动态安全评估技术的研究与应用

动态安全评估技术的研究与应用

0广域网络安全防御技术根据美国能源部的调查报告，8.14号全国停止的调查报告指出，电力公司和电网监测设施没有及时进行正确的分析和评估，因此没有在事故期间及时采取措施，因此系统在许多情况下变得脆弱，最终发展为大停滞。因此,要有效地防御大停电,就必须采集和处理广域的静态和动态信息,定量评估电力系统的稳定性,自适应优化控制决策,并协调好多道防线。在涉及的信息、分析和控制3个方面中,信息的可靠性是分析和决策的物质基础;机理分析和量化分析则通过数据挖掘来深刻掌握电网的行为特性;正确的决策是为了以最小的风险代价来最大程度地满足电力需求。为此,必须在动态数据采集、广域数据平台、操作系统、网络通信协议和应用软件组织等方面采用先进技术,确保系统的开放性和信息的可靠性;增加基于轨迹的数据挖掘、暂态稳定程度的量化评估、稳定极限的在线搜索、稳定控制决策表的在线优化等功能。这意味着必须全面提升稳定分析和控制技术,包括从定性到定量,从离线到在线,从保守的观点到风险的观点,从局部孤立的观点到全局协调的观点,从简单的故障场景到复杂的相继故障。运行工况或故障场景的不同都会影响稳定水平和控制策略,目前普遍采用在离线环境下按照典型工况和典型故障预先确定运行指导或控制决策表的方式。但是,现代电网的工况越来越难用少数参量来描述,按典型工况来离线预算决策表的传统方法不再适用,而必须改用跟踪实际工况的在线预决策方式。决策表还应该反映交、直流通道之间,送、受端电网之间的相继开断。如果相继开断的演化过程比较缓慢,扰动场景的维数灾问题就可以被转换为一系列不同工况下的简单故障;对于间隔时间在几十毫秒内的相继故障,虽然可近似处理为复合故障,但要解决形态组合爆炸问题;其他情况下的控制量则还应该反映故障间隔时间的影响,维数灾问题更加严重。文献根据大停电的演化规律,提出了灾变防御框架。这包括由相量测量单元(PMU)采集动态数据,将监控和数据采集(SCADA)系统扩展为动态SCADA(DSCADA)系统,并将能量管理系统(EMS)扩展为动态EMS(DEMS),实现稳定性的分析与控制。本文讨论防御系统的3个要点:①信息的完备性和安全性,由统一的数据平台来整合所有采集到的广域静态和动态数据;②功角、电压、频率等各类稳定性的量化分析;③稳定控制的自适应优化。1美国“8148”大放电系统的应急模型信息子系统负责采集数据,并将这些记录下来的事实加工为信息,使数据的含义被认识。信息子系统的缺陷在北美“8·14”大停电中推波助澜,充分证明了其可靠性对灾变防御的重要性。为此,应该研究电力信息的定义、分类、测度、运动规律的模型;应该研究广域测量的统一信息理论及方法,提高信息的可靠性,包括有效性、完备性和安全性等方面,提高数据挖掘的智能性。1.1区域信息的收集和整合1.1.1基于pmu的广域测量系统远方终端设备(RTU)和SCADA系统能经济地提供大量准实时的广域数据,满足静态可观性的要求,对系统当时的静态安全进行有效的监视。PMU可以在全网统一时标下,实时提供快速采样的同步相量信息;故障录波和保护/控制信息管理系统可以就地记录大量暂态信息,支持故障的事后分析。基于PMU的广域测量系统(WAMS)的目标是从变量的过渡过程中直接抽取系统的动态特征。WAMS最早用于美国WSCC电网,在1996年大停电中对事故过程的重现和事后分析发挥了巨大作用。西班牙CSE电网利用PMU进行状态估计;法国国家电力公司(EDF)建立了广域保护系统,在检测到失稳时解列电网并减负荷;加拿大魁北克水电公司利用PMU量作为发电机的PSS控制输入,以改善互联电网的振荡衰减。由于数据挖掘工具限于傅里叶变换及Prony分析,WAMS的应用功能和推广应用受到很大影响。1.1.2冗余状态量的估计现场伪量测是在对采集到的广域数据的加工过程中自动产生的数据,例如直接从广域采集到的数据中挖掘出来的新数据,利用量测冗余度估计出由于各种原因未能直接采集到的状态量。