本发明涉及电网调控领域，特别涉及广域量测环境下输电线路载流和节点电压的调控方法及存储设备。
背景技术：
：：电力系统输电线路电流和节点电压的安全调控问题一直是研究的焦点。随着节能减排、能源洁净化政策的实施，可再生能源发电以集中、分布的形式不断的并入电网，使电力系统的调控出现新问题，同时，电力市场也在进行解除管制的改革，从而出现发电功率在电网中双向流动的现象，更加剧了调控的难度。幸运的是，在gps基础上，由同步相量测量单元(phasormeasurementunit，pmu)引导的电网广域量测系统(wide-areameasurementsystem，wams)的完善和普及，可实现电力系统运行状态的全景过程化可观测，从而为实现电压和输电线路电流在电网整体最优的层面上统一调控提供了技术基础。但截至目前，尚未看到有关使用wams量测信息建立输电线路电流和节点电压的调控方法或调控模型的报道。技术实现要素：为此，需要提供一种广域量测环境下输电线路载流和节点电压的调控方法，用以解决现有技术中无法更好地对输电线路电流和节点电压的调控的问题。具体的技术方案如下：广域量测环境下输电线路载流和节点电压的调控方法，包括步骤：建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数；结合所述可观测函数、可调控函数与历史量测数据计算得输电线路电流和节点电压的灵敏度调控模型；计算得关键输电线路电流和关键电压；根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量，并对关键输电线路电流和关键电压的最优控制量进行调整。进一步的，所述“计算得关键输电线路电流和关键电压”，还包括步骤：在预设时间范围内，通过对聚合电网输电线路电流和电压的相关性分析，计算得关键输电线路和关键电压。进一步的，所述“建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数”，还包括步骤：对3个观测点实施快速的戴维南等值，求出戴维南等值电势和等值阻抗zk，由此形成观测点的可观测函数：进一步的，所述“根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量”，还包括步骤：根据控制误差分别以成本最小和网损最小为目标给出了最优控制量的确定方法及其再调整量。为解决上述技术问题，还提供了一种存储设备，具体技术方案如下：一种存储设备，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数；结合所述可观测函数、可调控函数与历史量测数据计算得输电线路电流和节点电压的灵敏度调控模型；计算得关键输电线路电流和关键电压；根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量，并对关键输电线路电流和关键电压的最优控制量进行调整。进一步的，所述指令集还用于执行：所述“计算得关键输电线路电流和关键电压”，还包括步骤：在预设时间范围内，通过对聚合电网输电线路电流和电压的相关性分析，计算得关键输电线路和关键电压。进一步的，所述指令集还用于执行：所述“建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数”，还包括步骤：对3个观测点实施快速的戴维南等值，求出戴维南等值电势和等值阻抗zk，由此形成观测点的可观测函数：进一步的，所述指令集还用于执行：所述“根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量”，还包括步骤：根据控制误差分别以成本最小和网损最小为目标给出了最优控制量的确定方法及其再调整量。本发明的有益效果是：通过建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数，结合所述可观测函数、可调控函数与历史量测数据计算得输电线路电流和节点电压的灵敏度调控模型，再通过计算得关键输电线路电流和关键电压；根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量，并对关键输电线路电流和关键电压的最优控制量进行调整，从而实现了聚合电网电压和输电线路电流的调控。