智能电力系统宏观调控及多指标优化猜想

智能电力系统宏观调控及多指标优化猜想

武孟德

（青海大学水利电力学院810000）

摘要：随着电力及计算机技术的进步，我国电力系统逐步实现智能化甚至于数字化。智能电力系统是一个具有多指标自趋优化能力的电力系统。自趋优化是智能电力系统的核心。在保证系统不崩溃和反腐剧烈震荡的前提下，自趋优化的指标多少和有哪些则实质性的决定了电力系统运行的限定范围。但当优化指标过多时，我国电力系统无法实现低失真的优化，故需要新的优化方式，本人做出一多指标优化猜想。

关键词：智能化；自趋优化；状态变量；自愈；多指标优化

暂态与稳态分析是电力系统调控的基础，也是当前及之后一段时间预测电力系统状态的信息来源。而电力系统的自我调节，既具有多指标自趋优化运行能力的电力系统调节则是电系统调控的主要渠道。除此渠道之外，则是人为调控。如：基于短期的每日不同时间段电力调控、基于长期的年停产检修电力调控、突发情况下的划区域停电。

电力系统的调控除了电力系统的自我调控和人为调控，也分为国家电力系统①对地方电力系统、发电厂的调控和地方电力系统、电厂对电网、发电机组的调控。其中第一种调控类似于社会主义市场经济体制，以命令和年终绩效考核的方式敦促地方电网、电厂实现要求。第二种调控本人认为类似于儒家的中庸，对不同的指标分配不同的权重，寻找这多个指标之间的平衡。

但实现调控的前提是：系统保持稳定。这其中有三个我认为有必要谈一谈的关键点：

1、实时镜像仿真技术，即SEMS对当前状态进行仿真，包含动态安全域的在线分析和状态可视化（类似于一种预判）。

2、稳定裕度（如电力系统暂态稳定一章中的Pt的设定）

3、最优黑启动预案，当干扰超过可调控范围后，系统自动解列来补救无法挽回稳态的系统状态。（最后方案）

针对不同的自趋优化指标有不同的电力系统调控结果，但其中最基础的指标是：保证可靠持续供电、保证良好的电能质量、保证系统运行的经济性、保证对环境的保护②。自趋优化则是在保证实现指标的条件下，对电力系统做出一些调整，使电力系统在受外界干扰的情况下，恢复原有稳定状态或到达另一个稳定状态。

首先，在系统最初不受外界干扰的情况下，系统是处于多指标的最优化分配。在受短期干扰下，系统会自愈，达到原有稳定状态或另一稳定状态（通常不会出现，智能电力系统通常会先使系统恢复稳定再调节回到最有指标分配的系统状态）。但当这种干扰是一种长期性干扰（不超出系统自我调节能力上线），如：大容性负载并网。此时系统是无法恢复原有稳定状态，则最终的稳定状态和最初最优化稳定状态之间的指标差就会涉及到一个状态的变量，即状态变量。

首先我们要明确，将自趋优化的所有指标看做一个N维的集合，每一个指标是其中的一个维度，而每一个指标的改变是该维度的分向量。指标集合的改变，则是这个N维集合的向量。其次我们要明确，从最初的系统状态到受长期干扰下的系统稳定状态，系统针对指标的改变（不考虑权重仅考虑使系统稳定）方式不止一种，即指标集合中向量的改变。最后我们还要明确，在这个集合中，距离初始点越近，自趋优化结果最完美③。所以，在不考虑中间暂态过程的情况下，这个针对长期干扰系统所能做出的自趋最优化指标集合的变化就是状态变量。所以，智能化系统的自我调节总是优先获取状态变量，以使发电供电最完美。

传统模式下，电力系统是采用经济调度方式来规定各个发电厂的发电基准值，未考虑动态安全约束和自动发电控制。造成运行点缺乏经济性，或者缺乏安全稳定及频率质量。国外现状，一部分重视信息的大数据化，集合考虑变电站、调度控制中心、客户、分部式电源管控中心和外部业务关联单位、电厂、配电网所有的信息，但这种大数据已经远远超过了当下计算机运行计算的能力，只能对主要数据进行处理，寄希望于未来出现更好的算法和计算机更强大的能力，目前处于研究阶段；另一部分则以监控、优化管理、系统自愈为主。我国现状偏向于第二类。智能电网（具体现状不清楚，未找到我国电力系统具体处于哪一阶段的资料，所以使用的是2014年的数据），但却是110kv以下的电压等级的智能电网，即地区性输电网和供电网的智能化。

原因是我国当前仍是以加权求和方法将若干优化指标转化为但指标优化模型，当电网跨区域型不再局限于地区供电和发电时，优化指标会剧烈增加，加权求和方法将不再适用。④由此本人提出多指标优化猜想。

计算过程：

1、对n指标集合分为n层，每一层（每一层为初始指标限定范围）从小到大分为k⑤个等长度的区域模块。对不同层的模块依次排列组合计算，寻找最优解。

2、将最优模块组合解的范围看做初始指标限定范围，重复第一步，直到最优模块组合解足够精确。

可能面临问题及解决办法：

1、如果在k为最小值3时，n的k次方个指标模块解仍难以计算，则将这n个指标分类，每一类设为占不同百分比权重的单指标。再进行计算。当然，分类后的指标越多越好，减少因权重产生的失真④。当合并指标过多或必要时，可将最后的最优解迭代回分类划分权重的这一部分，确定更优的权重划分，在进行上文的计算过程。如果必要，可反复迭代。

2、当出现两组某一层模块取值范围相邻且结果相近的最优模块解时，则下一次计算时将这层的两个相邻模块合并为一个模块。（出现多组则一一合并）。

注释：

①：包含发电和供电两部分，发电部分为：中国华能集团公司、中国大唐集团公司、中国华电集团公司、中国国电集团公司、中国电力投资集团公司；供电部分为：国家电网公司、中国南方电网有限责任公司。

②：国内大多数电厂将环境保护作为忽略指标，极个别电厂或因国家项目或因区域性条件限制考虑环境保护指标。如：华能日照分公司火电厂获国家重点扶持，投资26.5亿引入废气处理设备对第二、三期机组进行废气处理，并衍生附带产业粉煤灰销售（收集废气中的灰尘颗粒加工处理后的产物），年产值5000万左右，但成本高昂，普通电厂无法负担；北京及河北部分地区废除高能耗低产出火电站。

③：权重的考虑则出现在每一维度乘以不同的百分比。

④：虽然可以依据一些法则和算法来设定比较理想的权重，但指标过多时，每个指标的权重将会失真。

⑤：K值设定是以当前主要调度中心网络计算速度百亿次为准，在能够快速计算n的k次方个指标模块解的前提下k值最小且最好为3。

参考文献：

[1]作者：卢强、何光宇、陈颖、张雪敏书名：《智能电力系统与智能电网》出版社：清华大学出版社年份：2013.页数：184

[2]基于镜像技术的智能变电站二次系统隐性故障诊断研究邱志勇高翔陈建民刘虎林来源是电气技术2016