基于多源数据融合的电网计划安全稳定校核技术研究

doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2023.06.006

综合智慧能源 ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (6): 42-48.doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2023.06.006

基于多源数据融合的电网计划安全稳定校核技术研究

倪杰¹(), 李晨¹(), 秦天¹(), 吴小潇¹(), 周霞²^,^*(), 马道广²()

1.国电南瑞南京控制系统有限公司，南京 211106
2.南京邮电大学先进技术研究院，南京 210023

收稿日期:2022-11-16 修回日期:2023-02-19 接受日期:2023-05-05 出版日期:2023-06-25 发布日期:2023-06-14
通讯作者: 周霞
作者简介:倪杰（1992），男，工程师，从事大电网安全稳定分析、电力系统自动化相关的工作，nijie@sgepri.sgcc.com.cn；
李晨（1994），男，助理工程师，从事大电力系统自动化相关的工作，lichen2@sgepri.sgcc.com.cn；
秦天（1984），男，工程师，从事电力系统自动化相关的工作，nijie@sgepri.sgcc.com.cn；
吴小潇（1983），女，工程师，硕士，从事电力系统自动化相关的工作，154043729@qq.com；
马道广（1998），男，在读硕士研究生，从事电力系统分析与控制方面的研究，1318869730@qq.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目(61933005)

Research on security and stability verification technology for power grid planning based on multi-source data fusion

NI Jie¹(), LI Chen¹(), QIN Tian¹(), WU Xiaoxiao¹(), ZHOU Xia²^,^*(), MA Daoguang²()

1. State Grid Nanrui Nanjing Control System Company Limited， Nanjing 211106，China
2. Institute of Advanced Technology，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing 210023，China

Received:2022-11-16 Revised:2023-02-19 Accepted:2023-05-05 Online:2023-06-25 Published:2023-06-14
Contact: ZHOU Xia
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(61933005)

摘要/Abstract

摘要：

安全稳定系统在预防电力系统极端灾害下遭受大面积连锁停电事故中发挥了重要作用，针对现有单一数据来源无法适应当前对外部环境变化的不足，基于气象数据提出了使用时空地理网格的电网多源数据融合方法，研究了基于多源数据融合对电网计划安全稳定校验系统的影响，深入分析了安全稳定校核系统对电网预警计划的提升。该系统以某省级电网进行验证，将广域信息的采集范围从电力系统内部扩大到自然环境，将预警目标从单故障风险延拓到灾害下群发性故障风险。结果表明融合多源数据能有效改善电网安全稳定校核的数据单一化局面，完成系统所涉及的多源数据统一和整合，提升计算数据的可靠性，增强了电网安全稳定运行的能力。

关键词: 多源数据, 安全稳定, 分析预警, 控制决策, 极端灾害, 电力系统, 电网安全

Abstract:

A safety and stability system plays an important role in preventing the power system from large cascading failure blackouts under extreme disasters. Since the single-source data can hardly reflect the volatile weather conditions，multi-source data including the meteorological data for power grid planning are fused by spatio-temporal griding. The influence of multi-source data fusion on the security and stability verification system for power grid planning is studied， and the improvement of the proposed system on power grid's early warning is analyzed. Validated by a provincial power grid，the system extends its data collection range from the internal system to the natural environment，so as to extend early-warning objectives from single-fault risk to clustered fault risk caused by disasters. The results show that the fusion of multi-source data can effectively optimize the power network security and stability check based on single-source data，complete the unification and integration of multi-source data， improve the reliability of calculation data，and facilitate the application of power grid security and stability check.

Key words: multi-source data, security and stability, analysis and early warning, control decision, extreme disaster, power system, grid security

中图分类号:

TK01：TM73

倪杰, 李晨, 秦天, 吴小潇, 周霞, 马道广. 基于多源数据融合的电网计划安全稳定校核技术研究[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(6): 42-48.

NI Jie, LI Chen, QIN Tian, WU Xiaoxiao, ZHOU Xia, MA Daoguang. Research on security and stability verification technology for power grid planning based on multi-source data fusion[J]. Integrated Intelligent Energy, 2023, 45(6): 42-48.