附图说明图1为具体实施方式所述某电力系统一次接线图；图2为具体实施方式所述拓扑分析结果图；图3为具体实施方式所述广域量测环境下输电线路载流和节点电压的调控方法的流程图；图4为具体实施方式所述聚合电网特征示意图；图5为具体实施方式所述送端区域和受端区域示意图；图6为具体实施方式所述山东电网500kv系统某时刻拓扑分析结果图；图7为具体实施方式所述典型日负荷曲线；图8为具体实施方式所述关键输电线路调控误差；图9为具体实施方式所述关键电压调控误差；图10为具体实施方式所述存储设备的模块示意图；附图标记说明：1000、存储设备。具体实施方式为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。请参阅图1至图9，在本实施方式中，广域量测环境下输电线路载流和节点电压的调控方法可应用在一种存储设备上，所述存储设备包括但不限于：个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备、智能移动终端等。首先对本实施方式中的一些名词做以下解释说明：聚合电网：电力系统是由若干电压等级的输配环节通过厂站和输电元件有机构成的整体。可以想见，在广域量测环境下，各节点的电压、电流及相位以及各输电线路的电压、电流及其相位均可观测，则按电压等级由高到低排序，可将厂站视为聚集到与其直接相连的输电线路一端。若干线路及其关联的厂站所构成的电网就称为聚合电网。观测点：以某一电压等级输电线路为基础，聚集到聚合电网的点称为观测点。观测点一定存在于厂站之中。按拓扑分析可知，厂站拓扑由发电机组、变压器、断路器、隔离开关等一次设备有机构成，某一厂站的观测点数与其拓扑分析的连通状况有关，有几个连通片就有几个观测点。例如，对于如图1所示的某电压等级的电力系统一次接线图，经过拓扑分析，可得如图2所示的结果。从图2中可以明显的看出，三个厂站各自都仅存在一个连通片，由此，这一简单电力系统存在三个观测点。而将这三个观测点特性聚集到相应输电线路上，即形成由四条输电线路构成的聚合电网。以下对本实施方式中广域量测环境下输电线路载流和节点电压的调控方法的具体实施展开说明：步骤s301：建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数。步骤s302：结合所述可观测函数、可调控函数与历史量测数据计算得输电线路电流和节点电压的灵敏度调控模型。步骤s303：计算得关键输电线路电流和关键电压。步骤s304：根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量，并对关键输电线路电流和关键电压的最优控制量进行调整。上述步骤s301具体可采用如下方式：观测点的可观测函数：在广域量测环境下，通过在各厂站配置的pmu，可以实时获得观测点的电压和输电线路电流。对应图2中的观测点k(k＝1,2,3)，通过在每条输电线路上配置的广域量测，如第一个观测点的量测是和其直接连接的两条输电线路的电流和母线电压的相量，依此类推，可以对3个观测点实施快速的戴维南等值，求出戴维南等值电势和等值阻抗zk，由此形成观测点的观测函数：式(1)中，表示观测点k的电压相量；表示流出(入)观测点k的电流相量。由式(1)可见，观测点的电压相量和输电线路电流相量是表征聚合电网本质特征的变量，是聚合电网电压和输电安全所要监测、调控的量。同时，和zk不仅反映厂站内部特征，该特征还与聚合电网直接关联，是观测聚合电网特征的重要参量，故式(1)称为观测点对应聚合电网的可观测函数。观测点的可调控函数：对应于图2，由式(1)反映的聚合电网特征示意如图4所示。由图4可以看出，改变各观测点的可观测函数中的参量和zk，就可以改变聚合电网的性能。各观测点可观测函数中的参量和zk，结合聚合电网特征的关联，可形成电磁功率特性，该特性上的某一运行点就是该厂站内有功功率和无功功率的运行方式，即厂站的主动(被动)调控量。显然，由式(1)可观测函数可以得到观测点k的电磁功率特性为：其中，pk和qk分别表示流出观测点k的有功功率和无功功率；(·)*表示(·)的共轭。从式(2)可以看出(以发电厂的角度更显见)，pk、qk、可看做状态量，可看做主动调控量与状态量的中间量，zk为常数。由于未来时刻系统的调控就是以前一时刻(或前一段时间)系统运行情况进行调度，针对出现的误差再实施相应的控制。