**堅， 夏偉， 雷偉剛， 蔡文婷， 吉堂書
(南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)研究院有限公司， 廣東 廣州， 510000)
隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性受到相關(guān)領(lǐng)域的更多關(guān)注。因此，需要結(jié)合對電網(wǎng)的動態(tài)矢量特征分析和輸出參數(shù)可靠性檢測方法構(gòu)建電網(wǎng)的可靠性特征分析模型，以此來提高電網(wǎng)的在線監(jiān)控和數(shù)據(jù)監(jiān)測分析能力[1-2]。在電網(wǎng)監(jiān)管過程中，動態(tài)矢量切片管理是一個重要的環(huán)節(jié)，可實現(xiàn)對電力資源的縱向深層管控[3]。基于此對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片設(shè)計是實現(xiàn)電力建設(shè)的智慧化管理和智能診斷的關(guān)鍵。因此，電網(wǎng)的動態(tài)矢量切片技術(shù)在電網(wǎng)的在線狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷分析中具有重要意義。
傳統(tǒng)研究中，對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片展開管控的技術(shù)主要有廣域特征參數(shù)辨識方法、空間調(diào)度和自適應(yīng)融合方法等。此外，文獻(xiàn)[4]中設(shè)計了基于改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法的含分布式電源配電網(wǎng)切片優(yōu)化技術(shù)，首先對配網(wǎng)最大供電能力問題進(jìn)行多級分層，然后將子問題按照切片資源越限情況分為若干層，層級越高，子問題越限故障越嚴(yán)重；
其次，在最高層級中選取一批有代表性的子問題形成反饋集，并將反饋集中子問題在利用改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法分割約束進(jìn)行變速處理后反饋給主問題，從而實現(xiàn)對切片資源的管理。但該技術(shù)下電網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的自適應(yīng)性不好，導(dǎo)致其對動態(tài)矢量切片資源分配的均衡性較差。文獻(xiàn)[5]中設(shè)計了基于電力光纖的網(wǎng)絡(luò)切片資源管理技術(shù)，利用光線網(wǎng)絡(luò)對信息數(shù)據(jù)的快速傳輸能力，結(jié)合于網(wǎng)絡(luò)切片感知技術(shù)實現(xiàn)多業(yè)務(wù)融合動態(tài)資源分配。但應(yīng)用該技術(shù)后，電網(wǎng)輸出電壓穩(wěn)定性較差。
針對傳統(tǒng)技術(shù)存在的不足，本研究基于云架構(gòu)提出了新的電網(wǎng)動態(tài)矢量切片技術(shù)，并通過實驗驗證了該技術(shù)在提高電網(wǎng)動態(tài)矢量切片和自適應(yīng)控制能力方面的優(yōu)越性能。
1.1 電網(wǎng)動態(tài)矢量特征分析
為實現(xiàn)對電網(wǎng)動態(tài)輸出的控制和在線監(jiān)測，首先在云架構(gòu)環(huán)境下對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片展開解析，結(jié)合半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)動態(tài)估計方法，建立電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的知識圖譜分析模型，然后結(jié)合多維空間參數(shù)融合過程，在電網(wǎng)拓?fù)淇刂颇Ｐ偷幕A(chǔ)上采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)換的方法，實現(xiàn)對電網(wǎng)的電壓、功率、頻率等動態(tài)矢量特征的分析。基于此，利用基于知識圖譜的設(shè)備實體層對電網(wǎng)的動態(tài)矢量信息展開放大處理，并建立電網(wǎng)的動態(tài)輸出信號增益模型。
