基于可靠性评估的电力系统优化运行方法研究

钱思羊

（中国电力建设工程咨询有限公司，北京 100120）

0 引 言

目前，我国电网的互联与完善逐渐走向正轨，同时区域电网的关联以及电力的调配规模也渐渐扩大，这也使得我国电网的执行质量以及效率得到了明显的升高[1]。在这样的背景之下，风电并网的容量与电力市场慢慢趋于一致，虽然在初期应用的过程中获取了相对较好的效果，但是在实际应用时，时常会出现电力调配混乱、调配灵活度下降甚至电力控制力变弱等问题，严重的会造成大面积的关联性电路损坏，促使经济损失增加[2]。不仅如此，传统的电力调配系统由于电力处理模式的单一落后，使得优化调度问题日益严重，电路在进行电力供给以及调配的过程中，时常会出现不稳定的状态，这也极大地降低了电力系统应用的可靠性以及全面性，致使电力行业的发展前景逐渐受到限制和束缚[3]。因此，需要设计更加灵活多变的电力系统优化运行方法，提升电力系统的整体执行质量以及效率，完善对应的供电结构，加强对应的可靠性[4]。

一般情况下，电力系统的优化运行与其供电设备的串联以及并联影响较大，同时，部分区域的变电站时常会接入高压电线，这种电线虽然可以提供较大的电流，但是在实际运行的过程中，需要形成能够满足多条线路共同运行的优化结构，在整体的结构之中，实现进线的安装，由多台变压器进行电力以及电流的控制，最大程度上提升电力运行的可靠性[5]。

因此，对基于可靠性评估的电力系统优化运行方法进行分析与研究。在较为真实的环境之下，确保电力系统稳定运行的同时，从多个角度来对整体系统进行优化控制，同时创建具有关联性的电力结构，将变电站作为供电系统的核心执行环节，利用不同的电力优化模型来实现系统的可靠运行，同时，设立优化运行的原则，依据不同区域实际的优化目标，进行对应的电力调度，以此来增强电力系统的执行优化效果，从而确保日常供电效果，使电力系统的运行更具可靠性和稳定性，有利于未来发展前景的扩展延伸。

1 可靠性评估背景下电力系统优化运行方法设计

1.1 可靠性评估背景下优化运行目标函数确定

在进行电力系统优化运行方法的设计前，需要先确定优化运行目标函数[6]。在电力系统的执行模式之中，控制系统节点与支路电压的合理范围，以此来确保电力系统可靠性评估效果的应用[7]。首先，确定对应的系统执行运行风险，将其与发电站的目标范围关联，设定对应的目标函数，在合理的运行风险范围之内，实现电力系统多目标的维护调度，同时，创建对应的调度运行结构，并计算出目标的调度差值，具体如公式（1）所示：

式中，R表示目标的调度差值；φ表示耗量特性；F表示近似运行范围；ε表示电力系统参数误差。通过上述计算，最终可以得出实际的目标调度差值。将这个调度差值设定为极限运行差值，在可靠性评估的背景之下，在电力系统的执行通路以及信道中，设定对应的运行节点，随后，在初始的运行结构之中，依据实际的电压变化范围，进行随机电力潮流的控制，随机电力潮流是一种系统的电流运行方式，与额定电流不同的是，随机电力潮流是时刻变化的，具有一定的不稳定性，同时与电力系统的运行特性相关联，当随机电力潮流风电波动、负荷波动以及机组停运出现异常时，实现目标函数的控制，并计算对应的可靠性评估背景下目标函数，具体如公式（2）所示：

式中，C表示目标函数；f表示变化评估值；ℵ表示极限误差值；χ表示电力系统的特性范围。通过上述计算，最终可以得出实际的目标函数。根据函数进行运行结构的设定，完成可靠性环境的搭建。

1.2 不确定因素的可靠评价数学运行模型构建

在完成可靠性评估背景下优化运行目标函数的确定之后，接下来，需要构建不确定因素的可靠评价数学运行模型。不确定因素主要是指在电力系统运行以及调配的过程中，出现的突发性运行情况，电力系统的不确定因素多种多样，其中双馈电力控制结构应用是较为广泛的，需要设定有功出力与电力运行关系的构建，具体如公式（3）所示：

式中，E表示有功出力关系范围；λ表示切入风速；W表示额定风速。通过上述计算，最终可以得出实际的有功出力关系范围。在此范围之内，创建对应的数学运行模块，设定在模型之中，设计对应的数学线性关系，完成不确定因素的可靠评价数学运行模型的构建。

