CN103107536B - 一种海上油田群电网的状态估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种海上油田群电网的状态估计方法，其包括以下步骤：从EMS中获得海上油田群电网***的网络参数，并输入到公共信息模型中；从EMS中的SCADA读取量测数据，量测数据包括遥测量测和遥信量测；将量测数据权重赋值为1；引入节点注入电流作为状态变量，并引入继保量测作为量测量，将状态变量初始化；把每一个油田平台电网作为一个区，对初始化后的状态变量求解状态变量；若最大量测残差小于门槛1，则保存并输出状态估计结果；若最大量测残差大于门槛1，则将残差最大的数据标记为坏数据，若坏数据比例小于门槛2，重新初始化状态变量并再次进行分区状态估计，若坏数据比例大于门槛2，报警并重新采样；门槛1取量测残差为3%；门槛2设定为10%。本发明可以应用到海油电网的EMS中。

Description

一种海上油田群电网的状态估计方法

技术领域

本发明涉及一种电网状态估计方法，特别是关于一种用于海上油气生产和电网***领域中的海上油田群电网的状态估计方法。

背景技术

海上油田群电网是一个分散在海洋上，由分布式发电、平台变电站/负荷、海缆等构成的独立微网***，是海洋油气开采的重要基础设施，其安全高效运行对于提升海上油气生产可靠性和效率具有重要的作用。而能量管理***（EMS）是保障海上油田群电网的关键技术之一，具有非常重要的作用。目前为止没有关于海上油田群电网的状态估计，而海上油田群电网的状态估计是海上油田群电网EMS的核心功能之一，其功能是根据油田群电网的各种量测信息，估计出电网当前的运行状态。

现有传统陆上电网状态估计并不能很好地适应海上油田群电网状态估计的需要，其原因在于：海上油田电网与陆地电网差别较大，主要有以下特点：海上油田电网中电网中量测数量少，量测精度不高；油田电网为规模小且独立运行的环网，运行情况比较复杂；油田电网的发电机组均为燃气轮机，受油田生产和规模扩张的影响，***运行方式多变；油田电网不同产油平台之间通过一条海底电缆相连，容易出现***运行的情况。由于油田电网具有以上特点，因此给状态估计带来了巨大的挑战：1、油田电网中量测数量少，精度低，可能会导致***不可观测，或者状态估计程序无法收敛。2、油田电网规模小，受到扰动后***状态变化快，从而要求状态估计程序要有较快的运行速度，实时反映***的运行状态。3、油田电网发电机组均为燃气轮机，由于燃气轮机惯性小，开机或关机对***状态的影响非常大，因此不适合使用量测量突变检测来查找量测中的错误信息。4、油田电网不同产油平台之间通过一条海底电缆相连，容易出现***运行的情况，导致传统的状态估计程序无法正常估计***的运行状态。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种海上油田群电网的状态估计方法，该方法能有效反应出电网运行状态，估算速度较快。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种海上油田群电网的状态估计方法，其包括以下步骤：1）从能量管理***中获得海上油田群电网***的网络参数，并把这些网络参数输入到海上油田群电网的公共信息模型中；其中，能量管理***为EMS；2）从EMS中的SCADA读取量测数据，量测数据包括遥测量测和遥信量测；其中遥测量测主要包括电压幅值量测、发电机有功功率量测、发电机无功功率量测、负荷有功功率量测、负荷无功功率量测、线路首端有功功率量测、线路首端无功功率量测、线路末端有功功率量测、线路末端无功功率量测和线路电流幅值量测；遥信量测主要包括开关、刀闸开合状态的量测以及变压器分接头位置量测；其中，每一个测点至少要包括三个内容：测点类型、测点号和量测值；3）将所述步骤2）中获得的量测数据权重赋值为1；4）引入节点注入电流作为状态变量，并引入继保量测作为量测量，使约束条件线性化：I＝YU，将状态变量初始化；5）把每一个油田平台电网作为一个区，根据量测残差加权一范数最小值z^*求解状态变量，对每个区分别使用内点法计算出量测残差加权一范数最小值z^*＝h(x^*)，其中x^*是待求解的状态变量；6）若步骤5）中最大量测残差小于门槛1，则保存并输出状态估计结果；若最大量测残差大于门槛1，则将残差最大的数据标记为坏数据，并将坏数据权重赋值为0，判断坏数据的比例，若坏数据比例小于门槛2，重新初始化状态变量并再次进行分区状态估计，若坏数据比例大于门槛2，报警并重新采样；其中门槛1取量测残差为3%；门槛2设定为10%。