在云構(gòu)架中采用頻率切片小波變換(FSWT)實現(xiàn)對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片大數(shù)據(jù)的有效采集，再結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的知識抽取方法，得到電網(wǎng)的動態(tài)輸出放大倍數(shù)。動態(tài)輸出放大倍數(shù)與電網(wǎng)節(jié)點數(shù)量、電網(wǎng)動態(tài)矢量特征相關(guān)，逆變換形式[6]如下所示：
(1)
式中，σ表示尺度因子，λ為能量系數(shù)，ω表示觀測頻率，t表示觀測時間，τ表示控制高斯窗口在時間軸t的位置參數(shù)，i表示信號的采樣點數(shù)，W(τ,ω,λ,σ)表示信號f(t)的頻率切片小波變換。
然后，根據(jù)電網(wǎng)動態(tài)矢量分布的振蕩特征量，定義電網(wǎng)動態(tài)特征動態(tài)矢量切片分布的失真度為-120 dB，然后根據(jù)各個設(shè)備實體之間的關(guān)系，得到頻率切片函數(shù)[7]為
(2)
根據(jù)電網(wǎng)動態(tài)輸出放大倍數(shù)處理輸出功率增益，并基于特征信息的匹配度實現(xiàn)信息傳遞，為知識融合過程奠定基礎(chǔ)，從根本上提高電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的輸出穩(wěn)定性。
1.2 電網(wǎng)動態(tài)矢量云構(gòu)架融合
在上述電網(wǎng)動態(tài)矢量特征分析的基礎(chǔ)上，采用電流或電壓注入的方式，根據(jù)電網(wǎng)設(shè)備的新增或潮流限值以及電網(wǎng)動態(tài)特征分布情況，完成電網(wǎng)動態(tài)矢量云構(gòu)架融合。
首先在云構(gòu)架體系下計算電網(wǎng)潮流。在電網(wǎng)潮流中，電網(wǎng)節(jié)點的功率方程[8]為
Pdci=Yij-Udcj
(3)
式中，Yij表示電網(wǎng)中所有節(jié)點的有功功率之和，Udcj表示電網(wǎng)內(nèi)內(nèi)、所有負(fù)荷消耗。基于此，根據(jù)融合過程中的實體沖突得到電網(wǎng)設(shè)備的潮流限值滿足下式[8]：
(4)
式中，Xn+η表示電網(wǎng)動態(tài)矢量切片控制的約束。
根據(jù)電網(wǎng)電路初始差異性，得到電網(wǎng)的設(shè)備融合過程中的實體增益幅值滿足下式[9]：
(5)
在此基礎(chǔ)上，借助知識圖譜和自然語言處理技術(shù)，得到電網(wǎng)動態(tài)矢量云構(gòu)架融合模型[9]為
(6)
式中，U(i)表示電路阻抗。在之后的研究中，可結(jié)合云構(gòu)架融合模型建立電網(wǎng)動態(tài)特征提取和動態(tài)矢量控制對象模型，從而提高對動態(tài)矢量切片分配的均衡性。
2.1 電網(wǎng)動態(tài)矢量狀態(tài)參數(shù)估計
在上述電網(wǎng)動態(tài)矢量特征分析和云構(gòu)架融合的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片資源的控制管理。
結(jié)合電壓調(diào)控和輸出狀態(tài)參數(shù)協(xié)同控制實現(xiàn)對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的狀態(tài)參數(shù)估計，采用有功功率增益控制和協(xié)同濾波檢測的方法，建立電網(wǎng)動態(tài)矢量切片穩(wěn)態(tài)特征檢測模型，得到電網(wǎng)輸出的頻域特性[10]為
(7)
式中，ηE為電網(wǎng)動態(tài)矢量云構(gòu)架融合量，PL為電網(wǎng)的動態(tài)負(fù)載功率，b2-y2表示電網(wǎng)的輸出功率增益。
根據(jù)故障告警信息知識進(jìn)行解析控制，得到電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的最短約束距離[10]為
(8)
式中，xi、yi分別表示電網(wǎng)動態(tài)特征分布的演化邊境坐標(biāo)。基于此分析電網(wǎng)運(yùn)行過程中差異性，結(jié)合功率增益調(diào)節(jié)的方法，得到電網(wǎng)動態(tài)特征的動態(tài)矢量切片的穩(wěn)定性控制函數(shù)[11]為