而在广域量测环境下，pmu量测间隔较短，可方便的获得各种灵敏度信息，因此依据传统灵敏度的调控原理，式(2)中的pk和qk一定与其对应厂站k内控制量间构成如下的灵敏度关系：其中，δpk(t)和δqk(t)分别表示t时刻观测点k的有功和无功变化量；δpkd(t)和δqkd(t)分别表示厂站内有功负荷和无功负荷的变化量；ngk表示观测点k对应厂站的发电机数，δpki(t)表示厂站k第i发电机t时刻有功出力变化量；δvki(t)表示发电机i在t时刻机端电压变化量；δbki(t)表示变压器i在t时刻可调变比变化量；δqkc(t)表示厂站k内在t时刻可投切无功设备变化量；表示灵敏度，通过多次历史量测可以计算得到。由于变压器可调变比、厂站内无功投切设备是离散控制量，在较短时间范围内使用次数具有一定的限制，因此在某些不可调时刻其相应项一般作为常数。式(2)中的是式(3)中实际控制量与状态量的中间量，与实际控制量、状态量之间都有相应的灵敏度关系，与状态量pk、qk的关系可表示为：其中，和δek(t)分别表示t时刻等值电势相角和等值电势的变化量；表示灵敏度，通过历史量测可以计算得到。结合式(3)和式(4)可以将δek(t)分别表示为实际控制量的函数，从而显示了实际控制量、中间量、状态量的内在关联关系。同时，根据图4所示的聚合电网的特征，中间量ek、又与聚合电网的电压和输电线路电流有直接的线性关系，根据聚合电网电压和输电线路电流的状态，通过ek、的传递，与实际控制量形成关联，并可以对其进行调控，所以称式(3)、式(4)为观测点的可调控函数。建立好观测点的可观测函数和观测点的可调控函数后，执行步骤s302，其中步骤s302具体可采用如下方式：由于聚合电网本身就是一个完整的电网，根据传统电力系统分析理论，其节点电压相量和节点注入电流相量之间可表示为如下的线性关系：其中，m表示聚合电网可观测点数；和(k＝1，2，…，m)分别表示注入观测点的电流相量和电压相量；zik(i＝1，2，…，m；k＝1，2，…，m)表示节点阻抗参数。根据式(1)观测点的可观测函数，可以将式(5)中电流相量表示为：将式(6)带入式(5)，经过整理，可以将节点电压相量表示为的函数：进一步表示为：其中，复系数矩阵为式(7)中左边两项积。由式(8)可以看出，观测点电压幅值和相角由m个(k＝1，2，…，m)共同决定，当改变ek及的值，就可以改变观测点的电压幅值和相角。而输电线路电流幅值是电压和其相角的函数，改变了电压幅值和相角，就改变了输电线路电流的大小。因此，观测点的电压幅值和输电线路电流幅值，都是ek和(k＝1，2，…，m)的函数。考虑到输电线路电流水平主要由(发电机有功)决定，观测点电压幅值主要由ek(无功励磁)决定。因此，输电线路电流水平可以表示为各个观测点的线性灵敏度函数，观测点电压可以表示为δek的线性灵敏度函数：其中，δik-h(t)表示输电线路k-h在t时刻的电流变化量；δvk(t)表示观测点k电压变化量；和表示灵敏度，计算方式在下面会提及。结合式(3)和式(4)，可以将式(9)中输电线路电流表示为：其中，nl表示聚合电网显示负荷特性观测点数；ng表示显示发电性质的观测点数；ngk表示第k个显示发电性质厂站内发电机数；中，δpk(t)可通过预测得到，因此ρl可作为常数。同理，式(9)中的电压可以表示为：其中，表示负荷厂站对应项，可作为常数。这样利用历史量测信息就获得了输电线路电流和节点电压的灵敏度控制模型，并以当前时刻各控制量的值应用于未来时刻的控制，当然，这样的控制会存在误差，因此需要对其控制量进行再调整。得到输电线路电流和节点电压的灵敏度控制模型后，执行步骤s103，在本实施方式中，步骤s103还包括步骤：在预设时间范围内，通过对聚合电网输电线路电流和电压的相关性分析，计算得关键输电线路和关键电压。在本实施方式中，预设时间选五分钟，在其它实施方式中，亦可以选其它分钟数。具体可采用如下方式：由于在系统运行较短的时间范围内(5分钟)系统运行模式基本保持不变，则必定存在单调的关键输电线路和关键节点，因此通过对聚合电网输电线路电流和电压的相关性分析，可以获得关键输电线路和关键节点；然后，根据式(10)和式(11)的调控模型计算得到未来时刻输电线路电流和电压值后，根据误差再分别以成本最小和网损最小为目标，确定最优的控制量及其再调控量。依据输电线路潮流灵敏度分布因子的思想，结合聚合电网的特征示意，可认为聚合电网输电线路电流的变化量主要由各戴维南等值电势相角(功角)变化决定，则输电线路电流的灵敏度可表示为：其中，表示仅由变化引起输电线路k-h上电流变化的灵敏度因子；ik-h表示输电线路k-h上的电流幅值；表示在时间间隔δt内的变化量；表示仅由变化使输电线路k-h产生电流变化。