外网模型不全下的网络分析优化方案研究与应用

宁 剑，张 勇，赵 林，杨立波，王 磊，马 斌

(1. 国家电网公司 华北分部，北京100053； 2. 北京科东电力控制系统有限责任公司,北京100192；3. 国网河北省电力公司，河北 石家庄050021； 4. 中国电力科学研究院，北京100192)

外网模型不全下的网络分析优化方案研究与应用

宁 剑1，张 勇1，赵 林2，杨立波3，王 磊4，马 斌3

(1. 国家电网公司 华北分部，北京100053； 2. 北京科东电力控制系统有限责任公司,北京100192；3. 国网河北省电力公司，河北 石家庄050021； 4. 中国电力科学研究院，北京100192)

为了解决以特高压电网为代表的跨省、跨大区互联电网持续加强，导致分中心和省调等下级调度维护的在线模型无法满足能源互联网格局下开断本网边界设备后调度员潮流等分析结果准确性要求的问题，在分析现有国调—分中心—省调模型数据信息流及现有解决方案的基础上，提出了基于服务的上级模型数据共享方案，并在华北分中心与河北省调部署成功，减小了下级电网因外网模型数据不全造成本地网络分析偏差，并进一步设计了基于国网总部一级部署的网络分析系统架构，可供长远解决该问题提供参考。

外网模型不全；网络分析误差；模型数据服务；一级部署

0 引言

为优化能源结构和大范围优化配置资源，适应清洁能源的大规模并网消纳，以交直流特高压为代表的500 kV及以上网架建设持续推进。交直流混联的特高压电网使大区电网间及省级电网间的耦合越来越紧密，电气距离越来越短。各级调控机构对网络分析等在线分析的准确性要求越来越高[1-2]。

目前国网系统省级以上调度机构均完成D5000系统的建设，实现了基础平台和4大类应用的横向集成和纵向贯通，一体化平台基础模型共享、运行数据交换、图形文件规范化程度较高。电网在线模型包括设备命名、稳态参数、连接关系等，它是网络分析(PAS)、在线安全稳定分析(DSA)等各类分析应用的底层基础[3]，直接决定了结果的准确性。

为满足互联电网下在线分析的需要，提升省级以上智能电网调度控制系统(D5000)网络分析等在线分析应用的实用化水平，需加强各级电网模型数据交互能力，保证在线分析的计算准确性。

1 在线模型数据共享现状

在模型数据交互上，各调度机构按照“源端维护”的原则维护调管范围内的电网模型。出于专业管理和上级电网调度运行工作的需要，目前模型数据流是下级调度机构及时将最新的在线模型传送给上级调度机构进行模型拼接形成完整的大电网模型[4-5]并实时向上级转发数据，如图1所示。

图1 三级调度在线模型数据流图

各省(市)调通过D5000系统图模工具维护模型后导出省网CIM/E模型文件，发送至所属分中心；分中心维护其直调模型，并对省(市)调上传的CIM/E文件进行校验拼接入库，同时导出分中心CIM/E文件发送至国调进行模型校验拼接。上下两级调度均导入上级调度模型拼接返回的数据点表，通过DL476协议上送实时遥测和遥信，实现电网运行状态实时汇集。以华北电网为例，2016年7月6日华北分中心向国调中心实时转发的遥测已经达到11.719 7万个数据点，遥信达到10.149 1万个数据点，总计21.868 8万个实时数据。随着华北电网规模的扩大，电网实时数据量还会持续增长。

2 外网模型不全问题分析

2.1 问题概述

随着各省级电网间及大区电网间的紧密耦合，在线分析计算的准确性对庞大的模型和数据依赖性越来越强。下级调度因外网模型数据不全造成在线分析准确性不足的问题在省调逐步暴露。

网络分析是智能调度控制系统的核心功能之一，包括状态估计、调度员潮流、静态安全分析等。状态估计负责提供潮流计算的输入数据，是其他模块的基础[6]。外网模型数据不全不会造成状态估计的明显偏差。但在后续的潮流计算中对一次设备开断分析全网潮流时，外网模型数据不全会造成潮流转移失真特别是边界厂站附近结果不准确。

河北南网是华北电网的重要组成部分，对外联系十分紧密[7],北部通过500 kV房慈双、保霸双、骅桥双与京津唐电网相连，西部通过500 kV神保双、阳桂双、潞辛双与山西电网相连，南部通过500 kV辛洹线与华中电网相连，东部通过500 kV辛聊双、黄滨双与山东电网相连，承担了北电南送、山西外送潮流以及京津唐电网送山东电网的穿越潮流。