(9)
式中，U0、ωi分別表示電網(wǎng)電路初始電壓和負(fù)荷。當(dāng)裝置異常或通信中斷時，為了是電網(wǎng)輸出達(dá)到穩(wěn)態(tài)，設(shè)置動態(tài)矢量切片參數(shù)[11]為
(10)
式中，Rs表示控制輸出電阻，R0表示穩(wěn)態(tài)輸出電阻。在此基礎(chǔ)上，采用動作邏輯判斷與故障信息修正方法得到電網(wǎng)動態(tài)特征的動態(tài)矢量切片輸出優(yōu)化值[11]為
(11)
式中，Um表示動態(tài)矢量切片輸出電壓。
綜上分析，結(jié)合電壓調(diào)控和輸出狀態(tài)參數(shù)協(xié)同控制實現(xiàn)對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的狀態(tài)控制。
2.2 電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的協(xié)調(diào)管控
為有效實現(xiàn)對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的協(xié)調(diào)管理與控制，首先結(jié)合狀態(tài)參數(shù)尋優(yōu)和矢量特征分解進(jìn)行穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)優(yōu)化。根據(jù)電網(wǎng)的電壓輸出波動性和負(fù)荷，構(gòu)建云架構(gòu)下電網(wǎng)動態(tài)矢量切片融合模型，可以得到云架構(gòu)下電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的可靠性輸出穩(wěn)態(tài)特征量H。然后根據(jù)輸出靜態(tài)特征參數(shù)，得到云架構(gòu)下電網(wǎng)動態(tài)矢量切片控制的穩(wěn)態(tài)功率[12]為
(12)
穩(wěn)態(tài)功率是當(dāng)電網(wǎng)處于正弦穩(wěn)態(tài)工作狀態(tài)時端口處的功率，通過可靠性輸出穩(wěn)態(tài)特征量可以調(diào)整穩(wěn)態(tài)功率。式(12)中，VS為穩(wěn)態(tài)輸出電壓值，Ip為知識圖譜的圖數(shù)據(jù)，Is為云架構(gòu)下電網(wǎng)動態(tài)矢量切片演化有效值，Ir為云架構(gòu)下電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的穩(wěn)態(tài)電壓的有效值。
在此基礎(chǔ)上，根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)行和保護(hù)控制的先驗知識，結(jié)合大數(shù)據(jù)融合得到電氣設(shè)備與斷路器的可靠性控制輸出結(jié)果[12]為
(13)
基于分布式表示的知識推理方法，假設(shè)電網(wǎng)的動態(tài)矢量切片輸出穩(wěn)態(tài)電流為ide，電網(wǎng)動態(tài)供電效率ηE，分析信號解析后的關(guān)鍵信息流，可得到電網(wǎng)動態(tài)矢量切片穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)的優(yōu)化函數(shù)[12]為
(14)
式中，R0為穩(wěn)態(tài)輸出電阻，R′為云架構(gòu)下電網(wǎng)動態(tài)電阻有效值。
根據(jù)語義信息與關(guān)聯(lián)關(guān)系確定電網(wǎng)電壓Ued與電流源id，結(jié)合狀態(tài)參數(shù)尋優(yōu)和矢量特征分解，在穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)優(yōu)化的基礎(chǔ)上，得到電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的協(xié)調(diào)優(yōu)化控制模型[12]為
(15)
綜上所述，實現(xiàn)了對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片轉(zhuǎn)換和云構(gòu)架的融合，得到電網(wǎng)動態(tài)矢量切片控制的優(yōu)化設(shè)計，從而有效提高電網(wǎng)的可靠性監(jiān)測能力。