由于式(12)中的无法通过量测直接得到，因此不能直接获得。但是输电线路k-h上电流变化量是由m个单独变化引起的，因此总变化为各变化叠加：将式(12)带入式(13)，得：式(14)中δik-h可通过量测直接获得，可通过量测直接计算的到。因此，在量测时间窗t内，通过多组量测，就可以利用传统最小二乘法求解出这样，聚合电网中的每一条输电线路都可以表示为：其中，l1,l2,…,lb表示聚合电网输电线路。式(15)中电流变化量可看做状态量，的变化量可看做控制量，这样，利用传统相关性分析方法，就可以依据多个状态量由某些相同控制量所决定将lb条输电线路分类，每一类内输电线路电流都由相同控制量所决定。选择该类内关键输电线路电流作为监视和调控对象就可保证该类内其它输电线路的安全。通常，在较短的时间范围内，lb条输电线路一般分为一组，且关键输电线路是单调的。同理，对于聚合电网各观测点电压幅值来说，其变化量是由各观测点注入无功变化引起的，因此可以定义观测点电压变化的灵敏度：其中，表示仅由ei变化引起观测点k电压变化的灵敏度因子；δei表示观测点i戴维南等值电势变化量，表示仅由δei变化引起的观测点k的电压幅值变化量。由于式(16)中的无法通过量测直接得到，因此也无法直接获得，但是观测点k电压幅值总变化是由m个观测点无功单独变化引起的叠加：将式(16)带入式(17)中得：式(18)中的δvk可以通过量测得到，δe1,δe2,…,δem可以通过量测计算得到，因此，在量测时间窗t内，通过选择多组量测，利用传统最小二乘法就可以求解出这样，聚合电网m个观测点电压幅值变化量可以表示为：通过对式(19)进行相关性分析，可以得到关键节点。由于关键输电线路电流和关键电压的调控模型中存在多个控制量，因此需要根据式(10)和式(11)的控制误差，选择最优的控制量并对其进行再调整。其中步骤s104还包括步骤：根据控制误差分别以成本最小和网损最小为目标给出了最优控制量的确定方法及其再调整量。具体可采用如下方式：设关键输电线路为k-h，当通过式(10)的调控模型计算到未来时刻关键线路电流为ik-h(k为送端，h为受端)超过设定值以关键输电线路k-h的送端、受端将聚合电网分为两个区域，如图5所示。设发电机i减小其有功出力δpi，增加发电机j有功出力δpj可以消除过载(假设调控过程中其它输电线路不会过载)，那么为了保证输送至受端的电流不变，必须满足：其中，和分别表示发电机i、j有功与输电线路k-h的灵敏度因子，计算方式如式(12)；ln为图4中送端与受端之间输电线路总数。求解式(21)可得：其中此时成本的总增量为：其中，πi和πj分别为发电机i和j的成本。选择最优的发电机i和j作为控制量，使成本的增量最小，即：使用组合的方式就可以求解式(24)所要选择的发电机i和j，同时可以得到如式(22)所示的调控量。设关键观测点为k*，并通过式(11)的调控模型计算到其电压水平vk*低于设定值时：为了保证电网安全，以有功网损增量最小为目标，依据网损与控制量之间的灵敏度来选择相应的控制量。首先，聚合电网有功网损的变化量δpl可通过量测得到：其中，pi(t)和pi(t-δt)分别表示历史t时刻和t-δt时刻观测点i的有功；δpl(t)表示有功网损的变化量。然后，在动态量测时间窗内可以得到有功网损与各调控量之间的灵敏度：其中，表示网损与厂站k内第i个发电机端电压的灵敏度；表示网损与厂站k内无功投入设备的灵敏度；表示网损与厂站k内第i变压器变比的灵敏度。设选择的控制变量为u，关键电压k*与其的灵敏度为有功网损与其的灵敏度为slu，那么有功网损的增量为：式(28)最小，就是使最小，通过对控制量进行比较就可以容易的确定最小的u，并可计算出其调控量。通过建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数，结合所述可观测函数、可调控函数与历史量测数据计算得输电线路电流和节点电压的灵敏度调控模型，再通过计算得关键输电线路电流和关键电压；根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量，并对关键输电线路电流和关键电压的最优控制量进行调整，从而实现了聚合电网电压和输电线路电流的调控。请参阅图6，以下通过一具体实施例来进一步说明：以如图6所示的山东电网500kv系统某典型日的网络拓扑分析结果进行仿真。依据本文聚合电网的相关概念，从图6拓扑分析结果可以看出，该电网所形成的聚合电网共包含20个观测点(编号分别为1～20)，31条输电线路(含6组双回线)。