基于电网运行可靠性的应用

摘要：随着国家工业化的发展,各个企业对电力的依赖性越来越高,电网运行的可靠性为企业发展提供了有力的保证。作为供电企业如何提供安全、可靠、廉价的电力,成为供电企业长久发展所要解决问题,其中电网运行可靠性研究与分析是最重要的一环。本文从电网运行可靠性分析、研究的数据需求出发，提出基于双层多Agent 系统的元件状态诊断系统，并通过算例验证方法的有效性，为实现电网可靠性在线分析系统提供了一种数据采集与研究方式。

关键词：电网运行；可靠性；数据

中图分类号：TM421 文献标识码：A

1引言

传统的电力系统可靠性评估理论建立在概率和数理统计的基础上，对规划中的电力系统进行离线评估并给出相应的可靠性指标。文中指出传统的可靠性指标体系已无法适应新形势的需要，而运行可靠性概念和算法的提出使得电网实时可靠性评估有了重大进展；提出了运行可靠性的概念及其评估方法，评估电力系统实时运行状态下的安全可靠性水平，评估模型考虑了机组的运行方式、负荷的实时变化和网络结构的变化等实时运行条件对运行可靠性的影响；对现有电网

可靠性评估方法进行比较，从运行可靠性的角度，提出实时电网运行状态可靠性评估方案；在量化分析电价弹性的基础上，提出一种实时电价与电力系统运行可靠性之间协调控制的新方法，调度员和用户通过价格、负荷和风险指标构成了一个闭环控制系统，以持续调节电网风险水平；提出基于运行条件的变压器实时可靠性模型，考虑了环境温度和变压器负荷的影响。因此，进行电网运行可靠性评估并进而给出电网风险预警就要求对电网的实时状态进行识别，其中对失效元件的快速分析就成为基础性工作之一。

电网运行可靠性分析中的失效元件诊断可借鉴电网故障诊断的理论，但不完全等同于电网故障诊断。电网故障诊断的目的是在继电保护动作后从纷繁复杂的报警信息中快速确定故障元件，从而为调度员快速处置事故提供帮助；而运行可靠性分析中则要求不仅要确定失效元件位置，还需确定失效元件的失效时间、失效原因、维修状态、维修时间、恢复时间及元件失效后负荷削减量等更多信息和数据，以便全面评估在所遭遇的元件失效状态下系统的风险状况。

在综合分析电网故障诊断不同方法基础上，本文发现多Agent 技术可以借鉴到电网元件失效诊断中。因此，本文拟从电网运行可靠性研究要求出发，利用多Agent 技术建立电网失效元件诊断的体系架构和诊断模型，为电网运行可靠性的在电网运行可靠性研究中的元件状态在线诊断方法线分析实现提供基础数据。

2 电网运行可靠性研究的数据需求

电网运行可靠性研究主要是指对电网当前状态的可靠性及运行风险进行评估，通过指标提供量化信息给出当前电网可靠性的性能标识。电网运行可靠性研究的理论及技术正处于发展阶段，涉及下列的主要指标类型。

用于反映全网可靠性水平的统计指标

系统平均停电频率指标--瞬时停电

系统平均停电频率指标-持续停电

系统平均停电持续时间指标

系统平均恢复时间指标

（2）用于分析供电点的可靠性指标

供电点不可靠程度指标

（3）运行方式对电网可靠性参数变化分析

以潮流对线路停运概率的影响分析为例，表示了线路停运概率随潮流的变化情况。为了计算电网可靠性指标，需要采集大量相关的数据，主要数据如下：①潮流数据。②电量数据。③带时标的开关变位记录。④带时标的刀开关变位记录。⑤带时标的保护及自动装置动作信息。⑥带时标的遥控命令出口记录。⑦本地手动操作记录。⑧设备检修记录。⑨设备停运及其他原因记录。