2.2 外网简单等值下的潮流误差

为减小外网模型数据不全造成的计算误差，河北省调最初在D5000里建立外网厂站，增加等值发电机。为模拟外网线路的潮流转移效应，在部分本无直接电气联系的外部厂站间建立虚拟线路，如山东聊城站和滨州站之间增加虚拟的滨聊线，相当于等效山东电网的网络特性。因该线路为等值模型，参数较难评估，造成潮流转移计算不准确。以2015年5月1日1点44分保霸二线(河北保北站—冀北霸州站)由热备用转运行为例，调度员潮流模拟值与实际合环潮流值误差如表1。

表1 外网简单等值下潮流误差分析(基准1 082 MW)

2.3 适量扩充外网模型下的潮流误差

2015年7月，为继续减小外网潮流计算误差，经华北分中心同意，河北省调在本地系统中继续人工扩充京津唐电网8座、山西电网15座、山东电网10座，总计33座500 kV厂站的模型，并通过人工维护计算机通信链路从华北分中心实时接收部分外网数据。外网模型数据扩充后，河北南网潮流计算准确性有了较大提高，以2015年11月25日阳北二线(山西阳泉站—河北石北站)跳闸为例，调度员潮流模拟值与实际跳闸后潮流值误差如表2。

由此可见，适量扩充外网模型范围可大幅度提高在线潮流计算精度，外网潮流计算平均最大误差为5%左右，比之前简单等值的误差率降低了约4%。

表2 扩充外网模型后潮流误差(基准1 082 MW)

3 方案比较及优化

3.1 可选方案比较

为提升类似河北省调的网络分析潮流计算准确度，在目前技术条件下有如下可选方案，优缺点如表3。

表3 方案优缺点比较

方案一：外网等值。由国调或分中心周期性定时下发外网等值模型和数据。此方案需上级调度部署外网等值模块，针对不同省市调形成等值模型[8]。

方案二：大数据QS文件。利用现有国调中心在线安全稳定分析(DSA)每15 min下发的全数QS文件[9]，按联络线关系将外网模型和数据导入实时库，与省网模型进行关联，实现全网统一计算潮流。

方案三：CIM/E模型文件。CIM/E是在CIM/XML基础上发展起来的适用于电网模型在线交换的标准[10]。可由上级调度机构共享大电网CIM/E文件，省调按联络线关系将外网模型拼接入关系库或者实时库中，并增加计算机通信链路通过476协议从上级调度接收实时数据。

3.2 华北—河北模型数据共享方案

通过外网人工建模和476协议实时接收上级调度转发的外网数据的现有方案既增加了上级调度的系统运行压力，也给下级调度系统的运行和数据存储带来负担，同时下级调度需人工维护原本不熟悉的外网模型，容易造成在线外网模型错误。考虑到下级调度并无外网实时数据监视的需求，本文中的方案不采用现有的实时转发数据的模式，而是通过在上级调度部署电网模型服务和实时量测服务来实现。下级调度远程调用这2个服务，在本地网络分析计算有需求时才获取外网模型和量测数据。

华北—河北模型数据共享方案流程如图2所示。

(a)电网模型服务

模型不需下级调度实时获取，按设定周期(如1 d)或当模型发生变化时下发最新电网模型文件的方式实现上级调度向下级调度提供电网模型。电网模型来自SCADA，为CIM/E格式的文本文件。

(b)实时量测服务

按设定周期(如5 min)或由下级调度根据需要调用下发实时量测文件的方式实现上级调度向下级调度提供实时量测数据。实时数据来自SCADA，为CIM/E格式的文本文件。

(c)下级机构网络分析改造

图2 华北—河北模型数据共享方案流程图

下级调度获得外网模型数据后，先与本地电网模型和实时量测数据进行拼接，形成完整的电网模型和实时量测数据，然后进行状态估计得出全网断面，再提供给调度员潮流、静态安全分析等应用。下级电网本身模型范围的计算结果在潮流图和厂站图上查看，外网设备计算结果通过列表查看。

(d)部署方案

以华北—河北为例，电网模型服务、实时量测服务部署于华北ncg-scd1、ncg-scd2两台SCADA服务器，远程代理部署于ncg-net3、ncg-net4两台前置网关服务器，通过代理对外提供服务。模型、实时量测服务的客户端部署于河北省调he1-pas1、he1-pas2两台PAS服务器，通过代理获取实时量测数据及电网模型，河北远程代理部署于he1-fes1、he1-fes2两台前置网关服务器,如图3所示。