1.3 随机潮流矩阵的设计

在完成不确定因素的可靠评价数学运行模型的构建后，进行随机潮流矩阵的设计。依据系统的随机电力潮流特征，结合数学运行模型，再加之可靠性评估的范围与电力系统的执行范围，进行随机潮流矩阵的设计，具体如公式（4）、（5）、（6）所示：

式中，G、N、A表示随机潮流矩阵核心值；π表示电力运行潮流范围；Z表示运行核心变量；X表示电力调配误差值。通过上述计算，最终可以得出实际的随机潮流矩阵核心值。将其设定在数学模型的优化运行矩阵之中，形成累积分布的运行体系，最终完成对随机潮流矩阵的设计。

1.4 多目标粒子法实现电力系统优化运行设计

在完成对随机潮流矩阵的设计后，接下来，采用多目标粒子法实现电力系统的优化运行设计。依据数学模型对电力系统优化运行得出的数据信息，设立不同的优化运行目标，采用多目标粒子法创建对应的运行结构，完成电力系统的优化与运行。随着迭代电力结构的变化与更新，计算出最优解，来进一步实现电力系统的调度与优化，最终实现多目标粒子法电力系统优化运行的设计与实现。

2 方法测试

本次测试主要是对可靠性评估背景之下，电力系统优化运行效果的验证。测试共分为两组，一组为传统的多元并列优化运行方法，将其设定为传统多元并列运行测试组；另一组为本文所设计的方法，将其设定为可靠评估运行测试组。两种测试方法在相同的环境之下同时进行，将得出的数据信息对比分析，最终获得测试的结果。

2.1 测试准备

在测试前，需要先进行相关的测试准备。首先，搭建测试的环境。选取Q区域的电力系统作为测试的主要目标对象，采用IEEE 14节点电力运行程序，设置测试电力系统的所有功率数据均在100 MVA以下，以确保测试结果的准确性以及系统性。采集汇总相关的电力数据信息，并依据运行的环境，计算双向功率基值下的标幺值，具体如公式（7）所示：

式中，M表示双向功率基值下的标幺值；ℜ表示停运执行率；β表示运行负荷范围，通过上述计算，最终可以得出实际的运行负荷范围。在确定的范围之内，进行优化运行节点的设定，并依据对应的优化需求，设定优化运行标准以及等级，具体如表1所示：

表1 电力系统优化运行标准及等级标准设定

通过表1中的数据信息，最终可以完成对电力系统优化运行标准及等级标准的设定。完成之后，在这个标准范围之内，设定对应的优化运行节点，实现对电力系统运率的控制，电力负荷均以IEEE 14节点为核心均值，为了确保优化运行结果的准确性，还需要计算运行节点的标准差，具体如公式8所示：

式中，Y表示运行节点的标准差；B表示交互负荷值；γ表示独立节点的应用运行值。通过上述计算，最终可以得出实际的运行节点的标准差。将其设定为电力系统优化运行的误差极限，将运行的误差以及功率误差范围设定为整体电力系统误差的10%～30%，随机将关联的节点电压阈值设定为[0.45,1.25]，而电力系统的电压极限设定为传统功率的3.25倍，节点切除范围需要控制在30%以下。完成上述测试环境的搭建之后，核查测试的设备以及装置是否处于稳定的运行状态，同时确保不存在影响最终测试结果的外部因素，完成之后，开始测试。

2.2 测试过程及结果分析

根据上述所搭建的测试环境，进行更为具体的测试。在电力系统的执行节点中，选取一个核心的节点，通过变电器更改电力系统的引入电压，设定为110 kV，在风电场采用双馈异步风机，更改切入风速为2.5 m/s，切出风速为30 m/s，电力系统的额定电流设定1 200 A，同时，选取6个不同的测试电路作为优化运行目标，将数据设定在优化运行模型之中，得出对应的测试结果，对其作出对比分析，具体如表2所示。

表2 测试结果对比分析表

根据表2中的数据信息，最终可以得出实际的测试结果：在不同的电力系统运行恒功率范围下，对比于传统的多元并列运行方法，本文所设计的优化运行方法最终得出的故障率相对更低，说明优化运行的效果更佳，误差值也较低，具有一定的实际应用价值。

3 结 论

综上所述，是对基于可靠性评估的电力系统优化运行方法的研究与探索。通过对电力系统的优化运行，可以从整体上提升电路调配的质量和效率，降低多余调配误差。另外，基于可靠性评估的运行优化方法具有更强的灵活性以及稳定性，对比于传统的优化方法，更加符合新时代的电力调配的运行模式，双向供电运行方法所得出的效果也优于单一结构的运行，在不同的电力情况下也可以实现更为灵活的应变与运行处理，进一步完成动态与静态调度相结合的电力运行模式，创建更加高效的电力执行体系，推动我国电力行业迈入新的发展台阶。