一种有源配电网安全态势感知方法与系统与流程

本发明涉及配电网安全风险评估，特别涉及一种有源配电网安全态势感知方法与系统。

背景技术：

1、电网安全态势感知是指在大规模电力系统环境中，对能够引起电力系统态势变化的安全要素进行收集、理解、显示且预测未来态势的发展，所以能够及时有效地对电网的安全态势进行感知显得尤为重要。现有的电网安全态势感知多是分为三个阶段：安全数据的测量与收集、电网安全态势的评估、对电网安全态势的发展进行预测。

2、随着能源发展的资源和环境问题日益加剧，构建新一代电力系统是实现能源生产和消费转型的关键。大量分布式电源接入电网，电力电子设备高度渗透至电力系统的每一个环节，导致电力数据生产、测量、收集、传输过程中会发生数据中断、跳变、越限、数值不合理等现象，为黑客数据攻击提供可乘之机，产生的无效和冗杂数据给电力系统运行状态预测等状态估计基本功能带来新问题，传统电网安全态势感知方法面临巨大挑战。

3、经对现有技术的检索发现，申请公布号为cn 112070400 a的中国专利申请公开了一种电网数据库安全态势评估方法及装置，该专利通过采集电网数据库的态势感知要素信息计算所述节点的安全态势指标值,根据该安全态势指标值作为电网数据库最近发展趋势的预测指标。但该专利未考虑电力电子设备高渗透率的影响，过程中存在的无效和冗杂数据极易伪装成波动数据入侵电网二次侧信息系统，造成无效和冗杂数据辨识难度加大，电力系统状态估计精度降低等问题。

4、申请公布号为cn 103679296 a的中国专利申请公开了基于态势感知的电网安全风险评估方法和模型，该专利通过灵敏度分析和态势指标分析结果，预知电网安全态势并确定安全风险应对策略和安全裕度调整策略，但采用单一的预测模型对电网安全态势进行预测，其预测结果不够精确，具有局限性，难以满足电力电子设备高渗透率环境下的电网安全态势预测。

5、因此，如何对分布式电源高渗透率有源配电网进行精准化的安全态势感知仍是难题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种有源配电网安全态势感知方法与系统，其优点是能够满足电力电子设备高渗透率环境下电网的数据清理，且通过皮尔逊相关系数使对电网安全态势的预测更加精准。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种有源配电网安全态势感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

4、步骤1：收集电网运行数据，包括静态数据和动态数据，所述静态数据包括系统稳定性指标、母线承受电压能力指标、有功指标和电压指标；所述动态数据包括线路负载率指标、线路过载率指标、节点电压变化率指标、节点电压波动指标以及变压器负载率指标；

5、步骤2：对收集到的电网运行数据进行数据清洗，采用群体智能优化关联规则算法进行数据清洗并挖掘数据指标与系统态势间的关联规则，清除数据产生、数据收集、数据运输过程中的无效和冗杂数据，标定有效指标xi及其关联电网态势的权重yi，将清洗过的电网运行数据上传至调度中心ems，计算电网安全态势评估值p为：

6、

7、上式中xi为系统的第i个指标值，yi为指标i对应的权重，n为指标个数；

8、步骤3：根据所得电网安全态势评估值p，将有源配电网安全态势感知等级进行划分，并在电网安全态势评估值p在一预设区间内时控制电网线路两端断路器断开；

9、步骤4：对电网安全态势感知进行发展预测，利用三个预测算法预测t1至tk时刻的电网安全态势评估值序列{p1(k)|k＝1,2,…,m}，{p2(k)|k＝1,2,…,m}，{p3(k)|k＝1,2,…,m}，同时根据式1计算t1前m个实际电网安全态势评估值序列{p(k)|k＝1,2,…,m}，其中m为时刻的个数；

10、步骤5：采用皮尔逊相关法分别计算序列{p1(k)|k＝1,2,…,m}，{p2(k)|k＝1,2,…,m}，{p3(k)|k＝1,2,…,m}与序列{p(k)|k＝1,2,…,m}之间的皮尔逊相关系数r1，r2，r3并转换成皮尔逊权重c1，c2，c3；

