日计划交流潮流自动生成技术综述

吉 杨，郑 华

(华北电力大学，北京 102206)



日计划交流潮流自动生成技术综述

吉 杨，郑 华

(华北电力大学，北京 102206)

制定大规模电力系统的日前运行计划需要进行包括静态、动态和暂态稳定的安全校核，如何生成满足日前计划要求的交流潮流是实现日前安全校核的基础。文中概述了日计划潮流自动生成技术，对现有潮流自动生成技术的研究成果进行综合比较分析，指出值得借鉴的地方和不足之处。最后提出潮流自动生成技术研究中待解决的问题，为其进一步研究提供一定参考。

电力系统；日发电计划；安全校核；交流潮流；自动生成

日发电计划是电网调度运行的重要环节，合理的日发电计划安排是保证电网安全经济运行的前提和基础[1-4]。随着特高压电网建设和大区电网互联的推进，交直流混联电网规模不断扩大，电网运行方式越来越复杂，而风电、光伏等新能源大规模接入进一步加剧了电网运行方式的不确定性[5-9]，因此需要提高日发电计划的精细度和准确度。通过对日发电计划进行安全稳定校核[10-11]，可及时发现潜在的不安全运行状况，提高电网安全稳定运行水平。但是，由于数据基础、技术条件等原因，以往的日发电计划多采用基于直流潮流的安全校核，即通过有功平衡进行有功计划校核[12]，此校核方式准确度较低。因此，为提高日发电计划安全校核的有效性与可靠性，亟需开展基于交流潮流的日发电计划安全校核工作[13]。

为提高日发电计划安全校核的准确度和精细度，要求用交流潮流数据代替以往的直流潮流数据，因此需要在负荷预测、检修计划以及发电计划所确定的有功计划数据的基础上补充无功功率、节点电压等数据，形成完整的交流潮流计算所需的原始输入数据。因此，日发电计划安全校核潮流数据生成的研究重点是无功功率、节点电压等数据的获取方式及多数据源的数据整合等方面。目前，日发电计划交流潮流中无功电压生成算法主要包括优化规划类和潮流调整类2类方法。在最初的人工经验法的基础上，有文献提出了基于相似日选择、多数据源参数拟合以及最优化模型等方法，使得日发电计划可实现基于交流潮流的安全校核，在一定程度上提高了日发电计划安全校核数据的合理性和准确性。

本文首先对日发电计划交流潮流自动生成问题进行总体阐述，提出自动生成技术的概念、问题背景、研究目的以及重点难点。然后基于当前自动生成技术的研究现状，将已有的方法归纳为人工经验法、基于相似日方法和基于优化模型法3类，从原理、步骤、模型、算法等方面进行对比分析，找出各自的优势和不足并对其适用范围、计算速度等指标进行评价。最后，针对目前研究中存在的不足之处，提出未来需要解决的问题及研究方向。

1 交流潮流数据生成问题概述

日发电计划交流潮流数据生成问题是指根据次日的区域功率交易计划、检修计划、母线负荷预测、有功发电计划等数据，估算补充出交流潮流计算所需的无功功率、节点电压等数据，以形成交流潮流计算的原始输入数据，从而可以进行交流潮流计算，为日发电计划安全校核中的稳态及动态分析计算提供基础数据。如果所采用的方法能够给出合理的无功和电压数据，则潮流计算的无功功率初值和功率因数更加接近潮流解，收敛性和计算速度将会大幅提高。

交流潮流数据生成采用的交流潮流计算在输入数据上不同于以往采用的直流潮流计算，直流潮流计算由发电计划、检修计划、负荷预测和区域功率交易计划等数据提供输入数据，而交流潮流计算需要在直流潮流初值基础上补充无功功率和节点电压数据，形成迭代计算求解非线性潮流方程的初值。2种潮流计算方法的输入量及输出量对比如表1和表2所示。

