电力系统的潮流计算方法与流程

本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及电力系统的潮流计算方法。

背景技术：

电力系统潮流计算是研究电力系统稳态运行情况的一种基本电气计算。它的任务是根据给定的运行条件和网路结构，确定整个系统的运行状态，如各母线上的电压(幅值及相角)、网络中的功率分布以及功率损耗等。电力系统潮流计算的结果是分析电力系统运行状态和规划中的供电方案合理性的基础。

目前电力系统潮流计算是以输电线路为边、变电所母线为节点的拓扑模型，在此拓扑模型的基础上构建阻抗矩阵，然后采用迭代收敛的算法，计算的结果主要包含节点电压及功率、线路功率等。然而这种电力系统潮流计算方法的计算范围局限，且迭代的计算量很大，计算效率较低。

技术实现要素：

基于此，本发明实施例提供了电力系统的潮流计算方法，能够提高潮流计算的速度。

本发明提供电力系统的潮流计算方法，包括：

根据电力系统中的设备对象的全局命名信息获取各站内设备的属性信息及连接信息，构建对应的点边式网络模型；所述全局命名信息符合RDF规范以及CIM标准，作为设备对象在电力系统中的唯一标识，并且能够体现设备对象之间的层级关系；所述点边式网络模型中，将不允许进行开合操作的设备标记为节点，将允许进行开合操作的设备标记为边，且一个节点连接至少一条边，一条边只能连接两个节点；

根据所述点边式网络模型确定电力系统当前的网络连通信息，确定所述点边式网络模型中的已知节点和已知边，获取各已知节点和各已知边的实时状态数据；

根据各已知节点的实时状态数据、各已知边的实时状态数据以及所述网络连通信息，对所述电力系统进行潮流计算。

基于上述实施例提供的电力系统的潮流计算方法，根据电力系统中的设备对象的全局命名信息获取各站内设备的属性信息及连接信息，进而构建对应的点边式网络模型；所述点边式网络模型中，将不允许进行开合操作的设备标记为节点，将允许进行开合操作的设备标记为边，且一个节点连接至少一条边，一条边只能连接两个节点；基于所述点边式网络模型可得到电力系统当前的网络连通信息，进而可根据各已知节点的实时状态数据、各已知边的实时状态数据以及所述网络连通信息，对所述电力系统进行潮流计算。本发明方案的计算复杂度低，有利于提高电力系统潮流计算的效率。

附图说明

图1为一实施例的电力系统的潮流计算方法的示意性流程图；

图2为一实施例的电力系统中设备对象的层级关系的示意图；

图3为一实施例的电力系统的点边式网络模型的示意图；

图4为另一实施例的电力系统的点边式网络模型的示意图；

图5为一实施例的树状点边式网络模型模型的示意图；

图6为一实施例的电力系统的潮流计算装置的示意性结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为一实施例的电力系统的潮流计算方法的示意性流程图；如图1所示，本实施例中的电力系统的潮流计算方法包括步骤：

S11，根据电力系统中的设备对象的全局命名信息获取各站内设备的属性信息及连接信息，构建对应的点边式网络模型；所述点边式网络模型中，将不允许进行开合操作的设备标记为节点，将允许进行开合操作的设备标记为边，且一个节点连接至少一条边，一条边只能连接两个节点。其中，所述全局命名信息是根据RDF规范以及CIM标准对设备对象进行的自上而下的命名信息；所述全局命名信息作为设备对象的唯一标识，并且能够体现设备对象之间的层级关系。

RDF规范即资源描述框架(Resource Description Framework，简称RDF)，是一个用于表达关于万维网上的资源的信息的语言，用来表示机器可以简单处理的元数据；它被表示为一种特殊的XML(可扩展标记语言，Extensible Markup Language)文档。

CIM标准即公共信息模型，Common Information Model)，是描述电力系统元件的开放性标准，描述了电力系统内所有主要设备对象的抽象模型。此标准提供了一套面向对象的电力系统公共信息的模型，由于模型的抽象性，使得它与实现语言无关。CIM包括类(class)，类之间的关系例如继承(inheritance)、关联(association)和聚集(aggregation)，以及类中的属性。以此为基础，可以描述电力系统的物理设备类如断路器(Breaker)、变压器(PowerTransformer)、补偿器(Compensator)等，也可以描述子控制区(SubControlArea)等电力系统管理类，因此，CIM可以覆盖整个电网控制中心应用中的公共信息部分。在一实施例中，电力系统中的设备对象的全局命名信息中提现的层级关系可参考图2所示，通过设备对象之间的层级关系可确定各设备的连接信息。