仿真伪量测是在对数学模型进行仿真中产生和挖掘的数据。现场伪量测能很好地反映系统过去和现在的状态和行为,但难以预测将来,更无法在决策实施之前预估其效果。仿真伪量测受制于模型和参数,可能与实际值差别很大,但可以评估各种虚拟的运行方式、扰动和决策的影响。1.1.3统一统一的广域数据平台RTU采集的广域数据之间存在采样时刻、传输时延的不一致性和不确定性,也不能反映系统的动态。在现有的RTU中增加统一时钟的时标、高速采样和高速通信,可以克服这些缺点,但改造的代价较高,并且现有的IEC60870-5-101传输协议不支持遥测量带时标。数据挖掘和数值仿真都会产生大量伪量测,后者既是可供进一步挖掘的数据,又往往是深层信息。但是,伪量测数据的正确性不可能超过模型、参数、初值和算法的限制。SCADA系统及数据库不能处理连续快速采样的PMU数据;而故障录波和保护信息管理系统在正常状态下并不记录数据,且上传的滞后时间太长。PMU的价格限制了其大量采用,往往不能满足可观性。目前,各种广域数据采集系统相互独立,不但数据不能共享,而且整体的分析和控制功能受到限制。为了提高分析和决策水平,应该建立统一、开放的广域数据平台,整合各种途径采集到的时空数据。该平台必须有处理海量信息的能力,以免在故障数据大量涌入时崩溃,还应该考虑与多个SCADA系统和多个控制系统的数据交互。伪量测数据与采集的数据有很好的互补性,它们的整合可以提高可观性,改进动态分析和控制功能。为了将简单的动态显示功能扩展到分析、决策、保护和控制,需要研究新的数据挖掘技术,识别物理参数与经济参数,支持在线决策功能。上述数据平台还应该能管理由不同EMS产生的静态伪量测和DEMS产生的动态伪量测,协调实时数据库和商用数据库,进一步提升为决策支持平台。该平台应该符合CIM/CIS(IEC61970)和UIB(IEC61968)标准,解决异构系统的互操作问题,支持软件的“即插即用”。1.2反馈控制方面SCADA系统的量测量没有统一时标,采样周期长,时延大。文献分析了各量测数据所反映的时间断面不一致性对状态估计精度的影响及对策。反馈控制的时滞对动力系统的稳定性影响很大。文献仿真了广域测量控制的延时对IEEE39电力系统稳定性的影响,结果表明网状通信网的延时达233ms,系统失稳;星状通信网的延时小于153ms,系统稳定。文献分析了PMU的延时对广域阻尼控制的影响。在发生多个故障时,紧急控制决策必须识别它们是独立故障,还是相继故障,还是复合故障。数据的时间分辨率和时效性成为非常关键的因素。1.3稳定性分析模型互为补充的PMU,RTU和数值仿真应该共同满足系统在空间中和时间上的可观性和可控性。如果数据不完备,某些关键状态和动态就可能观察不到。静态数据的可观性算法已经成熟,但对于动态数据的可观性,还缺乏合理方法来评估由于数据缺少或质量不高而增加的风险。还需要研究在不完备数据下,如何达到效果最大化。文献认为PMU数应为节点的30%,如果考虑零注入测量时PMU数还可减少。文献在量化各PMU安装点对反映电网主要动态特性的贡献时,用扩展等面积准则(EEAC)识别各故障的主导模式,将发电机节点划分为同调群,在每群中应该有一个电站安装PMU。用暂态电压安全分析算法识别可能出现暂态电压问题的母线子集,在每个子集中应该有一条母线安装PMU。确定各点对反映系统动态行为的贡献,可按其排序分期安装,或以尽量少的PMU来反映系统在各种扰动下的主要动态行为。为了降低信号传递的成本,需要合理设置不同数据的传送速率、频度和同步精度。据此,建设满足数据传输要求的通信网络。1.4信息的深入和有效表达1.4.1稳定性分析的必要性PMU采集到的时间响应曲线不依赖对系统模型和参数的先验知识,很真实。