11、步骤6：计算出电网安全态势综合预测值p*：

12、

13、上式中

14、利用电网安全态势综合预测值p*对未来t1至tk时刻有源配电网安全态势感知等级进行划分，并在电网安全态势综合预测值p*在一预设区间内时控制电网线路两端断路器断开。

15、进一步的，步骤4中，三个预测算法分别为灰色预测算法、自回归ar算法和rbf神经网络算法。

16、进一步的，所述步骤5中的相关系数r1，r2，r3和皮尔逊权重c1，c2，c3计算方法如下：

17、

18、上式中

19、c1、c2、c3之比与r1、r2、r3之比相等，且c1+c2+c3＝1。

20、进一步的，若步骤1收集电网运行数据出现故障，采用备用电网安全态势感知方案：

21、采集电网负荷有功功率pl、负荷无功功率ql、发电机有功功率pg和发电机无功功率qg，由此计算备用电网安全态势评估值pb：

22、

23、根据所求备用电网安全态势评估值pb重复步骤3、步骤4和步骤5，计算出备用电网安全态势综合预测值p*。

24、进一步的，还包括步骤7：若分布式电源投入功率的变化率大于启动值m，返回步骤1对配电网安全态势重新评估，其中

25、

26、上式中s1为分布式电源总装机容量，s2为所有发电机总装机容量。

27、进一步的，当电网安全态势评估值p或电网安全态势综合预测值p*在[0.75，1]区间时，控制电网线路两端断路器断开。

28、进一步的，控制电网线路两端断路器断开时，同时控制电网中的高清视频捕捉仪和高像素图片服务器以监视断路器动作情况。

29、一种有源配电网安全态势感知系统，其特征在于，包括：

30、测量与收集模块，用于收集电网运行数据，包括静态数据和动态数据，所述静态数据包括系统稳定性指标、母线承受电压能力指标、有功指标和电压指标，所述动态数据包括线路负载率指标、线路过载率指标、节点电压变化率指标、节点电压波动指标以及变压器负载率指标；

31、数据清洗模块，对测量与收集模块收集到的数据进行数据清洗并挖掘数据指标与系统态势间的关联规则，清除数据产生、数据收集、数据运输过程中的无效和冗杂数据，标定有效指标xi及其关联电网态势的权重yi；

32、调度中心，接收数据清洗模块处理后的数据，并计算电网安全态势评估值p为：

33、

34、上式中xi为系统的第i个指标值，yi为指标i对应的权重，n为指标个数，

35、根据所得电网安全态势评估值p，将有源配电网安全态势感知等级进行划分，并在电网安全态势评估值p在一预设区间内时控制电网线路两端断路器断开；

36、以及安全态势预测模块，利用三个预测算法预测t1至tk时刻的电网安全态势评估值序列{p1(k)|k＝1,2,…,m}，{p2(k)|k＝1,2,…,m}，{p3(k)|k＝1,2,…,m}，同时根据式1计算t1前m个实际电网安全态势评估值序列{p(k)|k＝1,2,…,m}，其中m为时刻的个数，

37、采用皮尔逊相关法分别计算序列{p1(k)|k＝1,2,…,m}，{p2(k)|k＝1,2,…,m}，{p3(k)|k＝1,2,…,m}与序列{p(k)|k＝1,2,…,m}之间的皮尔逊相关系数r1，r2，r3并转换成皮尔逊权重c1，c2，c3，

38、计算出电网安全态势综合预测值p*：

39、

40、上式中

41、利用电网安全态势综合预测值p*对未来t1至tk时刻有源配电网安全态势感知等级进行划分，并在电网安全态势综合预测值p*在一预设区间内时控制电网线路两端断路器断开。

42、进一步的，所述测量与收集模块包括同步测量单元和数据采集与监视控制系统。

43、进一步的，还包括备用电网安全态势感知模块，用于采集电网负荷有功功率pl、负荷无功功率ql、发电机有功功率pg和发电机无功功率qg并传送至数据清洗模块。

44、综上所述，本发明的有益效果是：本发明通过数据清洗模块和皮尔逊相关系数分析，实现大量分布式电源接入配电网的安全态势感知，以及感知系统故障状态下的态势感知备用方案；考虑到电力电子设备高渗透率的影响，清除了数据采集过程中存在的无效与冗杂数据，提升了电力系统状态估计精度；采用多种预测模型对电网安全态势进行综合预测，其预测结果足够精确，适用性广。