基于态势估测的电网智能调度架构研究

吴磊

（云南电网有限责任公司曲靖供电局，云南 曲靖 655000）

0 前言

随着能源格局的变化，建设坚强智能电网是势所必然。智能电网除了必备的硬件要求外，还需要以智能调度作为有效的指挥中枢。

当前电网发展的主要态势：柔性交流输电、高压直流输的并行推进；大量分布式能源的广泛并网；主动配电网的异军突起等等。应该说，当前电网尚未达到智能电网的高度，只处于一个过渡阶段，但已经给电网调度带来一系列挑战，主要表现在[1]：电网一体化程度加强，各层级间的电气耦合增进，使得电网特性更为复杂；因分布式能源的出力随机性，给电网运行增添诸多不确定性；不可抗力情形有所增加，大面积停电可能始终存在。

对于以上情况，展开智能调度的探索，认为智能调度需同时满足自愈、集成、安全、交互、优化、预测、协同等目标[2]；文献[3]以电力混成控制论为基础，提出智能广域机器人概念，其核心思想是通过事件驱动机制实现电网的多指标自趋优运行；文献[4]将超实时仿真作为紧急状态判断和紧急控制策略验证的手段；文献[5,6]以云计算依托，谋划了面向智能调度的高级应用架构，该架构可适应电网在空间、时间和目标三个维度上的综合预警与辅助决策。

就我国电力系统现阶段来说，调度模式仍未脱离“经验+分析”的范畴，自动化和智能化元素不足。究其原因：当前各类辅助软件往往偏重于电网运行的特定层面，缺少从整体角度对全网作综合分析，因此调度人员的人工经验将占据主导地位，且策略制定基本为离线方式。显然，当网络整合到一定程度，这种传统的调度方式是难以为继的。以下根据我国对智能电网的期望诉求，研究确立智能调度体系的关键技术点。

1 智能调度的技术基础

电网调度的前提是精准把握电网运行态势，电网调度的目的是确保电网运行路线在安全区域且经济最优[7]。因此，对智能调度来说，电网态势估测和电网运行路线评判是主要的技术基础。

1.1 态势估测

电网态势估测与负荷预测有一定相似性，其通过对广域时空范围内的各类涉及电网运行的要素进行采集和理解，研判电网下一步态势[9]。其实质与电网运行路线评判是一致的。

电网态势估测的闭环过程见图1所示。其中：①要素获取的内容涉及设备状态信息、电网稳态数据、电网动态数据、电网暂态故障数据和电网运行环境信息等；②态势理解和态势预测均需要建立“确定性+不确定性”模型来综合执行。

图1 电网态势估测的闭环工作流程

1.2 电网运行路线

电网运行路线是一个宏观、抽象的概念，其糅合了过去、当下、未来三个连续时间阶段的电网运行状态。对其进行研判的关键是建立有效的指标表征体系：即通过提取关键指标来识别电网运行轨迹。笔者参阅文献[6-7]，结合多年工作经验，谋划了图2所示的全维度多层次的指标体系确立流程。

由图2可知，该指标体系的特点为：

1）全面考量电网运行的五大关注点，追求多目标平衡；

2）指标体系避免了将各类指标进行简单罗列，而注重指标间的关联度挖掘和贡献度量化。

3）指标体系分层合理，遵循“基础指标→分类指标→总体指标”的科学路线。

2 智能调度的期望目标与整体框架

综合前述，可认为智能调度的期望为：以指标提取和挖掘为抓手，以态势估测为方法，综合吸纳广域量测、数值预测、电网分析等技术，在充分虑及不确定因素基础上实现对电网的风险评估与超前控制。智能调度的关键是要做到：指标体系快速计算(在线)、电网运行的全景感知、对异常的准确预判。为此，构建如图3所示的智能调度总体框架。框架说明：

