电力系统充裕度评估分析系统的构建与实现

电力系统充裕度评估分析系统的构建与实现
李剑辉;李力;高超;杨燕;郭文涛;文福拴
【摘要】充裕度是衡量电力系统可靠性和经济性的重要指标之一.随着电力系统规模的不断扩大和运行特征的日趋复杂,现有的一些简单而易于手工计算的充裕度指标已经越来越难以满足现代电力系统规划和运行的实际需要.在此背景下,针对广东电力系统调度的实际需要,首先确定了电力系统充裕度评估分析的研究框架,明确了需要研究的主要内容；之后,讨论了软件实现的总体原则和基本思路；最后,基于Microsoft Visual Studio 2005平台和结构化查询语言Microsoft SQL (structured query language) Server 2000数据库实现了电力系统充裕度评估分析软件系统,主要包括发电容量充裕度分析、电力网络供电脆弱性评估和系统单元充裕度计算3个功能模块.将所开发的软件系统应用于广东电力系统,证明了其有效性.
【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》
【年(卷),期】2013(025)005
【总页数】9页(P13-21)
【关键词】电力系统充裕度;发电容量充裕度;供电脆弱性;单元充裕度;评估体系;软件系统
【作者】李剑辉;李力;高超;杨燕;郭文涛;文福拴
【作者单位】广东省电力调度中心,广州510601;广东省电力调度中心,广州510601;广东省电力调度中心,广州510601;华南理工大学电力学院,广州510641;华南理工大学电力学院,广州510641;浙江大学电气工程学院,杭州310027
【正文语种】中文
【中图分类】TM732
电力系统可靠性是指电力系统按照可接受的质量标准和所需数量不间断地向用户供应电力和电量的能力。

电力系统可靠性主要包括充裕度与安全性两个方面。

充裕度是指在考虑了系统元件的计划停运及合理的期望非计划停运情况下，系统维持连续供给用户总的电力和电量需求的能力，是电力网络规划、建设和运行决策的重要参考依据[1，2]；安全性是指系统在承受突然扰动如元件短路、失去非计划停运的系统元件等的情况下，维持向用户持续供应电力和电量的能力。

广东电力系统结构复杂，系统负荷水平高、用电量大且增长快。

近年来，随着系统规模的明显增大，充裕度评估工作的难度也随之增加，仅凭调度人员的经验或人工分析来评估系统的充裕度已经无法满足广东电力系统调度中心开展日常运行规划工作的需要。

本文从充裕度评估体系构建、评价算法和软件开发3个方面做了深入研究。

（1）针对广东电力系统的实际需要，丰富和发展了充裕度评估的内容和指标。

（2）构建了电力系统充裕度评估软件系统架构，并针对现有方法存在的不足，对核心算法进行了再设计和改进，提高了电力系统充裕度评估的精度，并丰富了评估内容。

（3）基于Microsoft Visual Studio 2005平台和MicrosoftSQLServer 2000数据库开发了充裕度评估软件，结合电力部门分析工作的实际需求，开发了广东电力系统供电充裕度评估软件系统。

1.1 充裕度评估的内涵
充裕度是描述电力系统可靠性和经济性的关键指标之一，可简单解释为“从基本状态出发朝着预定方向走多远即到达危险区域”，如图1所示。

图1中，Iadequacy表示抽象的充裕度程度指标，如供电能力、输电能力等，是
可增长的发电出力/负荷的函数。

在安全边界1左边所示的安全范围内，可增长的
发电出力/负荷越大，系统的充裕度程度越大。

由图1可见，根据系统初始条件和约定安全边界的不同，充裕度具有两种表现形式：①当初始状态位于安全边界1的左边时，即网络设备容量尚能承受一定程度
的发电出力和负荷增长情况，此时以“裕度程度”的形式来展示充裕度；②当初始状态位于安全边界2的右边时，即网络设备容量已无法承受现有的发电、输电和
供电任务，此时充裕度以“不满足程度”的形式展示需要削减多少现有负荷（交易）方能使系统处于可接受的运行范围之内。