图/表 8

图1

图2

图3

图4

表1

表2

表3

表4

参考文献 17

[1]	王伟胜, 林伟芳, 何国庆, 等. 美国得州2021年大停电事故对我国新能源发展的启示[J]. 中国电机工程学报, 2021, 41(12):4033-4043.
	WANG Weisheng, LIN Weifang, HE Guoqing, et al. Enlightenment of 2021 Texas blackout to the renewable energy development in China[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(12):4033-4043.
[2]	吴勇军, 薛禹胜, 陆佳政, 等. 山火灾害对电网故障率的时空影响[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(3):14-20.
	WU Yongjun, XUE Yusheng, LU Jiazheng, et al. Space-time impact of forest fire on power grid fault probability[J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(3):14-20.
[3]	罗剑波, 董希建, 崔晓丹, 等. 关于大型安全稳定控制系统可靠性研究的探讨[J]. 电力系统保护与控制, 2018, 46(8):65-72.
	LUO Jianbo, DONG Xijian, CUI Xiaodan, et al. Discussion on reliability of large scale security and stability control system[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46(8):65-72.
[4]	范士雄, 刘幸蔚, 於益军, 等. 基于多源数据和模型融合的超短期母线负荷预测方法[J]. 电网技术, 2021, 45(1):243-250.
	FAN Shixiong, LIU Xingwei, YU Yijun, et al. Multi-source data and hybrid neural network based ultra-short-term bus load forecasting[J]. Power System Technology, 2021, 45(1):243-250.
[5]	郭志民, 张永浩, 周兴华, 等. 基于多源数据融合策略的配电网停电故障分析[J]. 电网与清洁能源, 2018, 34(1):84-88.
	GUO Zhimin, ZHANG Yonghao, ZHOU Xinghua, et al. Analysis on the outage caused by the failure in distribution networks based on the multi-source data fusion strategy[J]. Power System and Clean Energy, 2018, 34(1):84-88.
[6]	陈彬, 倪明, 周霞, 等. 极端灾害下基于时空网格的配电网多源数据融合方法[J]. 中国电力, 2019, 52(11):77-84.
	CHEN Bin, NI Ming, ZHOU Xia, et al. Multi-source data fusion method for distribution network based on spatiotemporal grid under extreme disasters[J]. Electric Power, 2019, 52(11):77-84.
[7]	王卓容, 石庆鑫. 基于拓扑重构与分布式电源调度的配电网灾后恢复策略[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(2):29-34. doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.02.005
	WANG Zhuorong, SHI Qingxin. Post-disaster restoration strategy of power distribution systems based on topology reconfiguration and distributed generation scheduling[J]. Integrated Intelligent Energy, 2022, 44(2):29-34. doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.02.005
[8]	赵丽莉, 李雪明, 倪明, 等. 继电保护与安全稳定控制系统隐性故障研究综述及展望[J]. 电力系统自动化, 2014, 38(22):128-135.
	ZHAO Lili, LI Xueming, NI Ming, et al. Review and prospect of research on hidden failures of protection system and security and stability control system[J]. Automation of Electric Power Systems, 2014, 38(22):128-135.
[9]	常东旭, 郭琦, 朱益华, 等. 多端混合直流与稳控系统的接口设计与仿真研究[J]. 电网技术, 2021, 45(9):3772-3780.
	CHANG Dongxu, GUO Qi, ZHU Yihua, et al. Interface design and simulation of multi-terminal hybrid HVDC and security and stability control system[J]. Power System Technology, 2021, 45(9):3772-3780.
[10]	谢云云, 薛禹胜, 王昊昊, 等. 电网雷击故障概率的时空在线预警[J]. 电力系统自动化, 2013, 37(17):44-51.
	XIE Yunyun, XUE Yusheng, WANG Haohao, et al. Space-time early-warning of power grid fault probability by lighting[J]. Automation of Electric Power Systems, 2013, 37(17):44-51.
[11]	陈彬, 于继来. 强台风环境下配电线路故障概率评估方法[J]. 中国电力, 2019, 52(5): 89-95.
	CHEN Bin, YU Jilai. Outage probability evaluation of the distribution corridors under strong typhoon environment[J]. Electric Power, 2019, 52(5): 89-95.
[12]	ESKANDARPOUR R, KHODAEI A. Machine learning based power grid outage prediction in response to extreme events[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2017, 32(4): 3315-3316. doi: 10.1109/TPWRS.2016.2631895
[13]	齐郑, 张首魁, 李志, 等. 考虑时间尺度的含DG配电网故障动态恢复策略[J]. 电力系统保护与控制, 2017, 45(16): 31-38.
	QI Zheng, ZHANG Shoukui, LI Zhi, et al. Dynamic service restoration strategy considering time scale for distribution network with DGs[J]. Power System Protection and Control, 2017, 45(16):31-38.
[14]	倪新宇, 茅大钧. 基于数据融合的超临界机组设备故障诊断研究[J]. 华电技术, 2018, 40(7): 5-9,77.
	NI Xinyu, MAO Dajun. Research on fault diagnosis technology of supercritical unit based on data fusion[J]. Huadian Technology, 2018, 40(7): 5-9,77.
[15]	YAN R, SAHA T K, BAI F, et al. The anatomy of the 2016 South Australia blackout: A catastrophic event in a high renewable network[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2018, 33(5): 5374-5388. doi: 10.1109/TPWRS.59
[16]	韩世旺, 赵颖, 张兴宇, 等. 面向碳中和的新型电力系统氢储能调峰技术研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(9):20-26. doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.09.003
	HAN Shiwang, ZHAO Ying, ZHANG Xingyu, et al. Researches on hydrogen storage peak-shaving technology for new power systems to achieve carbon neutrality[J]. Integrated Intelligent Energy, 2022, 44(9):20-26. doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.09.003
[17]	罗丽琦, 王月, 钟海军, 等. 固体氧化物燃料电池热电联供系统设计[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(8):25-32. doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.08.002
	LUO Liqi, WANG Yue, ZHONG Haijun, et al. Design of the CHP system integrated with SOFC[J]. Integrated Intelligent Energy, 2022, 44(8):25-32. doi: 10.3969/j.issn.2097-0706.2022.08.002