所述步骤5）中，所述量测残差包括每个油田平台内非连接点及支路的量测残差和连接节点的量测残差，以及每条海缆连接点的量测残差。

所述步骤5）中，所述状态变量求解方法如下：（1）根据目标函数h(x^*)求解出一组状态变量，设定目标函数h(x^*)为：

$\begin{array}{c}h\left(x^{*}\right)=\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}K\_P_i*{\mathrm{\Δp}}_i+K\_Q_i*\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δq}}_i+K\_U_i*\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δu}}_i\\ +\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}K\_P_{\mathrm{ij}}\left[m\right]*\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]+\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}K\_Q_{\mathrm{ij}}\left[m\right]*\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δq}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]+\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}K\_I_{\mathrm{ij}}\left[m\right]*\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δi}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]\end{array},$

待估计的状态变量有节点电压横坐标U_ix、节点电压纵坐标U_iy、节点注入电流横坐标I_ix和节点注入电流纵坐标I_iy；（2）经步骤（1）得到的状态变量电压和电流之间需要满足潮流约束和不等式约束：

潮流约束YU-I＝0，即

(G₁₁U_1x-B₁₁U_1y)+…+(G_1nU_nx-B_1nU_ny)-I_1x＝0

(G₁₁U_1y-B₁₁U_1x)+…+(G_1nU_ny-B_1nU_nx)-I_1y＝0

·

·

(G_n1U_1x-B_n1U_1y)+…+(G_nnU_nx-B_nnU_ny)-I_nx＝0

(G_n1U_1y-B_n1U_1x)+…+(G_nnU_ny-B_nnU_nx)-I_ny＝0

不等式约束：

-Δp_i≤P_i-(U_ixI_ix+U_iyI_iy)≤Δp_i

-Δq_i≤Q_i-(U_iyI_ix-U_ixI_iy)≤Δq_i

${-\mathrm{\Δu}}_i\≤U_i^2-({U_{\mathrm{ix}}}^2+{U_{\mathrm{iy}}}^2)\≤{\mathrm{\Δu}}_i$

${-\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{ij}}\≤P_{\mathrm{ij}}-[(U_{\mathrm{ix}}^2+U_{\mathrm{iy}}^2)g-U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jx}}g-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jy}}g-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jx}}b+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jy}}b]\≤{\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{ij}}$

${-\mathrm{\Δq}}_{\mathrm{ij}}\≤Q_{\mathrm{ij}}-[-(U_{\mathrm{ix}}^2+U_{\mathrm{iy}}^2)(b+y_c)-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jx}}g+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jy}}g+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jx}}b+U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jy}}b]\≤{\mathrm{\Δq}}_{\mathrm{ij}}$

其中，G，B为节点导纳矩阵Y中的电导和电纳；Δp_i为节点注入有功功率残差，Δq_i为节点注入无功功率残差，Δu_i为节点电压幅值残差，Δp_ij为支路两端有功功率残差，Δq_ij为支路两端无功功率残差；

节点注入有功功率残差 ${\mathrm{\Δp}}_i=|P_i-(U_{\mathrm{ix}}{I}_{\mathrm{ix}}+U_{\mathrm{iy}}{I}_{\mathrm{iy}})|,$

节点注入无功功率残差 ${\mathrm{\Δq}}_i=|Q_i-(U_{\mathrm{iy}}{I}_{\mathrm{ix}}-U_{\mathrm{ix}}{I}_{\mathrm{iy}})|,$

节点电压幅值残差 ${\mathrm{\Δu}}_i=|U_i^2-({U_{\mathrm{ix}}}^2+{U_{\mathrm{iy}}}^2)|,$

支路两端有功功率残差 ${\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]=|P_{\mathrm{ij}}-[(U_{\mathrm{ix}}^2+U_{\mathrm{iy}}^2)g-U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jx}}g-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jy}}g-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jx}}b+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jy}}b\left]\right|,$