1）先分析电网是否有大扰动。如有，必须立即进行紧急控制；如没有，则判断电网运行是在正常态还是可接受的异常态；如为正常态，则继续“自动巡航”，如为可接受异常态，则“自动导航”到决策建议环节，辅助调度人员进行电网运行路线修正。

2）图中虚线框部分为电网运行路线的态势估测，是智能调度的核心，其不仅负责确定电网当前状态(即“在哪儿”的问题)，还负责研判电网运行边界(即“还能行多远”的问题)。

图2 表征电网运行路线的指标体系建立过程

3 智能调度关键技术

为了实现图3所示意图，需要在以下8个方面进行关键技术的深研和突破。

1）表征电网运行路线的指标体系构建。电网指标成千上万，虽然从理论上讲都会与运行路线有或多或少的关联，但基于建模可行性，应本着显著性原则去筛选和聚合，即：首先统筹考虑独立性、可测量性、重要性等因素，初步产生子类指标；其次以关联度为导向，选择合适的子类指标进行聚合，形成父类综合指标。聚合的着眼点是不同量纲的归一化和子类指标的权重分配。

2）基于大数据挖掘的电网运行路线辨识：对外部要素进行抽象、归纳，形成规范化模型(要求模型能与电网设备数据相融合，能为电网分析服务)。多层面数据协同处理与挖掘。要对SCADA、动态PMU、监控等结构化数据和外部要素等非结构化数据进行统一抓取和协同分析，实现最广范围的电网态势感知；大电网理想状态估计算法。最小二乘法的抗差性较差，需要以新的理想状态估计算法替代。

图3 智能调度体系的整体框架设计

3）兼顾不确定性的电网运行路线预测。新能源渗透率的提高给电网运行路线的评判带来新问题。需要引入概率类方法(如云模型)来模拟电网运行轨迹和故障分布特征。重点在新能源出力预测、母线负荷预测和概率分析等层面作技术拓展。

4）风险在线评估与预警。蒙特卡罗模拟法需要大量抽样，不能满足在线应用需求，需构建基于设备停运概率和继保动作时序的预警模型：可自动形成高风险度故障集，结合运行路线演变趋势，发现潜在风险、给出预警。

5）电网运行的智能辅助决策。关注点是要使决策结果有效、可操作，并确保网络处于安全与经济的双赢。研究方向：故障自诊断与恢复。要形成电网故障快速辨识方法，并完善最优恢复供电路径搜索技术；优化柔性交流输电的控制策略，更好挖掘线路输送潜力；网络实时重构和优化。

6）电网运行自动协调控制。智能调度在总体上是“分散自治、集中协调”，研究：有功/无功协调控制技术，主要指特高压层级和广义联络线场合；基于运行路线的多时间尺度在线调度优化控制技术。要达成多时间尺度的调度计划滚动优化和基于风险安排的阻塞调度；主配网协调控制决策技术。目的是促进集中控制与分布式控制的协调优化。

7）在线调度效果的后评估。智能调度的建设也遵循循序渐原则，因此应依据SMART准则对各类辅助决策软件进行准确性和合理性评价，其起到反馈修正之作用。

8）基于自然模式的人机交互。智能调度不是全自动调度，其仍然需要调度人员的参与，不过与传统调度相比，其应该在以下方面有变革：根据调度人员的具体情况和个性化需求，推送不同的有效信息；图形自动导航。即吸纳机器学习技术，对调度员的操作、分析习惯进行记忆，能快速定位目标画面、屏蔽无关信息，使调度操作的速度得到提升。

4 结束语

当前，主动配电网、柔性交流输电、高压直流输电等已在全国范围内开展建设，它们都属于智能电网范畴。智能电网的诸多形态和特征完全有别于传统电网，给当前的电网调度带来了重大挑战，因此迫切需要建立智能调度体系。文章在充分借鉴国内外研究成果基础上，提出以电网态势估测为核心的智能调度框架，并就实现智能调度的八项关键技术进行剖析。