[論文關鍵詞] 電力系統(tǒng) 安全性 穩(wěn)定性

[論文摘要] 電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行對國民經濟意義重大。隨著電網的不斷互聯(lián)和電力市場的逐步實施，電力系統(tǒng)的運行環(huán)境更加復雜，對電網的安全穩(wěn)定運行要求也越來越高。通過分析電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定性方面存在的問題，提出提高電力系統(tǒng)運行的安全穩(wěn)定性的相關對策。

一、電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定性方面存在的問題

隨著計算機技術、通訊技術、控制技術以及電力電子技術的飛速發(fā)展及其在電力系統(tǒng)中的應用，有關電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性分析方面出現了許多亟待探討的問題，主要體現在以下幾個方面：

(一)電力系統(tǒng)中的數據利用

電力系統(tǒng)的數據包括數字仿真數據及系統(tǒng)中各種裝置所采集的實測數據，例如管理信息系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)以及各種仿真軟件仿真生成的數據。然而工程技術人員通過這些數據所獲取的信息量僅僅是全體數據所包含信息量的極少一部分，隱藏在這些數據之后的極有價值的信息是電力系統(tǒng)各種失穩(wěn)模式、發(fā)展規(guī)律及內在的聯(lián)系，對電網調度人員來說，這些信息具有極其重要的參考價值。

(二)電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定性的定量顯示

隨著電力市場的形成和發(fā)展，系統(tǒng)將運行在其臨界狀態(tài)附近，此時安全裕度變小，調度人員也面臨著越來越嚴峻的挑戰(zhàn)。為此，我們要深入了解在新的市場環(huán)境下電力系統(tǒng)全局安全穩(wěn)定性的本質，找出電力系統(tǒng)各種失穩(wěn)模式、內在本質及對其發(fā)展趨勢的預測，同時，我們還需要使用淺顯易懂的信息來定量估計系統(tǒng)動態(tài)安全水平，估計各種參變量的穩(wěn)定極限，同時使用更多的高維可視化技術，對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的演化過程進行可視化和動態(tài)分析、模擬。為調度人員創(chuàng)造一個動態(tài)的、可視化的、交互的環(huán)境來處理、分析電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定問題。

(三)電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定性的評價及控制

由于電力系統(tǒng)的擾動類型極其復雜多樣，無法完全預測，調度人員需要更多的專家、更有價值的信息來預測及采取必要的控制措施來保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。這就對安全穩(wěn)定評估算法的實時性、準確性及智能性提出了挑戰(zhàn)。

二、提高電力系統(tǒng)運行的安全穩(wěn)定性的對策研究

為解決上述問題，工程技術人員需要掌握系統(tǒng)可能運行空間所蘊含的規(guī)律，并使用不斷積累的實測數據直接對系統(tǒng)的安全穩(wěn)定性進行分析，在這種情況下，單憑人力已無法完成這種數據分析任務，為此，研究新的智能數據分析方法，更多地用計算機代替人去完成繁瑣的計算及推導工作，對提高系統(tǒng)運行的安全穩(wěn)定性具有重要的意義。

(一)運用數據倉庫技術有效利用電力系統(tǒng)中的大量數據

數據倉庫是一種面向主題的、集成的、不可更新的、隨時間不斷變化的數據集合。它就像信息工廠的心臟，為數據集市提供輸入數據，數據挖掘等探索。

數據倉庫具有如下四個重要的特點：

(1)面向主題：主題是在一個較高層次上將數據進行綜合、歸類并進行分析利用的抽象。面向主題的數據組織方式，就是在較高層次上對分析對象的數據的完整、一致的描述，能統(tǒng)一地刻畫各個分析對象所涉及的各項數據，以及數據之間的關系。

(2)集成的：由于各種原因，數據倉庫的每個主題所對應的數據源在原有的分散數據庫中通常會有許多重復和不一致的地方，而且不同聯(lián)機系統(tǒng)的數據都和不同的應用邏輯綁定，所以數據在進入數據倉庫之前必須統(tǒng)一和綜合，這一步是數據倉庫建設中最關鍵、最復雜的一步。

(3)不可更新的：與面向應用的事務數據庫需要對數據作頻繁的插入、更新操作不同，數據倉庫中的數據所涉及的操作主要是查詢和新數據的導入，一般不進行修改操作。

(4)隨時間不斷變化的：數據倉庫系統(tǒng)必須不斷捕捉數據庫中變化的數據，并在經過統(tǒng)一集成后裝載到數據倉庫中。同時，數據倉庫中的數據也有存儲期限，會隨時間變化不斷刪去舊的數據，只是其數據時限遠比操作型環(huán)境的要長，操作型系統(tǒng)的時間期限一般是6090天，而數據倉庫中數據的時間期限通常是5-10年。

(二)運用數據挖掘技術挖掘電力系統(tǒng)中潛在的有用信息

數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘的功能和目標是從數據庫中發(fā)現隱含的、有意義的知識，它主要具備以下五大功能：

(1)概念描述。概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，并概括這類對象的有關特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述不同類對象之間的區(qū)別。

(2)關聯(lián)分析。數據關聯(lián)是數據庫中存在的一類重要的可被發(fā)現的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關聯(lián)。關聯(lián)可分為簡單關聯(lián)、時序關聯(lián)、因果關聯(lián)。關聯(lián)分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯(lián)網。有時并不知道數據庫中數據的關聯(lián)函數，即使知道也是不確定的，因此關聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。

(3)聚類。數據庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強了人們對客觀現實的認識，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術的要點是，在劃分對象時不僅考慮對象之間的距離，還要求劃分出的類具有某種內涵描述，從而避免了傳統(tǒng)技術的某些片面性。

(4)自動預測趨勢和行為。數據挖掘技術能夠自動在大型數據庫中尋找預測性信息，以往需要進行大量手工分析的問題如今可以迅速直接地由數據本身得出結論。

(5)偏差檢測。數據庫中的數據常有一些異常記錄，從數據庫中檢測這些偏差意義重大。偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結果與模型預測值的偏差等。

(三)運用基于風險的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法增強對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定性的評價及控制

基于風險的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法首先對評估系統(tǒng)的暫態(tài)安全風險逐個元件進行分析，然后綜合給出相應的風險值。這種評估方法不僅可以分析穩(wěn)定概率性，也可以定量地分析失穩(wěn)事件的嚴重性，即事故對系統(tǒng)所造成的后果。它能有效地把穩(wěn)定性和經濟性很好地聯(lián)系在一起，給出系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定風險的指標，并在一定程度上提高輸電線路的傳輸極限，這將有利于增加社會效益。

參考文獻：

[1]張建平、陳峰，《福建電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定性研究》，載《福建電力與電工》2001，4.

潘星、張建平，《變頻器廣泛應用對電力系統(tǒng)的影響》，載《變頻器世界》2006，8.