可用于传输功率实时监视、事故追忆和分析、数学模型及参数的校核、低频振荡特性抽取、定性判稳并识别失稳模式、捕捉振荡中心、快速确定解列面。用Hilbert,Fourier,Prony或小波等方法,可以直接从PMU提供的时间响应曲线中挖掘信息,包括故障定位、同调群和失稳模式识别、时变低频振荡监视与特性分析、辅助服务质量监测等。但如果要将PMU应用到稳定的量化分析和预测控制方面,则必须在没有数学模型支持的情况下,求取实测轨迹(特别是稳定轨迹)的稳定裕度和灵敏度值,并根据控制后的实际轨迹进行复盘和评估控制的效果。目前这方面的进展并不理想,非常不利于PMU的应用。不少文献根据故障清除后几十毫秒的轨迹来预测其后的动态,但在强非自治因素下,这类方法存在本质上的缺陷。1.4.2统一的平台是数值仿真系统的应用基础和目RTU可以真实反映实际的潮流,但不能代替假想的开断仿真。同样,PMU不能反映系统并未实际经历过的动态,不能对参数变化后的影响进行预估,不能事先校核决策的效果,因此难以支持控制决策。数值仿真可以通过改变模型、参数或场景来了解不同因素对系统动态行为的影响。一方面,在线稳定分析和控制决策不能离开仿真;另一方面,不但仿真的模型和参数可以由广域采集量来校核或修正,而且仿真的初值可以由广域采集量来提供。因此,将各种广域监测系统和数值仿真系统置于统一的平台中,有助于识别相继故障的先兆特征,掌握相继故障的临界条件和传播模式,从而提高预警水平,增强防御停电灾难和事后分析的能力。用PMU做反馈信号,可以改进PSS,TCSC及其他连续控制。1.4.3会计方面的应用计算机领域的可视化故障发生前后,大量数据和告警信号的涌入往往导致调度员无所适从或判断错误。为了避免有用信息被大量无用数据淹没,需要对海量信息有效地预处理。例如将系统知识和局域信息相结合,应用智能报警处理、故障诊断技术、模糊专家系统和基于隐藏故障模型的方法处理误动、拒动等复杂故障。应用计算机领域的可视化技术,将传统方式表达的信息转换为实时图形、图像信息。潮流、各种稳定域、安全监控和预警的可视化,可以大大减少数据,增加信息。但是,笔者认为不能为可视化而可视化。一个例子是将采集到的Rn摇摆曲线表示为n个表针或n个平面向量的摆动。表面上似乎很生动,但是在任何时刻只能见到一个瞬间的n个值,而没有其他时刻的信息,故得不到趋势的信息。此外,原来在摇摆曲线的同一垂直线上的这n个值,现在要在不同的表上读取。因此,这在增加数据的同时,反而减少了信息。1.5障体系的构建信息安全是一项包括技术层面、管理层面、法律层面的社会系统工程,信息安全保障体系的框架由组织管理、技术保障、基础设施、产业支撑、人才培养、环境建设组成。系统的复杂性导致对气象、工况、故障和人员错误的敏感,以及对通信系统和信息系统的高度依赖,因此需要评估信息系统的可靠性对防御系统性能的影响。1.5.1电力信息传输的可靠性问题信息的采集、传输、处理、施效,以及从数据库的存取到信息的再生,都有其固有的运动规律。应该建立其动力学模型,研究信息源和传输的可靠性,信息的阻塞、淹没、丢失和出错;改进电力信息传输的快速性与可靠性,包括在通信中断后及时保存已传输的数据,通信恢复后自动从断点处继续传输。在设计基于网络的控制系统时,应该考虑对信息丢失和通信延时的容错能力。1.5.2scad系统和安全问题的安全分析“8·14”大停电前的几个月,北美电力可靠性委员会(NERC)警告说,随着电力业务的复杂化,越来越多的电力公司不遵循2002年发布的非强制性的安全导则,致使一些SCADA网络被蠕虫破坏。大停电的前一天,NERC发布了保护电力行业的计算机、软件和网络不受入侵的第一个强制性标准,取代了上述安全导则。出于企业管理的需求,电网公司往往会建立SCADA系统的远程访问连接,在SCADA网络与企业信息网络间建立数据连接。而电力企业网络往往又具有向社会开放的访问入口,给非法访问留下可能性。