1.2 评估准则
电力系统充裕度评估准则分为确定性准则和概率性风险准则，如图2所示。

图2中，Si表示第i个可能的运行点，发生概率为pr{Si}，其对应的充裕度程度为di。

若采用确定性准则，则系统充裕度程度为min{di}；而采用概率准则，则不仅需要考虑各运行点下的充裕度程度，还需要计及各运行点的发生概率。

确定性准则通常采用最严重事故决策标准，忽视了系统运行的经济性[3]。

确定性
准则中没有考虑运行点发生的可能性，由此确定的充裕度程度普遍过于保守，因此系统运行的经济性一般较差。

采用概率风险准则度量电力系统充裕度在近年来受到了比较普遍的关注[3～5]。

概率风险准则下的充裕度评估充分考虑了事件发生的可能性和引起的后果，此时系统的充裕度由一定范围内的多个运行点共同决定。

从理论上讲，概率风险准则更符合电力系统的运行特性，是一种更加先进与科学的评估标准。

然而，概率风险评估准则在实际电力系统充裕度评估中应用时尚存在以下困难：①基于概率风险准则的充裕度评估需要以大量、长期和连续的历史运行数据为基础。

然而，在我国目前的电力系统中，没有标准和规范的历史运行数据采集制度和数据整合系统，运行样本规
模仍不够充分，这影响评估结果的准确性；②系统规划运行人员多数不熟悉或不接受概率风险准则。

