基于配电网状态估计及可靠性分析

胡兴 黄敏

摘 要：电力系统状态估计是当电网模型给定，并且知道电网设备的停运实况，根据数据采集系统采集到的实时量测数据，剔除测量数据中含有的不良数据后估计出母线的电压幅值和相角的最优值，并计算出线路或变压器上流过的有功功率和无功功率，从而对整个系统的准稳态运行情况形成完整准确的掌握。随着电力系统的负荷成为人们日益增长的生活一部分，人们对电力依赖性越来越强，所以配电网状态评估及稳定可靠性研究越为越必要性。

关键词：配电网；状态估计；可靠性

中图分类号：TM732 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）24-0047-02

Abstract： The state estimation of power system is based on the real-time measurement data collected by data acquisition system when the grid model is given and the outage of power network equipment is known. After eliminating the bad data contained in the measured data， the voltage amplitude and phase angle of the bus are estimated， and the active power and reactive power flowing through the line or transformer are calculated. In order to form a complete and accurate grasp of the quasi-steady-state operation of the whole system. As the load of power system becomes more and more obvious， people are more and more dependent on power， so it is more and more necessary to study the state evaluation and stability reliability of distribution network.

Keywords： distribution network； state estimation； reliability

引言

目前互聯大电网的元件种类繁多、网架结构复杂，运行方式及运行环境多变，负荷动态变化，使得可靠性评估及灵敏度计算复杂。针对电网的网架复杂及运行方式多变导致灵敏度分析中计算量大，计算时间长。在过去几十年中，对于电力系统可靠性的研究，主要侧重于发电和输变电组成的大电力系统，配电系统的可靠性研究远没得到应有的重视，有统计资料显示，大约有80%的停电事故由配电系统故障所造成，因此配电系统可靠性的研究对保障用户电力供应具有极其重要的意义。

1 FEMA法原理

目前改进的配电网可靠性评估方法还有最小路法和网络等值法等。相关学者运用的是基于最小路的算法将非最小路上的元件故障影响折算到最小路节点上，对最小路上的元件计算负荷点的可靠性指标，该方法在网络中含有复杂分支馈线时评估效果不理想，而且对非最小路上的元件故障影响的折算也会影响计算精度。另一方面有基于最小割集法将需要计算的故障状态缩小到最小割集内，大大减小了计算量，但由于配电系统日益复杂，使得最小割集的求取变的非常困难。

2 状态估计的必要性

为了使电网能够安全稳定运行，电网调度运行人员需要时刻监控整个系统的运行情况。对此问题可在所有关心的量测量所在位置上装设量测系统和远动系统来直接测量这些量，并且将相关数据传送到调度控制中心。然而这样做有以下缺点：（1）由于经济条件的制约，在所有关心的量上装设测量系统和传输系统并不现实。（2）电力系统中有些量（如节点电压角度等）很难直接用仪器测量到，虽然随着GPS技术的发展可以对电力系统中的相角实现直接测量，但这种技术还没有投入大规模使用。（3）由于测量仪表总是存在误差，数据传送渠道也会产生误差，这终端得到的量侧数据必然存在误差，因此需要提高这些数据的精度，并除去其中含有的不良数据。

上图所示的电力系统中，A、B分别是两个变电站的母线，C、D位于同一个发电厂。在发电厂侧装设有测量装置，可将线路CA、CB及变压器CD流过的功率（P和Q）测到，则母线C的电压也可以测得。

如果仅依靠硬件，则在变电站A、B都需要安装测量装置，测量线路AC，BC，AB，BA上流过的功率以及节点A、B的电压幅值与角度，但这样做很不经济。实际上，要想计算出网络中所有的状态量只要利用发电厂测得的信息就能实现。当系统中量测数量增加时还可以进一步提高计算得出的系统状态量的精度。

因此，除了依靠硬件手段直接测量系统状态的值之外，还可以在硬件测量到的数据基础上，利用数学法得到系统状态变量的最优值，从而知道网络中的潮流分布。通过这方法将已有的硬件设备的潜力得到充分发挥，对已有量测的不足实现了补充，抵御了不良数据对估值造成的影响，从而有助于提高实时数据可靠性及数据质量。状态估计正是这样一种数学方法，正是凭借评测数据的冗余度提高了数据的准确度，对于随意干扰所引起的错误数据可以自动删除，尽可能准确的估计出系统状态的准备值。如果是单一的量测测采取重复量测提高量测数据精度，在电网数据处理中，则是通过某一时刻采集得到一组冗余数据来提高估值精度。

3 配网灵敏度初步理论

电力系统的可靠性评估对电力系统规划，备用容量优化，运行方式调整，区域能量交换等都具有重要的指导意义和参考价值。而通过灵敏度分析，能识别电网的薄弱环节，为电网的安全运行提供保障，还能对有效指导经济投资，为决策提供参考。

在对电力系统进行长期电源规划时，经常使用到发电系统可靠性充裕度的评估，它同时也是系统运行和规划需要考虑的重要方面。进行可靠性充裕度评估的主要目的是对电网可靠性水平进行量化评估给规划提供参考。量化评估后，如何辨识系统的薄弱环节，如何辨识系统的重要度较高的元件，如何评估采取的提高可靠性水平的措施，就必须对系统进行灵敏度分析。

灵敏度分析的目的就是找系统的薄弱环节，找到“关键”元件，评估各种可能提高可靠性水平的措施。

4 基于状态空间的灵敏度计算模型

电力系统可靠性的灵敏度分析实质是求取各可靠性指标对系统设备参数的偏微分，因此灵敏度指标反映了设备参数的微小变化所引起的系统可靠性的改变程度及改变趋势。而可靠性指标计算通常与测试函数和概率函数相关。

式中S表示系统状态；X表示系统状态空间；F（S）表示可靠性指标测试函数，计算不同指标时，代表含义不同，但是都是以系统状态为自变量；P（S）表示系统状态S的状态概率；E（F）表示随机函数F（S）的概率期望值。以下是可靠性評估中的基本指标，其他指标可通过以下指标推算出来。LOLP（Loss of Load Probability） 失负荷概率指标：系统中出现停电切负荷的概率。

根据上述可靠性指标对元件的可用度ɑ、不可用度？滋、故障率λ以及修复率？滋求偏导即可得到不同可靠性指标对不同设备参数的灵敏度。该灵敏度反映元件可靠性参数的微小变化对系统失效概率的影响程度及趋势。

为了更容易的分析发输电混合系统，可靠性分析中引入了状态空间的思想。将设备的运行、停运、检修等用状态表示，综合电力系统中所有设备的状态的排列组合构成了状态空间，在状态空间中包含了电力系统可能出现的所有状态，对所有的状态分析出现的概率以及造成的后果，得到系统最后的可靠性指标。假设选取的系统空间状态X分为两部分状态Xm、Xn组成，Xm中元件k处于正常状态，Xn中元件k是处于故障状态。根据可靠性基础理论，可知：

从以上公式可以看出可靠性指标对元件k的有效度ɑ的灵敏度大小与其对无效度？滋互为相反数。

5 结束语

本文介绍了状态估计的输入量、输出量，静态状态估计和动态状态估计的概念，状态估计首先要涉及的网络可观测性问题的分析，状态估计的测量数据的误差以及不良数据；接着重点对配网系统的稳定性讨论，其中可靠性指标对有效度及灵敏的影响。

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