随着网络安全威胁的增加,应该研究信息系统故障或受到攻击时的行为、信息系统本身的稳定性,以及对电力系统稳定性的影响。定期评估风险,识别漏洞,确定对策。必须抵御各种形式的黑客、病毒、恶意代码等对系统的恶意破坏和攻击,确保实时闭环监控系统及调度数据网络的安全。按对一次系统的影响程度进行安全分区,横向隔离,纵向认证,避免安全区纵向交叉;建立调度专用数据网络,实现与其他数据网络物理隔离;建立网络安全的监视、预警、防御、检测、响应与决策支持环节,采用认证、加密、访问控制等手段实现数据的远方安全传输,以及强化边界的安全防护。2稳定的定量分析2.1稳定边界的存数值仿真法在求取受扰轨迹后,只能凭经验定性地判断其是否稳定,并通过反复积分试探,搜索稳定极限。全面意义上的定性分析至少还应该包括潜在的失稳模式、参数空间中失稳模式的分布、指定方向上的临界模式等信息。但数值仿真法难以提供这些信息。此外,数值仿真法无法评估稳定的程度,难以比较不同控制的效果,甚至不能发现与控制意图相反的情况。它也不能提供灵敏度信息,故难以在庞大的决策空间中搜索最优解。当系统充分接近稳定边界时,无论多小的参数变化都可能使系统从稳定变为不稳定。通过稳定极限和稳定域可以清楚地评估运行点离开稳定边界的远近,这比系统是否稳定的信息要有用得多。定量分析技术也是研究、揭示稳定机理不可或缺的手段。稳定性的量化分析算法除了要满足精确性、强壮性、快速性、适用性、实用性、可视化要求外,还应该具有以下能力:①分别反映热稳定性、同步稳定性、电压安全稳定性和频率安全稳定性的稳定裕度;②给出稳定裕度对于指定参数的灵敏度系数;③给出参数极限值和稳定域,包括电厂出力、关键断面的输电极限和负荷的极限水平;④反映潜在的危险模式,识别最有效的控制方向和最佳控制量;⑤对全部感兴趣的故障场景逐个自动完成分析;⑥相继开断的分析,包括随机故障和保护隐藏失效模型、诱发系统崩溃的薄弱环节、下一个可能的开断、系统崩溃的概率指标。此外,算法应尽量排除假设或经验因素,允许引入概率和风险观点,允许与电力市场运营的优化和监管的优化相结合。2.2没有动态鞍点高维电力系统的稳定性分析包括2个方面。首先是受扰轨迹的稳定性问题。对于给定的高维摇摆曲线,其稳定性评估问题可被描述如下:识别该轨迹上是否存在穿越状态空间稳定域边界的点(称为动态鞍点)?如果有,那么是在什么时刻穿越稳定域的?如何量化该摇摆曲线离开动态鞍点的程度?如果曲线上没有动态鞍点,那么该曲线离开稳定域边界还有多远?进一步的问题是面对参数空间的。如果改变某个(或某些)参数的值,相同扰动下的系统受扰轨迹与状态空间稳定域的拓扑(是否相交)关系可能改变。因此,在参数空间中也有稳定域问题。参数稳定域边界上的每一点都对应于临界的受扰轨迹,而边界外面的点都对应着有动态鞍点的受扰轨迹。状态空间稳定域针对的是受扰轨迹,轨迹稳定裕度应该严格反映受扰轨迹离开状态稳定域边界的最小距离。参数空间稳定域针对的是系统或扰动的参数;参数稳定裕度应该严格反映参数点离开参数稳定域边界的最小距离。参数稳定裕度反映了系统参数的安全程度,因此很直观,容易理解。但它依赖于参数点在参数空间中的移动方向,因此在某个方向上裕度很大,并不代表在其他方向上也很安全。轨迹稳定裕度是参数空间中给定点的特性,不涉及到参数点的移动,因此反映了稳定性的本质,但不容易被理解。参数稳定裕度必须通过对轨迹稳定裕度的灵敏度分析才能得到。2.3eac方法2.3.1几何特征的处理虽然立体图很直观,但机械设计师却用三视图来表达待加工的物体。只要按照三视图加工,就可以精确地实施原设计(参见图1)。这意味着,3维曲面和曲线上所有的几何特征都被严格地保存在3个正交投影平面上了。不难理解,n维曲线上的全部信息可以严格地保留在任何n个正交平面的映象上。显然,分析平面曲线的几何特征要比分析高维曲线容易得多。