表1 2种潮流计算方法中输入量的对比

表2 2种潮流计算方法中输出量的对比

由直流、交流潮流计算二者的输入及输出量的差异可见，由直流潮流计算转为交流潮流计算，重点在于PQ节点的无功功率、PV节点电压数据的补充。传统的解决方式是根据经验，在历史运行数据中选出与计划运行方式相近的“相似日”，从中选取无功、电压数据进行补充。但在当前系统规模增大和新能源引入的背景下，凭借人工经验补充无功、电压数据效率低下，且难以给出合理的交流潮流数据。因此目前的研究主要基于算法，以程序代替人工方法进行运行方式匹配，确定无功、电压数据选取标准，并解决多数据源数据拟合等问题。

2 数据选取及拟合方式

国外对日前调度计划的研究主要侧重于有功计划[14-15]，研究电力市场条件下的有功发电计划及机组组合。而在国内，国家电网公司要求对日前计划进行包括静态安全、动态稳定和暂态稳定等方面的安全校核，基于直流潮流的日前计划安全校核已不能满足要求。因此我国的研究侧重于将直流潮流数据转为交流潮流数据的方法。目前提出的交流潮流数据生成技术主要分为优化规划类方法和潮流调整类方法。优化规划类方法通过求解包含优化目标和约束条件的优化模型获得合理的有功和无功数据；潮流调整类方法通过从历史数据提取调度计划未提供的无功、电压数据，并根据无功就地平衡思想进行潮流调整确定合理的无功功率分布。以下从原理、步骤、算法等方面分别介绍传统的人工经验法以及优化规划类和潮流调整类方法，并进行对比分析。

2.1 人工经验法

这种方法为传统的做法，属于人工的潮流调整类方法。在直流潮流的基础上凭借经验给出次日96个潮流断面中每个断面方式下的PQ节点的无功功率和PV节点的电压数据[16]，然后进行交流潮流计算，由此获得日计划交流潮流解[17-18]，具体步骤如图1所示。

图1 人工经验法交流潮流数据生成流程

在该流程中，次日的电网拓扑参数和各节点注入的有功功率初值都为已知量，关键部分在于针对PQ节点的无功功率和PV节点电压的提取，提取的具体信息包括作为PV节点的发电机机端电压、作为PQ节点的发电机功率因数、变压器分接头、无功补偿位置和补偿量、负荷功率因数等。而人工经验体现在运行方式的选择上，即通过经验来衡量运行方式的相似程度。一般认为，针对同一网络，若两天的日期相近、日类型相同或季节及天气条件相似，则运行人员认为这两天可能具有相似的运行方式。运行人员基于这些指标人工从历史数据中筛选相似的运行方式，提取需要的运行方式数据。

显然在历史数据庞大且指标较多的情况下，这种方法效率低下，考虑的指标数量受到很大的限制。而且对运行方式相似性的比较停留在定性分析，对于大规模的电网，很难准确比较出与次日运行方式最相近的历史运行方式。因此容易导致提取的无功和电压数据不准确，从而导致交流潮流计算时迭代次数多、不易收敛的问题，为潮流调整带来了很大的难度[19]。从算法和模型角度来看，人工经验法无需建模，无需编写算法和程序，容易实现。由于该方法基于从实际运行中总结出的经验，因此在系统规模不发生变化的情况下具有一定的实用性和传承性，是长久以来一直沿用的方法。

2.2 基于相似日选择的日计划潮流自动生成

在相似的日类型(如工作日、休息日和特殊日)，相似的温度、降水量等气象条件以及日期较为接近等情况下，电网日运行方式具有很高的相似性，具有相似运行方式的两天即为相似日。基于相似日选择的方法通过建模，量化待选方式与计划方式的综合相似度，利用算法进行计算比较，选择次日相似日的运行方式作为基准方式，从中获得无功电压数据。从原理上来说，基于相似日选择的方法属于潮流调整类方法，实现流程如图2所示。