支路两端无功功率残差： ${\mathrm{\Δq}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]=|Q_{\mathrm{ij}}-[-(U_{\mathrm{ix}}^2+U_{\mathrm{iy}}^2)(b+y_c)-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jx}}g+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jy}}g+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jx}}b+U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jy}}b\left]\right|,$

支路电流幅值残差： ${\mathrm{\Δi}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]=|I_{\mathrm{ij}}-\sqrt{[{U_{\mathrm{ix}}(y_{i0}+y_{\mathrm{ij}})-U_{\mathrm{jx}}{y}_{\mathrm{ij}}]}^2+[U_{\mathrm{iy}}(y_{i0}+y_{\mathrm{ij}})-U_{\mathrm{jy}}{y}_{\mathrm{ij}}{]}^2}|;$

式中，P_i是节点i注入的有功功率量测；Q_i是节点i注入的无功功率量测；U_i是节点i的电压量测；P_ij是支路从i侧流往j侧的有功功率量测；Q_ij是支路从i侧流往j侧的无功功率量测；I_ij是支路从i侧流往j侧的电流量测；（3）满足步骤（2）约束条件的状态变量还要满足其对应的目标函数最小，进而将该组状态变量进行状态估计。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明由于采用分区计算法，首先分别对各个分区（即各油田平台）电网进行状态估计，然后通过状态估计在本地剔除坏数据，提高了状态估计的计算速度，实时反映***的实际状态，为后面的最优潮流等模块做好基础工作。2、本发明由于采用节点注入电流作为状态变量，可以使约束条件线性化，从而能够更好的处理电流量测，并且提高了状态估计程序的计算速度。本发明可以应用到海油电网的能量管理***(EMS)中，也可以应用于基于实时量测量的电力***监视、分析和控制***。

附图说明

图1是本发明的整体流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

如图1所示，本发明提供一种海上油田群电网的状态估计方法，其包括以下步骤：

1）初始化：从现有的能量管理***（EMS）中获得海上油田群电网***的网络参数，该网络参数包括海缆的电阻、电抗、对地电导、对地电纳以及变压器的变比和阻抗，并把这些网络参数输入到现有海上油田群电网的公共信息模型（CIM模型）中。

2）从EMS中的SCADA（数据采集与监视控制***）读取量测数据，量测数据包括遥测量测和遥信量测；其中遥测量测主要包括电压幅值量测、发电机有功功率量测、发电机无功功率量测、负荷有功功率量测、负荷无功功率量测、线路首端有功功率量测、线路首端无功功率量测、线路末端有功功率量测、线路末端无功功率量测和线路电流幅值量测；遥信量测主要包括开关、刀闸开合状态的量测以及变压器分接头位置量测。其中，每一个测点至少要包括三个内容：测点类型、测点号和量测值。

3）将步骤2）中获得的量测数据权重赋值为1；

4）引入节点注入电流作为状态变量，由于油田电网***中量测的数量少，所以引入继保量测作为量测量。继保量测量测精度比较低且含有较多电流量测，故将节点注入电流引入状态变量，简化***的量测方程，并且使约束条件线性化：I＝YU，从而简化优化计算中的迭代过程，加快了计算的速度。将状态变量初始化，令：

U_x＝1；U_y＝0；

$I_x=\frac{{\mathrm{PU}}_x+{\mathrm{QU}}_y}{U_x^2+U_y^2};$ $I_y=\frac{{\mathrm{PU}}_y-{\mathrm{QU}}_x}{U_x^2+U_y^2},$

其中P、Q分别为节点注入的有功功率和无功功率；U_x为节点电压横坐标；U_y为节点电压纵坐标；I_x为节点注入电流横坐标；I_y为节点注入电流纵坐标。

5）把每一个油田平台电网作为一个区，根据量测残差加权一范数最小值z^*求解状态变量，即对每个区分别使用内点法计算出量测残差加权一范数最小值z^*＝h(x^*)，其中x^*是待求解的状态变量；量测残差包括每个油田平台内非连接点及支路的量测残差和连接节点的量测残差，以及每条海缆连接点的量测残差。