基于上述考虑，在所构建的广东电力系统充裕度评估系统中既包括了确定性最坏准则，也包括了概率风险准则。

1.3 评估内容
根据评估对象的不同，电力系统充裕度评估系统主要由发电容量充裕度评估、网络供电脆弱性评估和网络单元充裕度评估3部分组成。

发电容量充裕度是指发电设备持续保持向用户提供足够的电力和电量需求的能力，而且在负荷高峰以及预期和适度未预期的发电设备故障时也能够保持这种能力[6～8]。

发电容量充裕度度量了发电容量与负荷需求间存在的平衡风险，而通常将连接发电设备与用户之间的网络部分容量视为无穷大和绝对可靠的。

需要指出，发电容量充裕度指标提供的是系统总体测度，而不是单个变电站或负荷点的指标[2]。

网络供电脆弱性是指系统在正常运行情况或各种随机因素作用下，系统承受干扰或故障的能力及系统不能维持正常运行的可能趋势及影响。

通常采用停电损失指标来量度网络供电脆弱性[9～11]。

网络供电脆弱性指标可以根据统计范围分为节点、地区和全系统3个维度的指标。

发电容量充裕度评估和供电脆弱性评估都是通过停电风险指标度量发电和输变电设备是否具有足够容量来维持向用户供电。

在对实际电力系统进行安全分析时，往往还需要知道系统中某些部分与系统其余部分交换电力的能力，即“裕度程度”。

因此，在本项目研究中，以“单元”充裕度评估这样的形式来实现节点、地区、全系统3个维度的裕度评估。

从宏观上讲，电力系统可视为由不同单元组成的联合运行系统，如图3所示。

一个单元往往包含一定数量的发电机组、输变电设备和负荷节点。

单元充裕度研究主要包括单元供电能力充裕度[12]、单元送电能力充裕度和输电断面/通道输电能
力充裕度3个方面。

单元充裕度评估主要从工程实用化角度出发，因此可以采用确定性准则作为评估标准。

所开发的软件采用最常见的三层式架构，即数据层、业务功能层和表现层，如图4所示。

本文基于Microsoft Visual Studio 2005平台和MicrosoftSQLServer2000数据库，开发了电力系统充裕度评估分析软件。

3.1 评估基础数据库
数据库一方面能够直接为用户提供系统信息和运行记录查询，另一方面也为软件系统功能模块提供评估参数。

本文所采用的Microsoft SQL Server2000数据库的主要数据结构如图5所示。

为了实现应用系统与数据库间的交互操作，采用C#语言编写了对数据库的访问接口软件，实现了下述主要功能。

（1）将应用系统中的对象在选定的数据表中进行存储，如将CIM文件中的网络信息读入网络元件表。

（2）将选定数据表中的存储数据恢复到应用系统，如查找运行故障表中选定设备的故障记录，进而动态生成相应设备的可靠性参数。

3.2 发电容量充裕度分析模块
由于基于确定性准则的发电容量充裕度分析比较简单，因此下面着重介绍基于概率准则的评估模式的实现。

发电容量充裕度分析一般是面向一个时间段进行的，需要充分考虑一些时变因素，如负荷水平、机组检修等。

因此，采用了序贯蒙特卡罗模拟作为发电容量充裕度分析的基础方法。

发电容量充裕度评估分析的流程如图6所示。

由于发电容量充裕度分析中涉及大量未来电力系统信息/数据，数据准备工作量较大，而这些数据无法同历史数据一样预先整理并存入数据库以备调用。

因此，在进
行发电容量充裕度分析时，采用合理的信息收集模式是顺利开展评估的前提。

在发电容量充裕度评估中，最为关键和复杂的环节在于生成各个机组的生产状态曲线。

在计及机组检修、投运/停运等因素时，可用下述方法生成一个采样周期T内
的机组生产状态曲线。

（1）首先确定机组在研究时段内的可用时间，状态生成时只针对机组可用时段进行，其余时段机组状态全部置“0”，即不可用状态，这些不可用状态主要指由于检修等因素引起的计划停运。

（2）对机组可用时段内的当前状态的持续时间进行抽样，以对机组状态改变如随机故障停运进行模拟。

若机组前一状态为运行状态，则当前状态为停运状态；若机组前一状态为停运状态（计划或非计划停运），则当前状态就为运行状态。

在生成发电容量曲线和负荷水平曲线后，采用系统容量裕度模型[2]即可得到该次
抽样周期下的停电指标。

当抽样周期样本数达到一定规模后，就可计算发电容量充裕度指标[2]。

3.3 网络供电脆弱性评估模块
供电脆弱性评估主要用于考察系统承受输变电设备故障的能力。

为满足调度中心实际分析需求，分别发展了基于枚举模式和蒙特卡罗仿真模式的评估功能模块。

采用这两种方法进行供电脆弱性评估的基本流程是一致的，如图7所示。

在对所选中的系统状态进行潮流计算后，若系统中存在设备过载或节点电压幅值越限，则判定该状态为不安全状态，需要采取适当措施进行校正以维持系统安全运行。

状态校正过程包括确定校正措施的实施对象和调整程度，这是脆弱性评估中的关键环节。

常用的校正措施包括调整发电机出力、调节无功补偿设备参数和削减负荷等。

对于负荷削减模块采用了启发式就近负荷削减方法[13]。

选用不同的评估模式，计算指标时所采用的方式也会有差异，这主要是由于系统状态发生概率在统计上的差别造成的。

假定所研究的系统状态样本数为K，第k个状
态Sk的发生概率pr{Sk为
枚举模式
蒙特卡罗模式
式中：N为系统中元件数目；Nf为状态Sk下失效元件个数；λi为第i个元件的故障率。

需要指出，在蒙特卡罗抽样时，为了提高计算效率，在抽样得到系统状态后，需要首先检验该状态是否已在前面的抽样出现并分析过，若为已分析过的状态，则不再进行分析。

状态Sk的发生概率为
式中，m为K个样本集合中状态Sk的出现次数。

3.4 单元充裕度分析模块
3.4.1 单元送电能力充裕度评估
广东省电力调度中心在系统分析时对电厂/地区的外送电能力非常重视。

为满足这
一需求，本文提出了装机容量利用率指标。

同时，在开发的软件中包含了送电能力充裕度评估功能模块，以便为运行规划人员提供参考。

发电单元送电能力充裕度评估的关键在于计算选定单元内电厂通过指定边界向外界及本地负荷提供电力的最大能力，即
式中：PG，i和分别为机组i的实际出力和装机容量；Pl，i和为边界范围内节点l 和节点j之间支路的实际潮流和支路容量。