图2 基于相似日选择的交流潮流数据生成流程

从该流程可见，与传统的人工经验法相比，该方法通过构建相似度模型，基于各项指标，以算法程序进行运行方式的综合比较，替代人工的相似度对比和相似日确定。

目前提出的典型的计算相似度模型的方法为灰色关联法[20]。该方法首先以日类型相似的历史数据作为样本，并将近期的周末样本补充到节假日样本中以弥补节假日数据不足的问题；确定对比的指标如气温、降水量、负荷变化曲线等，针对各指标计算样本和次日的匹配系数，相乘得到综合相似度，即综合匹配系数；依据综合匹配系数排序并取前n组相似日数据；考虑到相似节假日与计划日时间跨度较长，甚至几年，通过负荷年增长率进行修正，并最终依据修正后的综合相似度选择相似日基准方式。其中，该方法的综合相似度模型为2部分，即时间匹配度和数据特征量匹配度。时间匹配度计算的输入量为候选基准方式和次日的天数之差，输出量为候选方式与计划方式之间的时间匹配系数；数据特征量匹配度计算的输入量为其他特征量指标数据之差，输出量为候选基准方式与计划方式之间的特征量的关联系数的乘积。时间匹配度中认为时间差越小以及属于同类特殊日时，匹配系数升高，反之降低。同理，特征量匹配系数中特征量数据越相似，匹配系数越高。

综上所述，基于相似日选择的交流潮流生成方法关键在于基准方式的选择，而指标的选择对结果会有显著的影响，因此需要对影响运行方式的各种因素进行分析和提取，最后基于灰色关联法进行相似度计算。该方法相对于人工经验法，构建了相似度模型，考虑因素更加全面。将相似度量化进行对比，使结果更清晰，准确度提高，能得到收敛性更好的交流潮流初值。而且模型复杂程度不高，显著减少了人工选择的工作量，是实用性较强的方法。但该方法对历史运行方式数据量要求较高，需要有充足的历史数据作为候选基准方式，在历史数据不足的情况下该方法不适用。

2.3 基于优化模型的日计划潮流自动生成

基于优化模型的交流潮流生成方法，从原理上看属于优化规划类方法。该方法在建模之前，已知的数据为发电计划、负荷预测以及区域功率交易计划，在无功功率、节点电压数据补充以及多数据源数据拟合上，通过建立优化模型并利用优化算法求解来生成完整的交流潮流初值。建立优化模型是该方法的关键，鉴于潮流计算中有功和无功存在弱耦合关系，一般可将优化问题分解为有功子问题和无功子问题，建立各自的优化模型[21]，实现流程如图3所示。

图3 基于优化模型的交流潮流数据生成流程

建立和求解有功优化模型的目的是调整发电机有功出力，在满足系统母线负荷预测的前提下，使之与计划发电出力之间的偏差最小，并匹配联络断面功率计划值。有功模型为基于直流潮流的优化模型，目标函数为机组的实际有功出力及联络线有功功率各自与其计划值的偏差加权后的和，权重可根据实际情况赋值，如一般联络线功率是首要关注的值，因此联络线功率偏差的权重最大。控制变量为所有可调机组有功出力，状态变量为各节点电压的相角。等式约束考虑直流潮流节点功率平衡，不等式约束包括用直流潮流模型描述的发电机组、输电线路、区域联络线的有功约束。发电计划、负荷预测和联络线功率的数据来源不同可能导致有功不平衡，通过求解有功优化模型，最小化目标函数值，可以协调这种不一致。

无功模型以有功模型的求解结果为基础，此时机组的有功出力将不再调整，无功模型求解的目的是给出全网的合理无功分布。目标函数为系统内所选平衡机组的有功出力，即全网网损。控制变量为可调机组的无功出力及补偿节点的无功补偿量，状态变量为全网节点电压幅值。等式约束为节点的交流潮流方程；不等式约束包括母线电压约束、发电机组有功及无功出力约束、节点补偿量约束、输电线路有功约束等。通过求解此优化模型，改变发电机组无功出力及节点补偿量，减小全网网损，其结果能够给出合理的发电机组机端电压值及无功分布。模型中只由1台机组承担电网网损变化，可能会使得该机组有功出力不合理，为此在实际应用时，优化计算结束后将电网网损变化量分摊到所有的非计划机组中，每台机组仅需进行较小调整，不影响潮流收敛性。