图3 华北—河北模型数据共享功能部署示意图

3.3 网络分析一级部署设计

随着交直流特高压电网的陆续建设投运，特别是随着国家电网公司逐步落实关于东西部同步电网和能源互联网的远期规划[11]，大区电网间及大区电网内部的省级电网间的电气联系愈发紧密。分中心也将和省调一样面临着上述类似问题。

从互联大电网一体化运行监视和分析的需求出发，长远考虑智能电网调度控制系统架构的优化调整，可考虑分析决策类的功能逐步集中。通过数据和应用功能的服务化改造，实现按需使用的应用效果，同时降低功能构建和运维的成本。国调中心完备的模型和数据可为在线分析计算的准确性提供坚实保障。因此未来可考虑在国网总部侧建立覆盖全国家电网的模型数据服务功能，并提供研究态潮流、静态安全分析、短路电流计算等服务。分中心和省调作为用户可按需灵活选择使用远方或本地数据和计算服务资源。

在国网总部层面构建大规模的由多个节点组成的网络分析应用服务化集群(网络分析云服务)，每个节点上可以建立多个态(虚拟应用环境)，每个态可以支撑一个调度机构的计算需求，各个态彼此独立互不干扰。各个态之间的模型数据相同，开断设备、故障集、稳控策略等不同，并支持下级调度机构通过界面远程进行操作交互。分中心和省调的客户端通过广域服务(消息)总线[12]提交网络分析计算请求，网络分析云服务解析计算请求，并基于全网模型进行分析计算，并把计算结果返回给客户端用户，流程如图4。

图4 网络分析一级部署流程图

总部通过如图5所示架构实现网络分析服务集群一级部署并通过广域云总线提供网络分析服务。但下级调度仍需做好本地功能应用的维护，确保短时失去外网模型数据或一级部署网络分析功能时，本地系统各项分析功能可正常运转保障调度运行。

图5 网络分析一级部署系统架构图

4 结论

本文中基于服务的模型数据共享方案已在华北分中心和河北省调系统上部署成功，河北省调可在网络分析计算时根据需要有选择地获取外网模型和数据，并与本地数据融合形成了更加完备的计算基础，供后续状态估计、潮流计算等使用，提升了网络分析计算准确性，经过实地测算，误差百分比在2.3节基础上下降2%～2.5%，取得了预期效果。该优化方案针对互联大电网中下级电网因互联电网模型不全，造成的网络分析应用不准确的问题有较强的实际应用意义。

在不涉及边界联络设备开断时可优先采用基于本地模型的在线分析功能；在涉及外网设备开断分析应用场景且本地模型计算准确度已无法满足需求时，可调用基于外网模型数据的计算。未来在条件具备的情况下，也可利用本文设计的国网总部一级部署网络分析服务完成调度员潮流、灵敏度分析等应用，获取更精确的计算结果。

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Study and Application of Optimal Network Analysis Schemes Under Incomplete External Model

NING Jian1, ZHANG Yong1, ZHAO Lin2, YANG Libo3, WANG Lei4, MA Bin3

(1. North China Branch of State Grid Corporation of China, Beijing 100053, China;2. Beijing Kedong Electric Power Control System Co.Ltd.,Beijing 100192, China;3. State Grid Hebei Electric Power Corporation, Shijiazhuang 050021, China;4. China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China)

As the interconnected grid represented by ultra-high voltage grid between provinces and large regions is strengthened, the subordinate dispatch center model cannot guarantee the accuracy of dispatcher power flow(DPF) after disconnecting boundary equipment. By the analysis of the model and data stream between dispatch centers and disadvantages about feasible programs, a service-based model and data sharing scheme is designed and deployed in North China and Hebei dispatch centers, which reduces the error of network analysis in subordinate center caused by incomplete external grid model. Besides, the system architecture of centralized network analysis function is designed further, which provides a new reference for a long-term solution for this problem.

incomplete external grid model; error of network analysis; model and data service; centralized deployment

2016-07-15。

宁剑(1986-)，男，工程师，研究方向为调度自动化技术，E-mail:ning.jian@nc.sgcc.com.cn。

TM732

A

10.3969/j.issn.1672-0792.2016.12.013