如果三视图与物体之间的位置选择不当,例如图1物体的正视图旋转一个角度,虽然保形降维变换的性质不会破坏,但其他2个视图上的映象曲线却不再直观了。这说明虽然任何正交的3维变换阵都有保形降维变换的性质,但为了能将空间物体的几何特征解耦到各投影平面,必须正确选择变换阵。2.3.2投资机群惯量中心相对运动轨迹的稳定性数值积分法是目前分析电力系统稳定性的常规方法,但是只能凭经验来定性地解读摇摆曲线。EEAC非但不是为了取代数值积分,相反它完全继承,并将继续继承数值积分技术的新成果。因此无论n机电力系统的数学模型和受扰场景如何复杂,只要数值积分法可以求取系统的受扰轨迹,EEAC也得到同样的轨迹(见图2)。EEAC的贡献仅仅是对该轨迹实施进一步的数据挖掘。因此,若其数据挖掘部分的理论和算法正确,则EEAC量化功能必定正确。直接判断高维摇摆曲线的非线性动力学拓扑特性(例如轨迹上是否存在动态鞍点)的努力一直没有成功。EEAC提出的互补机群惯量中心相对运动(CCCOI)变换是个满秩的线性变换,它将Rn摇摆曲线映射到n个互不相关的状态平面,映射步长等于原积分步长。在每个映象平面上,得到2条等值轨迹。不难证明,这n对摇摆曲线严格地保留了原n维摇摆曲线的拓扑特性,也即动态鞍点既不会增加,也不会减少,其位置可以通过相同的时间量互相索引。如果所有的映象平面轨迹稳定,高维轨迹就一定稳定;如果有任何一个映象平面轨迹不稳定,高维轨迹就一定不稳定。换句话说,原n维轨迹的稳定充要条件与对应的n个映象平面轨迹的稳定充要条件严格相等。高维系统稳定性的定性分析与定量分析问题,被严格地变换为映象平面轨迹的数据挖掘问题。上述数据挖掘思路是针对仿真轨迹的,独立于数学模型,因此能适应各种高维非自治非线性动力系统的稳定性分析。2.3.3将比例水质作为新的分析工具的方法在中国的应用数值积分方法采用的假设为:在且仅在同一个积分步长之内,多机系统的时变参数被“冻结”为常数(例如取为该积分步开始时的值),而非线性因素则被线性化。原时变非线性微分方程被逐个步长地变换为Rn定常的线性微分方程,从而可以对积分步结束时的变量和参数值进行预测及校正。显然，对这样逐个步长地定常化、线性化的微分方程,可以通过逐段求取特征值的方法来判断其稳定性。对上述Rn逐段定常的线性微分方程施加CCCOI变换,得到的n个R2映象微分方程也都是逐段定常、线性的。显然,映象微分方程的特征值与原方程的特征值相等。由于映象微分方程与前面得到的R2映象轨迹严格对应,因此,映象轨迹的拓扑特征与映象微分方程的特征值相符。由于映象轨迹的拓扑特征可以通过数据挖掘得到,故不难识别映象轨迹上的动态鞍点,进而识别出原高维轨迹上的动态鞍点。映象平面上两条等值轨迹之间的暂态能量,以及动态鞍点的临界能量,都可以在相应的扩展相平面上得到。这两个能量值之差反映了映象轨迹的不稳定程度。通过映象轨迹的稳定裕度对于某参数的灵敏度分析,得到映象的稳定极限,然后就可以按最小值准则来确定原系统的稳定裕度、极限值及主导模式。在多机系统积分精度的含义上,该方法是严格的定量方法,而其量化能力又大大减少了总计算量。美国国家科学基金会的电力系统工程研究中心在2005年2月发布了关于在线暂态稳定分析的一份详尽的调查报告。其中,对于“采用的在线动态安全分析工具的基础是什么”的问题,被询问的6个供应商中有3个采用EEAC技术,共有47个用户;2个供应商采用了TEF方法,共有3个用户;只有1个供应商仅仅采用数值积分法,且尚无用户。由此可见,仅靠加快积分速度并不能实现在线稳定分析的真正意义,而量化分析的重要性已成共识。由我国编写的EEAC程序已被成功用于29个境内用户和35个境外用户,包括美国的BPA,TVA,ERCOTISO,AmerenUE,CenterPointEnergy,SouthernCompanyServices,AmericanTransmissionCompany,EntergyServiccsInc.,加拿大的ManitobaHydro,HydroOne,IMO,墨西哥的CFE,爱尔兰的ESBNationalGrid和我国香港的中华电力。