基于智能监控平台的电网安全预警技术研究_王蓓.pdf

第39卷 第6期2023年6月电网与清洁能源Power System and Clean EnergyVol.39No.6Jun.2023智能电网Smart Grid基金项目：内蒙古电力（集团）有限责任公司科技项目（内电科信202029）。Project Supported by Science and Technology Program of InnerMongolia Electric Power（Group）Co.，Ltd.（Neidiankexin202029）.ABSTRACT：When the current method for power grid securitywarning is adopted，it is impossible to obtain accurate powergrid security data，resulting in low warning accuracy，poorwarning performance，and low warning efficiency.In this paper，we propose a power grid security early warning technology basedon an intelligent monitoring platform.The monitoring platform isconstructedthroughtheacquisitionlayer，storagelayer，computing layer，function layer，and structure layer，and usedto monitor the operation status of the power grid and obtainpower grid operation data and obtain the power grid operationdata.Using the hesitant fuzzy decision-making method andbased on the obtained power grid operation data，the power gridsafety warning model is constructed to complete the power gridsafety warning.The experimental results show that the proposedmethod has high warning accuracy，good warning performance，and high warning efficiency.KEY WORDS：intelligent monitoring platform；power gridsecurity early warning；hesitant fuzzy decision-making method；power flow entropy model；sensitivity theory摘要：采用目前方法进行电网安全预警时，无法获取精准的电网安全数据，存在预警准确率低、预警性能差和预警效率低的问题。提出基于智能监控平台的电网安全预警技术，通过采集层、存储层、计算层、功能层、结构层构建智能监控平台，利用智能监控平台对电网的运行状态进行监控，获得电网运行数据；采用犹豫模糊决策法且依据获取的电网运行数据构建电网安全预警模型，完成电网安全预警。实验结果表明，所提方法的预警准确率高、预警性能好、预警效率高。关键词：智能监控平台；电网安全预警；犹豫模糊决策法；潮流熵模型；灵敏度理论在经济飞速发展的背景下，电力行业已经成为国家经济的基础和命脉，且与社会之间的联系逐渐密切1。电力供应是关乎国民日常生活、国防军事、工业生产及科技发展的重要因素，大规模的电网互联是国内外电力系统发展的必然趋势2。在全球范围内，由于电网缺陷等内部因素，以及气候、环境等外部因素所造成的大规模停电，必然会产生巨大损失；而对电网安全进行预警，可有效避免大规模停电的发生，减少一定的经济损失3。因此，分析和研究电网安全预警技术具有重要意义。庞传军等4根据电网运行情况建立了综合指标体系，先通过长短期记忆网络建立风险识别模型，再通过风险识别模型来识别电网运行过程中存在的风险，最终实现电网安全预警。杨景旭等5首先利用分布熵计算电网中存在的风险，并在损失严重度的基础上加权处理分布熵，其次建立潮流风险指标和电压风险指标来评估电网风险，最后完成电网安全预警。但是，上述方法无法准确地获取电网运行数据，都存在预警准确率低、预警性能差和预警效率低的问题。因此，本文提出基于智能监控平台的电网安全预警技术。文章编号：1674-3814（2023）06-0033-06中图分类号：TM726文献标志码：A基于智能监控平台的电网安全预警技术研究王蓓，韩俊飞，李勇，王鹏，刘妍蕾（内蒙古电力科学研究院，内蒙古 呼和浩特010020）Research on Power Grid Security Early Warning Technology Based onIntelligent Monitoring PlatformWANG Bei，HAN Junfei，LI Yong，WANG Peng，LIU Yanlei（Inner Mongolia Electric Power Research Institute，Hohhot 010020，Inner Mongolia，China）智能电网Smart Grid1智能监控平台1.1数据采集电网数据通常包括时间序列数据、实时数据、多媒体数据和历史数据等非结构化数据，以及半结构化数据和结构化数据，这些数据的种类不同，且分布广泛。通过插件式设计，智能监控平台用插件代替数据源6-7，该方式可以提高不同类型数据之间的交互。