当选定的研究单位为图3单元3时，其约束支路包括了单元3内的所有支路以及Γ2和Γ7支路。

这个问题实际是在计及各发电机组容量约束和系统潮流约束的前提下，求取各机组的最大出力。

因此，在实际计算时可首先将研究单位内的机组出力调至最大，然后进行潮流计算，若出现潮流越限，则根据一定的原则削减机组出力而达到求解式（4）所描述的数学模型的目的。

这是一种启发式求解方法。

假设支路n潮流越限，则机组出力削减原则如下。

（1）若支路n在基态情况下潮流越限则该越限量可以由对这条支路潮流比较灵敏
的相关机组通过调整出力来消除越限。

（2）若支路n在N-1安全分析状态下潮流越限则该越限量最终可由对这条支路潮流和对预想的停运支路b的潮流比较灵敏的相关机组通过共同调整出力来消除越限。

首先将该越限量分配到支路n和支路b，即
式中：分别为支路n和支路b承担的越限消除量分别为基态情况下支路n的潮流和支路b停运情况下支路n向支路b的转移潮流。

支路n和支路b分担的越限消除量通过灵敏度因子分配到具体电厂。

在实际计算时，通过定义支路-电厂消除越限量矩阵M来描述各机组的出力受限情况。

M的行向量表示在一个输电通道阻塞下各个电厂需要削减的出力，其列向量表示一个电厂对各个输电通道需要削减的出力。

M的形式为
式中：NP为选定单元内所包括的电厂数目；NB为所研究电厂相关的送电支路数目。

根据M，电厂k的出力调整量ΔPk，d为
根据对送电能力充裕度指标的定义，即可计算得到单元装机容量利用率和送出能力裕度指标。

3.4.2 输电断面/通道输电能力充裕度评估
输电断面一般被定义为系统中潮流方向一致且为最小割集的一组输电支路集合，以此为基础已经发展了输电断面自动确定方法。

但实际电力系统调度中心中所提到的输电断面经常不满足最小割集这一约束条件。

因此，现有的输电断面自动确定方法得到的结果不能满足实际电力系统安全分析的需要。

为此，引入输电通道这个概念加以区分。

输电通道定义为潮流方向基本一致的输电支路集合。

这里，潮流方向基本一致指一些潮流很轻的支路的流向可以不同。

在该模块中，除了提供输电断面/通道最大输电能力计算功能外，还提供系统输电断面自动识别功能，以期为系统运行规划人员提供系统运行的一些关键信息，如图
8所示。

本软件采用的断面识别方法与文献[14]中所述一致，通过该方法得出的断面自然包含了制约输电能力关键支路，提高了断面识别的可信度。

计算输电断面/通道最大输电能力的数学模型为
式中：l为选定的输电断面/通道Γ的相关支路；分别为支路l的实际潮流和容量上限。

可采用重复潮流方法求解。

式（8）所描述的优化模型中并未包括对机组有功出力和负荷增长的约束，主要是为了尽可能真实地反映所选定断面/通道设备的实际输电能力。

在求得选定断面/通道的最大输电能力后，即可计算得到最大输电能力和输电能力
裕度指标。

3.4.3单元供电能力充裕度评估
负荷单元最大供电能力充裕度评估的关键环节在于最大供电能力计算。

供电能力的评估是目前电力部门开展较多的工作之一，在模型和算法上均以较为成熟。

但这些方法普遍不能反映供电关键环节或者得出的供电方案不合实际。

因此，这里提出基于价值函数的供电能力优化模型，并开发了相应的软件。

所采用的数学模型为
式中：K为选中的负荷单元中负荷节点的数目；Li和ωi分别为其中第i个负荷节
点的供电裕度和单位供电裕度价值。

对式（9）所描述的优化问题采用差异进化算法[15]求解，计算流程如图9所示。

将计算得到的最大供电能力代入供电能力裕度指标计算公式即可得到选定单元的负荷节点供电裕度。

3.5 软件特点
基于以上算法，所开发的软件系统相对于传统的充裕度评估方面的软件具有以下特点。

（1）针对电力调度中心数据获取途径与方式，所开发功能模块需要的数据大多基于BPA数据或EMS标准数据，这使得软件系统便于应用和推广。

（2）充分考虑了电力系统运行规划工作的实际需求，提出了装机容量利用率指标，
并在软件中包含了直接对单元外送能力进行评估的功能。

（3）所开发的软件在多个模型和算法上有所创新或改进。

例如，所开发的发电容量充裕度评估模块就是在传统的序贯蒙特卡罗仿真算法基础上考虑了确定性检修计划；在断面识别中考虑了关键支路问题；在供电能力评估中通过引入价值函数概念一方面能够有效地识别供电瓶颈环节，另一方面也能保证所获得的供电方案的合理性。

