构成故障事件树[13]。同时,以快速故障诊断的结果为触发,采集对应设备的录波文件,采用相量启发式检测与小波变换相结合的方式方法对模拟波形进行突变量辨别,提取故障事件、故障经过和故障类型[14]。将快速故障诊断和具体故障诊断的结果合并,上送调度中心。2.4变电站分布式电压稳定评估与控制集中式的静态电压稳定的评估方式方法依靠系统网络模型。但由于参数的不准确或外网建模的困难,导致准确的系统网络模型难以获得,且评估计算耗时长。分布式静态电压稳定评估方式方法仅依靠本地PMU实时量测进行戴维南等值,不依靠于网络模型,具有高敏捷性优势。其难点在于,本地等值的线性模型难以准确表征时变的网络模型,进而使得分布式的电压稳定裕度结果不够准确。为此,提出一种本地级系统级两级分布式电压评估方式方法[15],利用本地级分布自治的特点完成电压稳定可信性评估和时变等值参数模型的辨识,将辨识得到的等值内阻抗和等值内电势结果上传系统级;系统级利用全网负荷增长情况信息,在不依靠于网络拓扑的基础上,经过负荷转移阻抗辨识、崩溃点时刻求解和崩溃点时刻模型参数计算等步骤后,得到修正后准确的崩溃点时刻的等值内阻抗和等值内电势,下传给本地级计算准确的本地电压稳定裕度结果,如此图4所示。图中:VFFRLS表示可变遗忘因子递推最小二乘方式方法。相较于集中式的静态电压稳定控制方式方法,分布式静态电压稳定控制方式方法同样具有本地决策的敏捷性优势,但是由于缺乏协调会出现控制不解耦问题,即本地的电压稳定水平表现结果与内网其他负荷的增长存在关联,所以本地难以给出独立解耦的控制门槛值和控制量。为此,提出一种本地级系统级两级分布式电压稳定控制方式方法[15]。系统级利用各地负荷增长速度和重要性的信息制定协调整定值下发给本地级,作为本地分布自治的电压稳定控制器的参数。本地级电压稳定控制器在根据系统级协调的整定参数的基础上,根据本地实时裕度结果计算出控制时延和控制量,进而实现各个本地控制器的协同解耦控制(见图4)。2.5变电站分布式AVC集中式AVC的控制策略(发电机无功出力、电容电抗器的投切、分头的调节)均由控制中心给出,下发给变电站侧设备执行,其风险过于集中,操作安全性和可靠性考虑缺乏;除此之外,变电站的电压无功控制(VQC)已处于淘汰边缘。分布式AVC中,控制中心给出的控制策略不再详细到每个设备的动作,而是给出一个变电站整体的无功资源投切量,让变电站子站端去决策详细动作哪些设备来到达控制中心的要求。在这里之前,子站必须及时将当下可操作的无功资源统计提供应控制中心作为控制策略的约束。子站端的分布式AVC的控制流程图见图5。根据电网当下的运行方式,构成控制单元。若单元不可控,AVC系统闭锁该控制单元的自动控制并告警。接下来依次判定母线电压能否合格、无功功率能否合理,若存在不合格或不合理,则控制无功设备和变压器分接头进行消除。在电压合格和无功功率合格的情况下,考虑高压侧的电压优化策略。高压侧的优化电压设定值采用全局无功优化计算给出的电压设定值,假如全局无功优化计算不可用(计算失败),则采用人工给定的优化曲线值。2.6分布式风险评估建模进行分布式风险评估的目的在于,利用变电站重要设备的状态监测信息构建设备停运模型并上传至调度中心,根据当下设备实时运行工况对将来电力系统运行风险进行合理评估。在传统电力系统中,风险评估为集中式形式,调度中心侧计算预测料想故障概率时采用的数据为长期历史统计数据,由此得出的风险指标难以反映当下设备实时运行工况。而分布式风险评估的施行分为调度中心层和变电站层两个层面[16]。在变电站层,基于厂站侧各类关键电力设备的状态监测数据,生成反映电力设备当下运行工况的停运模型并上传至调度中心,在调度中心层,调度中心收集各厂站上传的设备停运模型,采用状态枚举法给出系统主要预测料想故障列表及其发生概率,并计算系统将来一段时间内的风险指标,根据风险指标做出决策并下发给变电站。这种变电站层和调度中心层严密互动的风险评估形式,既发挥了变电站侧的数据优势,也发挥了调度中心侧的计算优势,以设备停运模型为纽带,避免了变电站侧状态监测数据的大规模传输,同时调度中心侧能够实时把握变电站侧设备运行工况。