造成电网元件状态改变的主要原因来自下列因素：①调度中心：运行控制命令、检修命令。②继电保护：开关跳闸、合闸。③低频减载等自动装置：开关跳闸、合闸。④远方切机/负荷等安控装置：开关跳闸。⑤误操作，开关机构失效：开关跳、合闸。可见，导致元件状态改变的原因复杂，因而在线分析确定状态被改变的元件及其原因，就必须建立一套合适的数据采集方式。

本文提出建立双层多（Dual Multi-AgentSystem, DMAS）的元件状态诊断体系结构可有效地实现电网元件失效、恢复等状态的识别和数据采集。

3 基于双层多Ageng 系统（DMAS）的元件状态诊断体系结构

电网运行可靠性研究中的元件状态诊断包括元件的运行、失效、维修和恢复等多种状态。由以上分析可知，电气元件的当前状态及由上一状态过渡到当前状态的原因信息存在于下述信息子系统中：（1）调度SCADA 系统：包含了由开关控制的电气设备的当前状态信息、事件顺序记录、报警记录和潮流等数据。（2） 调度管理信息系统（DMIS）：存储有调度员下达的操作命令，包含有部分未进入监控系统的信息，例如互感器、刀开关设备检修命令等信息。（3） 变电站综合自动化系统：存储有本站的电气运行参数、保护动作信息和故障录波等数据。（4）生产管理信息系统（SMIS）：存储有设备维修信息等数据。

由于存储在这些信息子系统中的数据庞大，运行可靠性研究中不可能将这些数据全部集中分析处理，因此必须建立就地信息采集并进行预处理的系统。根据这一思路，本文提出建立双层多Agent 元件状态诊断体系结构来满足电网运行可靠性研究的数据要求。

DMAS 元件状态诊断体系由系统层（SystemLayer）DAS 和变电站层（Substation Layer）MAS 构成，其结构如图1 所示。

图1 DMAS 元件状态诊断体系结构图

第一层为系统层MAS，由系统内的多个变电站Agent、调度Agent、DMIS Agent 单元和一个在整个系统中充当管理服务角色的管理Agent构成。

第二层为变电站层MAS，由变电站内部多个Agent 及管理Agent 构成，其中的管理Agent 功能可由第一层的Agent 合并完成。变电站MAS 是为建立变电站内部元件状态诊断而构建的，由于变电站内部的变压器、母线等大量电气元件的状态仅依赖本站信息即可诊断，因此可大大减少从调度系统采集的数据量。

综上，整个DMAS 系统在管理Agent 的统一协调下，其内部各个Agent 单元通过相互作用、交换、通信与合作共同完成元件状态诊断任务，而两层MAS 系统之间又依靠变电站Agent 单元的转承作用形成有机的整体，在方便诊断信息交互使用的同时，减少了数据传输量，提高了诊断系统的效率。

4 元件状态诊断模型及算例

由于电网元件运行状态的复杂性，本文仅给出元件失效状态的诊断算例。元件失效诊断即通过系统中相关的开关信息、保护信息等进行失效元件的判断，并对失效元件名称及停运时间进行记录。假设变电站内变压器因故障失效，则通过变电站MAS 可得其失效诊断模型为:

故障停运(1)

计划停运(2)

式中,QF QF 分别表示断路器状态，合上为1，断开为0；RT 表示变压器差动动作状态，动作时为1，未动作时为0。若联络线失效，则需要利用两个变电站的MAS 信号通过第一层的Agent 做出判定。例如线路1 失效的诊断模型为：

故障停运(3)

计划停运(4)

式中，各符号的定义与前类似。

5 结束语

通过以上分析，从电网运行可靠性分析的数据需求出发，提出基于双层多Agent 系统的元件状态诊断系统，并通过算例验证方法的有效性，为实现电网可靠性在线分析系统提供了一种数据采集与分析方式。文中提出的采用双层多的元件状态诊断体系结构，大量的数据采集与分析工作可在变电站就地完成，减少了数据传输量，提高了系统效率。。

参考文献

[1]郭永基.电力系统可靠性分析[M].北京：清华大学出版社，2003.

[2]孙元章，程林，刘海涛．基于实时运行状态的电力系统运行可靠性评估[J].电网技术，2005。