智能监控平台的数据采集流程如图 1 所示。图1数据采集流程图Fig.1Flow chart of data collection1.2数据管理在智能监控平台中建立数据中心，管理和调度电网数据的计算、收集、管理、存储和过滤，为电网安全预警提供数据支持。智能监控平台通过多层分层架构，建立电网数据中心的技术架构，如图 2 所示。1）数据源智能监控平台的第一层，主要包括如下类型的数据：电网历史数据和实时监测数据；地理信息和气象信息等与电网安全相关的外部数据。2）智能监控平台第二层的主要目的是采集电网数据8-9。采集电网数据是电网安全预警的基础，通过 Flume 在智能监控平台中采集日志，并利用Kettle 处理文件，在互联网和物联网技术的基础上，在智能监控平台中建立数据传输通道。3）通过平台的第三层对数据进行相关处理，主要采用的技术包括云存储技术和云计算技术10-11，在该层中对获取的电网数据进行去噪、清洗等处理，提高电网数据的质量。4）在平台的第四层中通过 Srorm 技术，对数据源进行功能分析和计算。5）平台第五层的主要任务是对电网安全进行预警，提高电网运行的高效性和安全性。2电网安全预警技术2.1潮流熵模型设D为负荷节点在电网中的数量；S为发电机节点在电网中的数量；1l为初始状态下线路l在电网系统运行过程中的重要度，其计算公式为1l=|Plk=1L|Pk|（1）式中：L为该线路在电网系统中的数量；Pl为线路l在电网中的有功潮流。设Fmnl为节点在电网系统中的潮流介数，其计图2智能监控平台架构图Fig.2Intelligent monitoring platform王蓓，等：基于智能监控平台的电网安全预警技术研究Vol.39No.634第39卷第6期电网与清洁能源智能电网Smart Grid算公式为Fmnl=|Pml|P（2）式中：Pml为线路l在电网中的功率变化量；P为节点对应的传输功率。先根据上述计算结果，获得线路l在电网中的潮流介数Fl：Fl=m=1Sn=1DFmnl（3）再进行归一化处理12-13后，获得计及电网系统运行方式下线路l对应的重要度2l：2l=Flk=1LFk（4）最终获得线路l在电网中的重要度l：l=1l+2l（5）通过重要度l，计算某运行状态下电网系统的网架结构完整度14-15：=k=1Lktk/k=1Lk（6）并将潮流熵引入系统平均负载率和网架结构完整度中，建立潮流熵模型16-17。首先，计算线路l在电网运行状态下的负载率l。l=|PlPlmax（7）式中：Plmax为线路l在电网运行过程中的最大传输容量；Pl为线路l在电网系统中的实际潮流。然后，归一化处理线路对应的负载率。l=lk=1Ll（8）式中：L为运行状态的线路在电网系统中的数量。最后，结合加权熵理论和信息熵定义18-19，改进潮流熵。HIN=-Lk=1Lkkln(k)（9）式中：HIN为改进后的潮流熵。该值越大，表明在扰动冲击下电网系统的承受能力越差，即电网的安全性能越差。2.2稳定性指标在信息熵理论和灵敏度理论的基础上，获得最小奇异值灵敏度熵20。针对控制变量，计算最小奇异值对应的灵敏度。minY=J-1TminX（10）式中：minX为针对状态变量，最小奇异值min对应的灵敏度，其中X=x1,x2,x(p-1)。xk=ei，k为偶数时i=k/2fi，k为奇数时i=(k+1)/2（11）式中：ei为节点i在电网中的电压实部；fi为节点i在电网中的电压虚部。假设在电网中，PV 节点的电压值和 PQ 节点的无功功率在无功补偿充足时不发生变化，首先针对节点i的有功功率，计算最小奇异值对应的灵敏度i：i=minPi（12）然后，归一化处理式（12）的计算结果：i=ik=1p-1k（13）最后，在加权熵理论和信息熵定义的基础上，获得最小奇异值对应的灵敏度熵HS：HS=1p-1k=1p-1|lkln(k)（14）通过该值可以反映电网系统的静态电压受功率波动影响的程度，进而获得负荷波动下电网系统的安全性能。2.3电网安全预警模型设B=b1,b2,bn为属性集；A=a1,a2,an为方案集；dij为在属性bj下方案ai所对应的属性值，即犹豫模糊元。利用犹豫模糊元构建犹豫模糊矩阵D1=dijmn，通过dij可以体现决策专家客观偏好之间的差距。在待评估领域中分析专家的熟悉程度，为了提高预警结果的合理度和可信度，引入可信度值。设k0,1为第k个元素k在犹豫模糊元中所对应的可信度；D2=d1,d2,dm为针对方案集，即决策专家所对应的主观偏好决策矩阵，其中dk为针对第k个方案、决策专家给出的评估值。在可信度的基础上，计算犹豫模糊元d1和d2之间的犹豫模糊关联度C(d1,d2)。35智能电网Smart GridC(d1,d2)=i=1k(i1i1)(i2i2)maxi=1k(i1i1)2,i=1k(i2i2)2（15）式中：i1、i2分别为模糊元d1、d2中存在的第i小的元素；i1、i2分别为元素i1、i2的可信度。设j为第j个影响因素对应的权重，其计算公式为j=jk=1nk（16）式中：j为最优属性权重。根据权重计算结果，构建电网安全预警模型。(k)=1HIN(k)+2min(k)+3HS(k)（17）式中：1、2、3分别为不同影响因素下所对应的不同权重。3实验与分析为了验证基于智能监控平台的电网安全预警技术的整体有效性，需要对本文方法进行测试。分别采用基于智能监控平台的电网安全预警技术（所提方法）、文献4方法和文献5方法预测电网的风险值，并对比预测结果与实际风险值，测试结果如图 3 所示。图3不同方法风险值预测结果Fig.3Risk value prediction results usingdifferent methods由图 3 可知，所提方法对电网风险值的预测结果与实际风险值基本相符；文献4方法获得的预测结果均偏低于实际风险值；文献5方法获得的预测结果均偏高于实际风险值。因此，所提方法可准确地预测电网风险，其原因是所提方法先构建了智能监控平台，并利用智能监控平台获取电