综上所述，基于优化模型方法是交流潮流计算与优化模型求解相结合的方法，其模型和算法复杂程度高于相似日选择法，受限于优化模型和约束的求解能力，计算时间较长，对于大规模电网的适用性不理想。基于相似日法所选取的数据取自历史运行数据，而优化计算得到的数据未投入过实际运行，有待于实际检验。但优化方法不依赖于历史数据，故适用于无历史数据、历史数据不足的情况。

3 潮流自动生成技术待解决的问题及未来研究方向

3.1 基于相似日方法的相似度衡量指标

基于相似日的方法相对于传统的人工经验法，具有衡量相似度时考虑因素更加全面，处理数据能力更强大，自动化水平更高的优点。但是如果所有节点的一天96个断面的大量历史日数据参与计算，对当前的计算工具提出了很高的要求，很可能无法实现如此大规模数据的计算。因此，如何设计和制定合理的衡量相似度的指标，实现相似数据的逐级筛选，避免大规模数据的计算，提高算法的运行效率，是目前基于相似日方法在实际应用中需要思考和解决的问题。

3.2 局部相似度与整体相似度

基于相似日方法的输出为候选方式数据与基准方式数据的整体相似度，反映包括所有节点数据在内的网络的相似度，但不能反映单个节点数据或局部区域数据的相似度。由此可能出现应用相似日法得到的最优候选方式在某些局部节点，其数据存在严重的偏差，则从最优候选方式中提取的运行方式数据中，出现偏差位置的无功功率和电压数据的合理性将会严重降低，导致潮流不收敛。因此，在衡量整体数据相似度的基础上，需要进一步考察局部节点数据的相似度，能够找出数据偏差较大的节点并及时调整，避免整体相似度高而掩盖局部相似度低的问题。

3.3 无功计划的典型参数研究

根据已知的有功功率数据，如果能够生成合理的无功功率数据，即生成的潮流数据与潮流计算结果相近，则会大大提高潮流计算的收敛速度。因此，基于历史的潮流数据，可针对发电机与负荷、变压器分接头、无功补偿量分析其典型参数，研究不同区域、不同类型、不同运行方式下的作为PQ节点的机组与负荷节点的功率因数影响因素及变化规律，变压器分接头选取及补偿位置和容量，从而为无功功率数据的生成提供依据，这种无功计划估算的方法将成为未来的研究方向。

4 结束语

本文对日计划潮流自动生成技术进行了概述，对现有的潮流自动生成技术归纳为人工经验法、基于相似日的方法和基于优化模型的方法，并对其进行详细的分析和比较，最后提出了目前研究中需要思考和解决的问题。传统的方法逐渐被相似日选择和最优化模型等优化方法取代，根据各自的适用范围而应用于不同的领域。目前提出的许多方法在一定程度上可以改善潮流数据生成精细度、准确度的问题，但随着电网规模的不断扩大及新能源的引入，针对大电网的实用性等问题需要深入思考和研究，对收敛速度等方面也提出了更高的要求，潮流自动生成技术的研究将随着电力系统的发展而不断深化。

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Summary of Day-ahead AC Power Flow Autogeneration Technology

JI Yang ，ZHENG Hua

(North China Electric Power University，Beijing 102206，China)

Making day-ahead operation schedule for the large-scale power system needs security checking，which includes static stability, dynamic stability and transient stability. The way to generate AC power flow which meets the day-ahead schedule is the basement of security checking. This article summarizes the day-ahead AC power flow autogeneration technology. Then it compares and analyses the achievements of the AC power flow autogeneration technology nowadays and point out the advantages and disadvantages of them. Finally，it puts forward the difficulties in the research which needs to be solved and provides us with some references and suggestions to proceed.

power system; day-ahead generation schedule; security checking; AC power flow; autogeneration

TM73

A

1004-7913(2017)04-0006-05

吉 杨(1992)，男，硕士，从事电力系统及其自动化研究。

2017-02-16)