特别在“8·14”事件后,已开始被美国电网实施到在线稳定分析工程中。2.4暂态电压暂态误差在线分析静态、暂态和动态的电压稳定及可接受性的在线分析的必要性可从“8·14”大停电过程中记录到的录波图中看出。电压在0.5s内跌到大约0.6(标幺值),大量感应电动机减速且在故障清除后吸收大量电流并堵转。电压在0.6(标幺值)附近停留了大约1min后,开始非常缓慢地上升,8min后恢复到0.9(标幺值)。期间,不少发电机由于低频而跳闸,致使大量负荷被切除,最终导致大范围停电。由此可见,先进的在线分析工具应该能定量地分析暂态频率跌落问题。与之类似,需要对静态和暂态电压的可接受性进行在线分析。功角、频率、电压和电流是互相耦合的,必须同时保证各方面的稳定裕度,整个系统才能称为稳定。因此,应该在统—的框架中综合分析功角稳定性、电压稳定性、频率稳定性和热稳定性。2.5u3000有多个条件域的一维功率全为了求取注入功率空间中的稳定域边界,可取各发电功率为目标参数进行灵敏度分析。对一个给定的故障集,所有潜在临界群的发电功率构成了一个极限值向量。其维数大致上等于发电机数,如果某一故障对应于一个多机群,则注入功率空间中应该增加一维,以限制该多机群的总发电功率。如果若干个故障对应于同一个临界群,则该群的功率极限应取为所求得的几个极限值中的最小者。该向量在注入空间中定义了暂态稳定域,只要工作点处于其内,则故障集中的故障就不会使系统失稳。用棒状图分别把各临界群的发电功率极限值表示为稳定域的一维,就可以直观地比较高维的运行向量与极限向量。这可以减小运行人员技术水平和心理状态对系统安全的影响,并有效地提高他们的经验。要强调的是,工作点变化以后,稳定域必须重新计算。3dems软件的应用需要和提高稳定性“8·14”大停电过程中,最早的5个相继开断(记为m=5)跨越了62min。由于组件数N高达数万，离线计算能力连按照完整的N—2准则进行稳定分析都有困难,更不用说N—5准则了。因此调度员不可能从离线编制的运行规程中找到指导。如果采用在线方式分析实际运行工况下的稳定性,并且在3min内完成N—1稳定校核,那么不论m有多大,就可以达到离线N—m校核的效果。这将大大提高对相继故障大停电的防御能力。在线稳定分析软件应该及时跟踪系统的变化,在足够短的时间内完成对所有感兴趣的故障场景的稳定性评估。它必须工作在DEMS的应用软件支撑环境中,与其他应用软件共享各种资源。在线环境下,周期地读取状态估计的结果,并能最大程度地利用可以得到的外部电网的数据,根据时段和联络线功率误差最小原则,匹配不可观部分的工况。它还应该支持实时、历史、运行规划和培训等多种工作态。在线稳定分析软件应该具备各种定性分析和量化分析的能力,并全面评估电网的热稳定、静态电压安全、暂态功角稳定、暂态电压偏移安全和暂态频率偏移安全,以及低频振荡的阻尼特性。可靠地识别电网运行的不安全因素并及时预警,需要时进行稳定控制措施的评估和优化,支持稳定控制的自适应决策。先进的分析方法有利于充分利用输电能力;快速的定量分析能有效地支持在线控制决策。对于运行人员和控制人员,系统在故障切除时刻的状态只能通过数值积分来计算,运行人员无法凭经验估计也不能直接控制。因此,状态空间稳定域不能直接被运行人员接受。而在得到注入功率的稳定域后,复杂的预防控制决策就像监视电压一样简单。不但能预警稳定性危机,并可以建议如何预防性地改变运行工况。4自适应优化控制和协调控制“离线预算,实时匹配”方案是事先在离线环境下,针对系统不同的典型拓扑和初始工况,以及一组预定的事故逐个进行离线试探,为预防控制编制运行规程,或为紧急控制编制决策表。组合爆炸问题严重限制了可能考虑的工况特征的数量,以至许多工况都很难被决策表覆盖。