应用所开发软件对广东电力系统做了仿真计算。

4.1 发电容量充裕度分析模块应用实例
利用发电容量充裕度分析模块的月度评估模式对广东电力系统2011年各月发电容量充裕度水平做了评估。

月高峰负荷曲线如图10所示。

计算得到的2011年度1—12月发电容量充裕度指标如表1所示。

由表1可知，7—9月是负荷高峰期，存在着较为严重的电力电量不平衡风险。

为了缓解供电压力，可通过错峰用电等措施平抑负荷曲线。

4.2 供电脆弱性评估模块应用实例
应用网络供电脆弱性评估模块对2010年广东电力系统供电脆弱性进行评估分析，负荷水平取最高峰值负荷。

假定预想事故为广东电力系统所有的500 kV输电支路（线路和变压器）停运。

采用两种模式计算：①枚举模式。

评估标准为确定性准则，评估结果如表2所示；
②蒙特卡罗仿真模式。

评估标准为概率性准则，评估结果如表3所示。

广东电力系统的停电风险主要由于各地500kV下送主变容量不足所引起的。

由表2和表3可知，采用概率性准则得到的供电脆弱性指标相对于由确定性准则
得到的指标要乐观些，这主要是由于系统处于正常运行状态的可能性很大。

即使蒙特卡罗抽样中包括一些比较严重的预想事故，抽样得到的状态样本集中仍以正常状态为主。

4.3 单元充裕度模块应用实例
4.3.1 送电能力充裕度评估应用实例
对2011年高峰负荷水平下粤东地区（包括潮州、汕头、揭阳、梅州、河源和汕尾，如图11所示）的送电能力充裕度进行评估分析。

2011年粤东地区总装机容量为20.997GW，高峰负荷水平下计划出力15.200GW。

送电能力充裕度评估结果如表4所示。

在2011年高峰负荷水平下，粤东地区输电通道能够满足电能输送需求，并且具有一定的安全裕度。

然而，由于某些电厂送出线容量偏低，造成部分电厂出力受限。

（1）汕头电厂功率输出通道中的汕头厂-官隶线容量偏低，导致汕头厂出力受限，汕头厂总装机容量为1 200MW，计划出力900MW，外送通道最大输出能力为833.70MW，无法完成预定发电计划。

现有装机容量更无法被充分利用，存在
“窝电”问题。

（2）源和电厂功率输出通道中的仰天-联禾线容量偏低，导致源和电厂出力受限。

源和厂总装机容量为1 200MW，计划出力为1 000MW，外送通道最大输出能力为1 032.19MW。

虽然能够完成预定发电计划并暂无“窝电”风险，但发电送出
能力基本无裕度。

4.3.2 输电能力充裕度评估应用实例
首先导入Excel形式的断面/通道报表，软件自动对断面/通道支路与2011年高峰负荷运行方式下的BPA模型支路进行匹配，并读取支路基态潮流、支路容量极限
等数据。

在界面上选定“断面12（汕头-榕江双回线路）”，软件自动读取断面的送端发电机和受端负荷节点信息。

为保证系统安全性，添加汕头和榕江站500 kV变压器支路作为断面/通道输电能力约束支路。

计算表明，汕头-榕江双回输电通道的最大输电能力为2 465.60MW。

起作用约束主要为汕头-榕江线的N-1预想事故约束；
此外，汕头站500 kV主变也存在较高的过载风险。

4.3.3 供电能力充裕度评估应用实例
选取顺德站供电片区作为研究单元，该片区共包括6个220 kV供电变电站和一个本地电厂，如图11所示，其总供电负荷为2 235.00MW。

应用所提出的模型与方法计算得到该片区的整体最大供电能力为2 601.63MW，供电充裕度为14.09%。

各220 kV负荷站点的最大供电能力和供电裕度如表5所示。

由表5可知，受顺德站500 kV下送主变容量约束，该片整体供电裕度水平偏低（旭升由于有德胜厂供电，供电裕度水平相对其他站点较高）。

此外，在最优解所对应的状态下，顺德-世龙线在N-1预想事故情况下线路容量基本已无安全裕度。

大良站的供电负荷主要由番禺-大良线、旭升-大良线提供，基态负荷状态下，番禺-大良线安全裕度已偏低，这也是制约大良站供电能力的一个关键因素。

在对广东电力系统进行运行规划时，应对这些因素进行协调处理，不仅要提高整体供电能力，也需要在各个站点间合理分配容量资源。

本文以现有的电力系统充裕度评估理论为基础，从实用角度构建了包括发电容量充裕度分析、网络供电脆弱性评估和系统单元充裕度评估3个模块的电力系统充裕度评估体系，并在Microsoft Visual Studio 2005平台上发展和实现了充裕度评估软件系统。

该评估软件系统切合广东电力系统的实际需要，功能比较全面，系统运行规划人员可根据实际需要选择以确定性准则或概率风险准则作为充裕度评估标准。

所开发的软件通过在广东实际电力系统中的应用，证明了所发展的模型、算法和软件的可行性与有效性，并且能够为系统运行规划提供科学依据和识别电力系统中存在的薄弱环节。