其中观测点1～13对应的厂站为变电站；观测点14～20对应的厂站为发电厂。各发电厂内发电机台数、成本、有功出力范围、机端电压可调控范围如下表a所示，聚合电网输电元件参数及限值如下表b所示。表a发电厂内发电机数据表b输电线路数据(标么值)如图7为典型日负荷曲线，每隔15分钟采集一次数据。选取16:00～16:05的5分钟高峰时段来形成并验证本文关键输电线路和关键节点的调控模型。形成并验证调控模型分为两种负荷模式：模式一为5分钟内负荷呈随机增长方式；模式二为5分钟内负荷呈随机减少方式。首先，在该5分钟时段内，以每秒1次为间隔，使负荷线性增长，并使用以成本最小的最优潮流计算结果作为实际运行的量测值，共获得300组数据。通过使用相关性分析发现，在该时间段内，输电线路19-12是单调的关键输电线路，节点9是单调的关键节点。以100组数据作为动态量测时间窗，形成调控模型，使用后续数据对其进行测试，10组测试结果如表1和表2所示。表1负荷模式一下关键输电线路的调控结果table1thecontrolresultofkeylineunderloadmode1表2负荷模式一下关键节点电压的调控结果table2thecontrolresultofkeyvoltageunderloadmode1表1中调控量前“+”表示增加出力，“-”表示减少出力。然后，在该5分钟时段内，同样以每秒1次为间隔，使负荷线性下降，共获得300组数据，经过相关性分析可见，输电线路19-12仍然是单调的关键输电线路，节点9仍然是单调的关键节点。以100组量测数据作为动态量测时间窗，形成调控模型，后续数据依次对其进行验证，结果如表3和表4所示。表3负荷模式二下关键输电线路的调控结果table3thecontrolresultofkeylineunderloadmode2表4负荷模式二下关键节点电压的调控结果table4thecontrolresultofkeyvoltageunderloadmode2表1、表3输电线路的调控误差如图8所示，表2、表4电压的调控误差如图9所示。其中误差计算方式为：其中，real表示实际值，ours表示本文方法计算值。由图8和图9可以看出，对于输电线路来说，本文调控方法的误差能够保持在3.5％以下，对电压调控的误差能够保持在4％以下，具有较高的精度。请参阅图10，在本实施方式中，一种存储设备1000的具体实施方式如下：一种存储设备1000，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数；结合所述可观测函数、可调控函数与历史量测数据计算得输电线路电流和节点电压的灵敏度调控模型；计算得关键输电线路电流和关键电压；根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量，并对关键输电线路电流和关键电压的最优控制量进行调整。进一步的，所述指令集还用于执行：所述“计算得关键输电线路电流和关键电压”，还包括步骤：在预设时间范围内，通过对聚合电网输电线路电流和电压的相关性分析，计算得关键输电线路和关键电压。进一步的，所述指令集还用于执行：所述“建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数”，还包括步骤：对3个观测点实施快速的戴维南等值，求出戴维南等值电势和等值阻抗zk，由此形成观测点的可观测函数：进一步的，所述指令集还用于执行：所述“根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量”，还包括步骤：根据控制误差分别以成本最小和网损最小为目标给出了最优控制量的确定方法及其再调整量。通过执行存储设备1000上的指令集执行以下指令：建立观测点的可观测函数和观测点的可调控函数，结合所述可观测函数、可调控函数与历史量测数据计算得输电线路电流和节点电压的灵敏度调控模型，再通过计算得关键输电线路电流和关键电压；根据灵敏度调控模型的控制误差选择关键输电线路电流和关键电压的最优控制量，并对关键输电线路电流和关键电压的最优控制量进行调整，从而实现了聚合电网电压和输电线路电流的调控。需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的
技术领域：
：，均包括在本发明的专利保护范围之内。当前第1页12当前第1页12