在线运行时,按实际工况和故障来匹配决策表,从中取出相关决策。但许多情况下,特别在相继开断后,很可能匹配失败。决策表编制完以后,不可能轻易改变。显然,该方案不但控制精度差,而且没有自适应能力。“实时分析,直接控制”方案在检测到实际故障以后才开始决策分析。由于此时的工况和故障都已知,因此不再需要不相干的计算,因此有理想的自适应能力。但至少在可以预见的未来,在系统失稳前最多允许的时间(例如50ms)内不可能完成对控制策略进行校核或比较的仿真计算。即使假设将来能在50ms内完成所有的分析,但由于拖延了紧急措施起作用的时刻,对控制效果的影响也是得不偿失的。文献基于PMU实测信息,用EEAC进行暂态稳定预测,并实施控制。但是,用PMU可以得到系统实际的受扰轨迹,但无助于评估控制效果,故对“实时分析,直接控制”方案并无帮助。“在线预算,实时匹配”方案由文献首次提出,并已有成功的工程应用。如果能在2min～3min内,按N—1安全准则对一个工况下的所有预想故障完成控制决策的优化分析,就可以根据在线采集到的实际工况,每3min刷新一次控制决策表。此时,决策表中只需要故障这一个索引项。该方案使费时的优化搜索过程在扰动发生前就完成,而检测到故障后仅需按实际故障来匹配决策表,所耗时间几可忽略。在缓慢的相继开断过程中,如果两个相邻故障之间的间隔时间与该刷新周期相比有足够的时间余量,就相当于采用了离线按N-m准则预想的决策表,可以应对任意个缓慢演化的相继事件。如果在前一个故障发生后的10min内,下一个故障还没有发生,则调度员就有可能在决策表的支持下实施必要的预防措施,以减小下一个事件的发生概率和严重性。对于紧急控制来说,由于没有人的介入,故处理相继故障的能力非常好。不论预防控制还是紧急控制,“在线预算,实时匹配”的框架和快速的定量算法都是自适应优化控制和协调控制的必要基础。算法、并行处理和控制框架等方面的进步必将不断缩短决策表的刷新周期,如果决策表的刷新周期只需要10s,那么“在线预算,实时匹配”方案的自适应效果就与理想的“实时计算,实时控制”方案基本相同,但控制的适时性却是后者无法比拟的。5稳定控制的优化5.1安全稳定的数学模型稳定控制通过改变受扰状态点与稳定域的相对位置,使实际受扰轨迹不会逃逸出状态空间中的稳定域。因此,控制手段既可以将故障前的运行点移向稳定域(即预防控制),也可以将后者移向前者(即紧急控制或校正控制)。大扰动稳定控制的决策优化,需要在庞大的决策空间中搜索风险代价最小的策略,包括控制时间、控制对象和控制量等方面。预测型控制(例如预防控制和紧急控制)针对的是预想故障集中的故障,而反馈型控制(例如校正控制)针对的是实际动态响应中的特征。其数学规划问题的要素包括系统方程、反映经济性的目标函数、反映安全稳定性的约束条件,以及控制变量、寻优策略、决策时机和控制时机等。系统的数学模型中,除了代数微分方程外,还需要用差分方程和逻辑语句描述各种保护、控制及相继开断。其中含有高维的强非自治性、强非线性,例如开关特性、延迟特性,甚至方程形式和数量的切换。预防控制措施反映在改变大扰动前的数学模型和/或初始条件上;继电保护、紧急控制和校正控制则施加在大扰动发生后的数学模型上。优化的目标函数一般取为控制代价,例如预防控制所增加的日常运行费用,或紧急控制的控制措施的风险代价。如果要协调故障发生前实施的预防控制与故障发生后实施的紧急控制,就必须将两种不同时间尺度的控制代价表达为可比项之和函数。系统的安全稳定要求则反映在约束条件中。只有当其极限值可以表达为常数或显函数时,才能用代数不等式约束来反映安全稳定要求,例如热稳定性、静态电压的可接受性。为了考虑暂态安全稳定性,大多数文献用固定值来限制功角摆动值,另外一些则希望通过能量函数法来将稳定要求表达为代数不等式。这些方法的共同缺陷是没有反映稳定的充要条件,因此不能引入量化分析技术。EEA