优选地，各站内设备的属性信息中至少包括在运行中是否允许进行开合操作的属性信息，结合各站内设备之间的连接信息便可构建对应的点边式网络模型。不可进行开合操作的设备例如主变、母线、线路、短引线、母排等；或者通过螺丝硬连接的多条线路、线排、引线等；可进行开合操作的设备例如断路器、隔离刀闸等。

在一实施例中，凡是在运行中不可进行开合操作的设备定义为“点”设备；一个点可以连接多条边。凡是在运行中可进行开合操作的设备定义为“边”设备；一条边只能连接两个点。由此可构建的点边式网络模型如图3～图5所示，图5中G1、G2以及G3标识的是变电站。

S12，根据所述点边式网络模型确定电力系统当前的网络连通信息；确定所述点边式网络模型中的已知节点和已知边，获取各已知节点和各已知边的实时状态数据。

根据各边设备状态(常开状态或者常闭状态)可确定出电力系统当前的网络连通信息。如图5所示，虚线边对应的设备当前为常开状态，因此节点5与节点8对应的设备当前为连接断开状态，节点5设备的电流不会流入到节点8设备；实线边对应的设备当前为常闭状态，因此节点1、节点2、节点3对应的设备分别与节点4设备连通，节点1、节点2、节点3设备的电流将汇集到节点4设备，节点4设备又与节点6设备连通，因此节点4设备的电流将进一步流入到节点6设备。

在一实施例中，所述实时状态信息包括：设备的开闭状态信息以及电流。对于节点设备来说，开闭状态信息可以指设备的工作状态或者关闭状态；对于边设备来说，开闭状态信息指的是设备的常开状态或常闭状态。

在一实施例中，所述点边式网络模型为SVG(可伸缩矢量图形，Scalable Vector Graphics)图形模型。对应地，还可建立所述点边式网络模型对应的数据库，所述数据库采用Metadata数据模型存储各已知节点、各已知边的实时状态数据以及节点与边的连通信息。元数据(Metadata)，又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据(data about data)，主要是描述数据属性(property)的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录，为了达到编制目录的目的，必须在描述并收藏数据的内容或特色，进而达成协助数据检索的目的。目的在于便于进行网络的连通性分析以及各站内设备的功率/电流的快速预测。

在一实施例中，将各已知节点、各已知边作为所述点边式网络模型中的图元，各图元的id采用“图元类型：图元名@图元状态”方式表示。其中，对于存在开、合两种状态的图元，用@0表示开，@1表示合；对于变压器类的图元，用@0、@1、@2分别表示高、中、低三侧绕组；对于小车开关等复杂图元，可以采用@0@0(开关开，刀闸开)、@0@1(开关开，刀闸合)、@1@0(开关合，刀闸开)、@1@1(开关合，刀闸合)的后缀来区分状态。

S13，根据各已知节点的实时状态数据、各已知边的实时状态数据以及所述网络连通信息，对所述电力系统进行潮流计算。

在一实施例中，可根据所述点边式网络模型中各已知的节点电流、各已知的边电流以及所述连通信息，采用加减运算预测各待求节点的电流和/或各待求边的电流。如图5所示的树状供电方式下，树状结构的变化引起的树枝电流的变化，只对其上级树枝产生影响，而对旁支电流无影响，由此采用电流叠加的简单算法可实现电网分析计算的快速性。由于只进行简单的加减计算，因此计算误差中不含传递误差，精度较高；且由数据采集产生的偶然误差也因计算量的增大而趋于0。

在一实施例中，可将点边式网络模型中各边缘节点及其对应的边作为已知节点和已知边，如图5中所示的已知节点包括节点1、节点2、节点3、节点5、节点7、节点8以及节点9，已知边包括第(1)边、第(2)边、第(3)边、第(7)边、第(8)边以及第(9)边。当前，根据实际情况在对供电方案进行评估时，可将除主电网设备作为未知边设备和/或者未知点设备，将主电网之外的其他设备作为已知边设备和/或者已知点设备，因此可通过各供电方案中已知边设备和/或者已知点设备的电流情况，预测各主电网设备的电流情况。