為驗證上述基于云架構(gòu)下電網(wǎng)動態(tài)矢量切片技術(shù)的實際應(yīng)用性能，設(shè)計如下仿真實驗。實驗在PSCAD/EMTDC仿真平臺上搭建電網(wǎng)動態(tài)矢量切片適應(yīng)度控制模型，電網(wǎng)的虛擬電阻的設(shè)定為 48.8 Ω，電網(wǎng)的問題工作點為(300 W, 460 rpm)，直流電源200 kV，根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，得到電網(wǎng)的輸入母線電壓和電流如圖1所示。
圖1 電網(wǎng)的輸入母線電壓和電流
以圖1所示的輸入?yún)?shù)為測試對象集，引入直流側(cè)諧振頻率因素進(jìn)行電網(wǎng)動態(tài)矢量切片控制。為避免實驗結(jié)果的單一性，將本文技術(shù)設(shè)置為實驗組，將傳統(tǒng)的基于改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法的含分布式電源配電網(wǎng)切片優(yōu)化技術(shù)、基于電力光纖到戶的網(wǎng)絡(luò)切片資源管理技術(shù)設(shè)置為對照組，通過對比的方式，驗證不同技術(shù)的有效性。
首先對比加入矢量切片控制后，不同技術(shù)下電網(wǎng)輸出穩(wěn)定性，對比結(jié)果如圖2所示。
圖2 加入矢量切片控制后的電網(wǎng)輸出穩(wěn)定性對比
分析圖2所示結(jié)果可知，隨著實驗次數(shù)的不斷增加，應(yīng)用不同切片技術(shù)后，電網(wǎng)的輸出電壓也隨之變化。但相比之下，應(yīng)用本文技術(shù)后，電網(wǎng)輸出電壓保持在18 kV～25 kV之間，證明利用本文技術(shù)可以實現(xiàn)對電網(wǎng)輸出電壓的穩(wěn)定控制。
進(jìn)一步驗證本文技術(shù)的應(yīng)用效果，測試3種技術(shù)的收斂性曲線，得到收斂性曲線對比結(jié)果如圖3所示。
圖3 電網(wǎng)的收斂性曲線對比圖
分析圖3所示結(jié)果可知，本文技術(shù)在多次實驗中收斂性較為穩(wěn)定，證明其能夠?qū)崿F(xiàn)電網(wǎng)的動態(tài)矢量切片穩(wěn)定控制。
在此基礎(chǔ)上，以動態(tài)矢量切片資源分配均衡度為指標(biāo)，驗證不同技術(shù)對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的管理能力，得到對比結(jié)果如表1所示。
表1 切片資源分配均衡度對比結(jié)果
分析表1所示結(jié)果可知，本文技術(shù)對切片資源分配的均衡度保持在0.93以上，而基于改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法的技術(shù)和基于電力光纖的技術(shù)對切片資源分配的均衡度均低于本文技術(shù)。
綜上所述，利用本文設(shè)計的基于云架構(gòu)下電網(wǎng)動態(tài)矢量切片技術(shù)可實現(xiàn)對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片資源的均衡分配，從而使得電網(wǎng)輸出結(jié)果更為穩(wěn)定。
本文提出了一種基于云架構(gòu)下電網(wǎng)動態(tài)矢量切片技術(shù)。通過對電網(wǎng)動態(tài)矢量特征進(jìn)行分析，根據(jù)電網(wǎng)設(shè)備的新增或潮流限值以及電網(wǎng)動態(tài)特征分布情況，完成電網(wǎng)動態(tài)矢量云構(gòu)架融合，實現(xiàn)對電網(wǎng)動態(tài)矢量切片的協(xié)調(diào)管理與控制。通過實驗驗證了本文技術(shù)相比于傳統(tǒng)技術(shù)來說，收斂性更好，切片資源分配均衡度更高，電網(wǎng)輸出更穩(wěn)定，整體性能更優(yōu)越。在以后的研究中，將對本文方法與更多的技術(shù)進(jìn)行對比實驗，不斷優(yōu)化本文方法，將電壓波動控制在3 kV以內(nèi)，從而進(jìn)一步提高該技術(shù)的輸出穩(wěn)定性。
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