电力系统安全校正问题研究综述

电力系统安全校正是保证可靠经济供电的重要措施,在区域性大电网互联和全国联网的趋势下,电网的安全问题更加突出,深入研究安全校正方法显得尤为迫切,文章简要介绍了其研究现状和发展方向。     

最优校正型安全机组组合模型及其求解算法

如何在确保电网安全的前提下提高电网运行的经济性和节能性是电网短期发电计划的核心目标.针对预防型机组组合以及考虑校正能力的机组组合在经济性方面过于保守的不足,提出了能够精确考虑实时校正再调度能力的最优校正型安全机组组合的模式和模型,在确保电网安全的前提下,扩展了机组组合的优化空间,进一步提高了机组组合的经济性.基于Ben...     

日发电计划安全校核系统开发与应用

安全校核是推进调度计划精细化管理的重要手段。在分析安全校核需求和功能总体设计基础上,依照数据流转中心、流程控制中心和数据展示中心的3条主线设计,提出基于预测-校正技术的功率平衡方法和计划拓扑分析管理方法,形成日计划潮流,在校核出现越限后采用基于安全约束经济调度(SCED)算法的多时段安全校正调整。实际电网运行结果表明系统计算速度和精度满足安全校核工作要求。     

基于源-荷协同的电网静态安全校正最优控制算法

为消除N-1事故情况下的线路过载和节点电压越限,提出了一种基于源-荷协同的电网静态安全校正最优控制算法。针对调整机组出力和切负荷两种静态安全校正措施,分析电网静态安全校正控制代价,在满足电网静态安全约束前提下,以系统整体控制代价最小为目标,建立电网静态安全校正控制模型。考虑可控负荷的离散特性,按切负荷代价由小到大的顺序形成切负荷控制策略表,并应用灵敏度指标从切负荷策略表中截取候选切负荷策略,分析各切负荷策略代价,协同静态安全校正控制模型,求解最小切负荷策略下发电机组出力的可行解。算例分析验证了离散的切负荷策略对应切负荷方案可行性强,避免负荷欠切和过切问题,源-荷协同静态安全校正控制能以最小控制代价有效消除N-1状态的节点过电压和线路过载。     

一种基于深度强化学习算法的电网有功安全校正方法

电力系统有功安全校正对于保障电网安全运行具有重要意义。传统有功安全校正方法无法综合考虑系统潮流分布状态和机组的调整性能，求解效率低、涉及调整的机组多，存在调整反复的现象，在实际应用中具有一定困难。因此，采用深度强化学习算法，提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)的有功安全校正策略。首先，建立系统有功安全校正模型。其次，采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)挖掘电网运行状态深层特征。进一步利用DQN算法通过“状态-动作”机制，以“奖励”为媒介，构建电网运行状态与最优调整机组组合的映射模型，确定调整机组。最后，根据过载线路对调整机组的灵敏度，计算得到调整量。IEEE39节点系统的验证结果表明，所提出的有功安全校正策略在处理多线路过载时可综合考虑系统潮流分布的总体状况和机组调节性能，高效地消除线路过载。     

计及机组组合状态调整的发电计划安全校正策略

发电计划安全校正是调度计划和调度运行的一项重要内容.提出了一种基于调整量最小的安全约束经济调度模型的发电计划安全校正新策略,并通过松弛机组出力限值约束,可以在调整机组出力无法满足电网安全的情况下,进一步调整机组的组合状态来消除潮流越限,从而提高安全校正算法的鲁棒性和实用性.实际系统算例分析证明了算法的有效性,在此基础上...     

市场环境下的区域电网安全校核方法

省级电力现货市场的安全校核一般采用边界等值的模式,不能保证联络线各支路未来潮流的准确性,因此需要进行区域电网的安全校核和校正。为此,文中设计了一种考虑省级电力市场运营的区域电网校核方案：首先,各省基于联络线初始计划进行初次出清,并把出清结果上报区域调度;其次,进行区域整体安全校核,获得准确的设备越限结果,通过反向等量配对调整建立越限约束和机组的相关性,并生成各省现货市场对应的区域越限安全约束集;最后,下发区域越限安全约束集到相应省份,各省考虑区域关键安全约束集重新出清,协调至区域电网满足安全约束。所提出方法通过电网算例进行了验证。     

基于安全距离灵敏度的交直流混联系统安全校正策略

大型交直流混联系统中,直流系统的大容量、灵活可控等特征使得交直流混联电网的动力学特性有了根本变化,运行控制难度急剧增大。直流闭锁后潮流的大范围转移将严重影响系统的稳定运行,迫切需要研究交直流混联系统的安全校正策略。为此,提出一种基于静态安全距离灵敏度的交直流混联系统安全校正方法。在交直流混联系统静态安全域理论的基础上,为了适应电力系统在线计算的要求,对安全域边界面进行线性回归拟合并给出修正安全距离及其灵敏度的计算方法。通过对安全域的伸缩变化以表征不同维度变量的控制代价,并在此基础上求取安全校正指导矢量。根据各控制变量对指导矢量的灵敏度和各控制变量的实际调节能力对其进行排序,并依次将其代入安全校正模型中进行求解,以使得调节过程中的总调整量最小。对改造后的IEEE 39节点交直流混联系统和简化实际电网进行分析计算,结果验证了所提安全校正策略的正确性与有效性。     

基于电热协调的电网安全校正控制方法

在动态热定值系统框架下,针对电网中因某一输电元件故障被切除而引发其他输电元件载流越限情况下需要实时安全校正控制的问题,引入电热耦合规律,提出电热协调实现电网实时安全校正的过程化优化控制模型,给出相应的解决方法和机理分析.其核心在于抓住某一扰动场景下输电元件温度变化与载流变化间的不同步性,以过程化的思想,使其在电网安全校...     

基于深度学习的含统一潮流控制器的电力系统快速安全校正

随着新一代柔性交流输电装置如统一潮流控制器（UPFC）在现代电力系统中的逐步推广和应用,对电网安全校正策略的制定提出了更高的要求。基于物理模型的传统电网安全校正方法在实时性方面具有一定的局限性,而数据驱动方法将大量的复杂计算前移到离线阶段,具有快速在线计算性能。因此,针对含UPFC的电力系统提出了一种基于深度学习的快速安全校正方法。首先,基于深度学习建立了节点调整状态识别模型,利用深度神经网络（DNN）的分类和学习能力,优先确定存在调整可能性的节点范围,避免物理模型优化类方法迭代无解问题。然后,针对缩减后的寻优空间进一步采用优化法实现系统安全校正计算,快速确定系统各节点调整量。基于中国南京西环网UPFC示范工程的应用效果表明,所提快速安全校正策略能够发挥DNN的学习能力,进而提高系统安全校正的效率和实用性。