在一实施例中，在所述点边式网络模型中，可将常闭状态的设备标记为第一边，将常开状态的设备标记为第二边，以此进行区分。例如：将常闭状态的边设备标记为实线，将常开状态的边设备标记为虚线；或者，将常闭状态的边设备用逻辑真标识，将常开状态的边设备用逻辑假标识。当需要规划供电方案中，可通过调节各边设备的开闭状态调整电力系统的网络连通性，进而通过不计及电压的电流叠加算法快速进行电力系统的潮流计算，根据潮流计算结果评估各规划供电方案的可行性和优劣。例如将各待求节点的电流和/或各待求边的电流与各自对应的预设电流阈值进行比较，根据比较结果调整所述点边式网络模型中各边的连通状态。

在一实施例中，还可根据潮流计算的结果可对电路系统的连通状态进行适应性调整，例如：通过检测各待求节点的电流和/或各待求边的电流是否超出各自对应的预设电流阈值，若是，调整所述点边式网络模型中各边的连通状态(即各边设备的开合状态)，使得根据调整后的网络连通信息，各待求节点的电流和/或各待求边的电流均不超出各自对应的预设电流阈值。

在一实施例中，获取各站内设备的属性信息及连接信息之后，构建对应的点边式网络模型之前，还可对设备进行筛选，剔除预先指定的对电力系统的拓扑结构没有影响的设备对象，根据剩余的设备构建点边式网络模型。例如接地刀闸、PT、电容器等由于对系统的拓扑结构没有影响，因此可不予定义，以此可进一步的简化模型的复杂度，降低潮流计算的复杂度。

上述实施例的电力系统的潮流计算方法，计算效率高，且计算复杂度低精度高，此外能覆盖全网范围，因此既适用于电网规划、工程设计、典型运行方式核算等离线决策方面，也适用于电网事故处理、快速复电、全网自愈、临时方式风险分析等在线决策。

结合上述实施例，下面以实时电网调度决策为例，对本发明的电力系统的潮流计算方法进行举例说明。

电力工程实际中，在实时电网调度决策时，通常关心的主要问题有网络各部分的连通性以及网络中各设备是否过载。其中：

1)网络各部分的连通性。即作为电网整体的一部分，不论是用户，还是变电站、抑或输配线路等，从网络拓扑结构的角度出发，与主电网的连接是否多元可靠、是否与主电网有多点连接、是否在常用的连接点断开情况下有备用的连接点可迅速与主电网重新连接起来。例如图3或图4中，节点10与节点11之间只有一条连通边，因此当该边设备断开时，不存在其他备用连通路径；而节点10与节点5之间除了有一条直接连通边，当该边设备断开时，还存在其他备用连通路径(例如节点10-节点11-节点6-节点4-节点5)。如图5中，当第(6)边对应的边设备当前为常开状态时，节点6对应的设备还可通过节点5、节点8、节点b连接至节点m对应的设备(该设备为主电网的设备)。若存在备用路径可迅速与主电网设备重新连接起来，表示电力系统的连通性能较好。

2)网络中各设备是否过载。在任何可能的情况下，网络中各设备承载的电流值是否超过或即将超过各自规定范围。若设备不过载，即认为是一个可行的结果，而不需要另行计算设备的电压值。结合上述图4、图5的点边式网络模型，得出当前的网络连通信息，进而可通过加减运算预测各未知节点、各未知边的电流值。

针对上述两方面的问题进行潮流计算，设计出新的网络拓扑模型—点边式拓扑模型和不计及电压的电流叠加算法。具体介绍如下：

如图3所示的点边式拓扑模型，以某一双母线带旁路的母线结构为例，展示了点边式拓扑模型站内设备的拓扑定义。该定义中，明确了点设备、边设备的范围：凡是硬连接、且在运行中不可进行开合操作的设备定义为“点”设备；例如主变、母线、线路、短引线、母排等；通过螺丝硬连接的多条线路、线排、引线等均定义为一个点，例如T接的线路、引下线等。一个点可以连接多条边。凡是在运行中可进行开合操作的设备定义为“边”设备；例如断路器、隔离刀闸等。而接地刀闸、PT、电容器等由于对网络的拓扑结构没有影响，因此可不予定义。一条边只能连接两个点。该模型能够贯穿变电站内配电接线，实现各电压等级设备的统一拓扑定义。

上述站内设备转换为单纯点-边结构后的图形如图3所示，图3中实线部分为常闭设备，虚线部分为常开设备。为了更直观的表示网络拓扑结构，将图3的模型经过简单变形可得到图4所示的模型。当多座变电站经过线路、主变的连接后，构成了电力网络，按照点边式拓扑模型的定义，理想状况下可以构建如图5所示的树形点边式网络模型。