分布式风险评估形式如此图6所示。3应用示例以上介绍的各项高级应用都已由笔者的研究团队完成软件研发和实验室测试,部分功能已经在实际电网得到应用。下面以分布式建模和状态估计、智能告警为例,介绍应用情况。3.1分布式建模和状态估计基于本文方式方法开发的分布式建模和状态估计功能已在华东、湖北、重庆、深圳等电网公司下辖的6个厂站投入实际运行,2个厂站完成离线测试,并与南京南瑞继保电气有限公司、北京四方继保自动化股份有限公司和许继集团有限公司实现了内嵌式开发。该算法的有效性和软件系统的可靠性已经过充分验证。该系统的软件功能模块如此图7所示。以220kV中航变电站为例进行蒙特卡洛仿真实验,验证状态估计的统计效果。表2给出了变电站状态估计前、后坏数据个数占遥测或遥信总数的比例,华而不实遥信坏数据个数比例下降为原比例的7.619%左右,遥测坏数据个数比例下降为原比例的9.268%左右。可见,分布式状态估计能够显着减少坏数据个数。分布式状态估计的时间指标如下:繁昌变电站为23.8ms,由拳变电站为10.9ms,宿州电厂为5.2ms,当涂变电站为17.3ms,完全知足数据采集与监控(SCADA)系统的时间要求。3.2分布式智能告警基于本文方式方法开发的分布式智能告警系统已在湖北电网纪南220kV智能变电站投入测试运行。以2020年1月18日发生的枝纪线B相单线接地短路的故障数据为例进行测试。表3为综合自动化平台接收的SOE告警信号。故障相电流录波图见附录A图A1,附录A图A2是智能告警系统自动收集SOE和录波信息进行诊断后得出的诊断简报。能够看到,诊断结果准确,并且提供了故障元件、故障时间、故障相别、正确告警、误告警、漏告警、重合闸情况和时间等丰富的告警信息。4实用化问题讨论4.1标准化问题智能变电站高级应用软件在开发经过中严格遵循电力系统自动化的相关标准,知足与调度控制平台和综合自动化后台的良好兼容性。例如,分布式建模应用在变电站侧根据IEC61850标准对变电站的一、二次设备进行建模,并根据IEC61970标准对一次模型进行了补充。建成后的变电站模型和图形能够分别精简并导出为变电站配置描绘叙述(SCD)模型文件和可缩放矢量图形(SVG)文件;调度中心侧接收并解析来自智能变电站的SCD文件后,与调度中心的公共信息模型/可扩展标记语言(CIM/XML)文件拼接生成新的完好的CIM文件。考虑到CIM/XML与公共信息模型/E语言(CIM/E)文件能够互相转化[17-18],导出的变电站模型可以以转化成CIM/E格式[19]。除此之外,变电站分布式状态估计和智能告警等应用使用IEC60870-5-104协议向调度中心上传实时数据。4.2外挂式/嵌入式形式智能变电站高级应用软件的实现可采用外挂式和嵌入式两种形式。外挂式形式需在调度中心和变电站单独设置工作站,构成独立系统,其优点是开发方便,缺点是维护成本较高,站内通信量较大;嵌入式形式是指将各项高级应用嵌入综合自动化后台或远动机,其优点是维护方便、功能简单、通信量小,缺点是需要综合自动化平台厂家开放接口,并进行联合开发。4.3对PMU量测的需求国内的500kV变电站及部分220kV变电站已配备了PMU量测。在智能变电站高级应用软件中,分布式电压稳定评估与控制要求站内配置有PMU量测,其他应用并无明确要求。对于分布式状态估计,PMU量测能够提高量测数据的精度和冗余度,但对于未配置PMU量测的站,可以仅利用RTU三相量测进行估计。4.4维护难度智能变电站高级应用软件固然不要求变电站有人值守,但是还难以做到完全的免维护,主要原因在于各项高级应用软件对变电站模型的依靠。当变电站的模型发生改变时,将不可避免地进行重新建模。为此可采用嵌入式形式,简化建模经过,尽可能地做到少维护、易维护。4.5软件可靠性及对外部的影响智能变电站高级应用软件从设计到开发的全套经过严格遵循软件设计开发的规范,在程序的执行效率和内存管理等方面精益求精。根据已有的运行经历体验,应用软件的可靠性在多个厂站得到验证。就应用软件对外部的影响而言,