时间	经度/(°)	纬度/(°)	10级风圈/km	最大风速/(m·s^-1)	中心气压/kPa
01：00	117.1	19.6	50	31	94
03：00	116.8	19.8	50	32	94
05：00	116.2	20.2	50	30	94
07：00	115.8	20.4	50	30	94
09：00	115.3	20.7	48	35	95

故障描述	负载率	过载元件
鹏济甲线2500三永欢西乙线2873三相开断	105.55	鹏济乙线2501
鹏济甲线2500三永妈贤乙线2724三相开断	105.55	鹏济乙线2501
鹏济甲线2500三永	105.54	鹏济乙线2501

发电机名称	有功出力调整量	无功出力调整量
昭阳A厂 ^#1发电机	减少3.20	保持不变
昭阳A厂 ^#2发电机	减少39.30	保持不变
昭阳A厂 ^#3发电机	减少60.00	保持不变

变压器名称	有功负荷调整量	无功负荷调整量
济海站220 kV ^#1变压器	减少24.33	减少5.13
济海站220 kV ^#2变压器	减少24.27	减少5.45
济海站220 kV ^#3变压器	减少24.22	减少5.30
济海站220 kV ^#4变压器	减少24.58	减少5.58

基于多源数据融合的电网计划安全稳定校核技术研究

Research on security and stability verification technology for power grid planning based on multi-source data fusion

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 8

参考文献 17

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	杨波, 李成雲, 吕浩轩, 周博文, 李广地, 谷鹏. 基于多STA-GLN集成模型的电力系统暂态稳定评估方法[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(7): 48-60.
[2]	刘健, 刘雨鑫, 庄涵羽. 虚拟电厂关键技术及其建设实践[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(6): 59-65.
[3]	刘子祺, 苏婷婷, 何佳阳, 王裕. 基于多目标粒子群算法的配电网储能优化配置研究[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(6): 9-16.
[4]	刘会强, 郭裕, 邢华栋, 慕腾, 刘建强, 张爱军. 基于前馈功率解耦控制的光伏电站系统稳定性研究[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(3): 17-23.
[5]	李华, 陆明璇, 佟永吉, 仲崇飞. 态势感知技术在新型电力系统运行中的应用[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(3): 24-33.
[6]	张蒙晰, 位祺, 刘敏, 李疆生, 张文英, 金广祥, 郭慧芳. 面向新型电力系统用户侧互动的网络架构演进及发展思路[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(2): 69-76.
[7]	葛磊蛟, 崔庆雪, 李明玮, 刘自发, 夏明超. 面向低碳经济运行的新型电力系统态势感知技术综述[J]. 综合智慧能源, 2023, 45(1): 1-13.
[8]	韩世旺, 赵颖, 张兴宇, 玄承博, 赵田田, 侯绪凯, 刘倩倩. 面向碳中和的新型电力系统氢储能调峰技术研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(9): 20-26.
[9]	余果, 吴军, 夏热, 陈逸珲, 郭子辉, 黄文鑫. 构网型变流器技术的发展现状与趋势研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(9): 65-70.
[10]	唐琦雯, 沈琪, 祝俊, 苏宜靖. 浙江调频辅助服务市场机制设计及运营实践[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(9): 71-77.
[11]	王盛, 谈健, 史文博, 邹风华, 陈光, 王林钰, 惠红勋, 郭磊. 英国新型电力系统建设经验以及对我国省级电网发展启示[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(7): 19-32.
[12]	冶兆年, 赵长禄, 王永真, 韩恺, 刘超凡, 韩俊涛. 基于纳什议价的共享储能能源互联网络双目标优化[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(7): 40-48.
[13]	路尧, 顾晓希, 尹硕, 陈兴, 金曼. 考虑断面负载率的县域内部新能源电力自平衡交易调度策略研究[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(7): 66-72.
[14]	钟永洁, 纪陵, 李靖霞, 蒋衍君, 吴世伟, 王紫东. 虚拟电厂基础特征内涵与发展现状概述[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(6): 25-36.
[15]	张一民, 康建立, 赵乃勤. 过渡金属基电解水催化剂的发展现状及展望[J]. 综合智慧能源, 2022, 44(5): 15-29.