快速电流叠加算法：电网在正常运行时，除220kV及以上电压等级部分在环网状态下之外，110kV及以下电压等级部分一般处于树状供电状态，不构成环网(或基本不构成环网)。在图4或者图5所示的模型基础上，可建立电网结构的数据库，用于网络连通性的快速分析以及电网功率、电流等的快速计算。

实时计算可利用数据采集系统采集的图4或者图5模型中各设备的实时运行数据。以图5模型为例，在树状供电方式下，树状结构的变化引起的树枝电流的变化，只对其上级树枝产生影响，而对旁支电流无影响，由此可采用电流叠加的简单算法，实现电网电流分析计算的快速性。由于只进行简单的加减计算，计算结果的误差中不含传递误差，且由数据采集产生的偶然误差也因计算量的增大而趋于0。

基于上述潮流计算模型和计算方法，与现有数据采集系统相结合，能跨越电网电压等级，方便地开发各种电网实用分析功能模块，实现全网性的运行分析快速计算，从而为统一的电网运行在线决策提供快速、客观的辅助服务，既能提高电网运行效率和安全运行水平，也能提高电网规划研究水平。在电网运行在线决策方面，可以大量开展不计及电压的潮流计算，实时计算不同网络连通情况下的设备负载，提供可行的电流值结果，实现调度运行的快速决策。例如事故预案编制、事故辅助决策、主配网一体快速复电综合决策、网络备自投策略、全网自愈策略、快速风险分析等。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。此外，还可对上述实施例进行任意组合，得到其他的实施例。

基于与上述实施例中的电力系统的潮流计算方法相同的思想，本发明还提供电力系统的潮流计算装置，该装置可用于执行上述电力系统的潮流计算方法。为了便于说明，电力系统的潮流计算装置实施例的结构示意图中，仅仅示出了与本发明实施例相关的部分，本领域技术人员可以理解，图示结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

图6为本发明一实施例的电力系统的潮流计算装置的示意性结构图；如图6所示，本实施例的电力系统的潮流计算装置包括：模型构建模块510、拓扑确定模块520以及潮流计算模块530，各模块详述如下：

所述模型构建模块510，用于根据电力系统中的设备对象的全局命名信息获取各站内设备的属性信息及连接信息，构建对应的点边式网络模型；所述全局命名信息是根据RDF规范以及CIM标准对电力系统中的设备对象进行的自上而下的命名信息；所述全局命名信息作为设备对象的唯一标识，并且能够体现设备对象之间的层级关系；所述点边式网络模型中，将不允许进行开合操作的设备标记为节点，将允许进行开合操作的设备标记为边，且一个节点连接至少一条边，一条边只能连接两个节点。

在一优选实施例中，在所述点边式网络模型中，将常闭状态的设备与常开状态的设备分别标记为不同类型的边。

在一选实施例中，所述不允许进行开合操作的设备包括：主变、母线、线路、短引线、母排、通过螺丝硬连接的多条线路、线排、引线中的至少一种。所述允许进行开合操作的设备包括：断路器、隔离刀闸中的至少一种。

在一实施例中，所述模型构建模块510具体可用于在获取各站内设备的属性信息及连接信息之后，对站内设备进行筛选，剔除预先指定的对电力系统的拓扑结构没有影响的设备，并根据剩余的站内设备构建对应的点边式网络模型，以进一步简化模型结构，提高计算效率。

所述拓扑确定模块520，用于根据所述点边式网络模型确定电力系统当前的网络连通信息，确定所述点边式网络模型中的已知节点和已知边，获取各已知节点和各已知边的实时状态数据；

所述潮流计算模块530，用于根据各已知节点的实时状态数据、各已知边的实时状态数据以及所述网络连通信息，对所述电力系统进行潮流计算。

在一优选实施例中，所述点边式网络模型为树状模型。

需要说明的是，上述示例的电力系统的潮流计算装置的实施方式中，各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明前述方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明前述方法实施例相同，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

此外，上述示例的电力系统的潮流计算装置的实施方式中，各功能模块的逻辑划分仅是举例说明，实际应用中可以根据需要，例如出于相应硬件的配置要求或者软件的实现的便利考虑，将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将所述电力系统的潮流计算装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。其中各功能模既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，作为独立的产品销售或使用。所述程序在执行时，可执行如上述各方法的实施例的全部或部分步骤。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，不能理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。