6）若步骤5）中最大量测残差小于门槛1，则保存并输出状态估计结果；若最大量测残差大于门槛1，则将残差最大的数据标记为坏数据，并将坏数据权重赋值为0，判断坏数据的比例，若坏数据比例小于门槛2，重新初始化状态变量并再次进行分区状态估计，若坏数据比例大于门槛2，报警并重新采样。其中门槛1取量测残差，典型值为3%；门槛2根据经验设定为10%。

上述步骤5）中，状态变量求解方法如下：

（1）根据目标函数h(x^*)求解出一组状态变量，设定目标函数h(x^*)为：

$\begin{array}{c}h\left(x^{*}\right)=\min \underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}K\_P_i*{\mathrm{\Δp}}_i+K\_Q_i*\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δq}}_i+K\_U_i*\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δu}}_i\\ +\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}K\_P_{\mathrm{ij}}\left[m\right]*\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]+\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}K\_Q_{\mathrm{ij}}\left[m\right]*\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δq}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]+\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}K\_I_{\mathrm{ij}}\left[m\right]*\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δi}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]\end{array},$

待估计的状态变量有节点电压横坐标U_ix、节点电压纵坐标U_iy、节点注入电流横坐标I_ix和节点注入电流纵坐标I^iy；

（2）经步骤（1）得到的状态变量电压和电流之间需要满足潮流约束和不等式约束，即符合以下约束条件：

潮流约束YU-I＝0，即

(G₁₁U_1x-B₁₁U_1y)+…+(G_1nU_nx-B_1nU_ny)-I_1x＝0

(G₁₁U_1y-B₁₁U_1x)+…+(G_1nU_ny-B_1nU_nx)-I_1y＝0

·

·

(G_n1U_1x-B_n1U_1y)+…+(G_nnU_nx-B_nnU_ny)-I_nx＝0

(G_n1U_1y-B_n1U_1x)+…+(G_nnU_ny-B_nnU_nx)-I_ny＝0

不等式约束：

-Δp_i≤P_i-(U_ixI_ix+U_iyI_iy)≤Δp_i

-Δq_i≤Q_i-(U_iyI_ix-U_ixI_iy)≤Δq_i

${-\mathrm{\Δu}}_i\≤U_i^2-({U_{\mathrm{ix}}}^2+{U_{\mathrm{iy}}}^2)\≤{\mathrm{\Δu}}_i$

${-\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{ij}}\≤P_{\mathrm{ij}}-[(U_{\mathrm{ix}}^2+U_{\mathrm{iy}}^2)g-U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jx}}g-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jy}}g-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jx}}b+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jy}}b]\≤{\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{ij}}$

${-\mathrm{\Δq}}_{\mathrm{ij}}\≤Q_{\mathrm{ij}}-[-(U_{\mathrm{ix}}^2+U_{\mathrm{iy}}^2)(b+y_c)-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jx}}g+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jy}}g+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jx}}b+U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jy}}b]\≤{\mathrm{\Δq}}_{\mathrm{ij}}$

其中，G，B为节点导纳矩阵Y中的电导和电纳；Δp_i为节点注入有功功率残差，Δq_i为节点注入无功功率残差，Δu_i为节点电压幅值残差，Δp_ij为支路两端有功功率残差，Δq_ij为支路两端无功功率残差。

其中，节点注入有功功率残差 ${\mathrm{\Δp}}_i=|P_i-(U_{\mathrm{ix}}{I}_{\mathrm{ix}}+U_{\mathrm{iy}}{I}_{\mathrm{iy}})|,$

节点注入无功功率残差 ${\mathrm{\Δq}}_i=|Q_i-(U_{\mathrm{iy}}{I}_{\mathrm{ix}}-U_{\mathrm{ix}}{I}_{\mathrm{iy}})|,$

节点电压幅值残差 ${\mathrm{\Δu}}_i=|U_i^2-({U_{\mathrm{ix}}}^2+{U_{\mathrm{iy}}}^2)|,$

支路两端有功功率残差 ${\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]=|P_{\mathrm{ij}}-[(U_{\mathrm{ix}}^2+U_{\mathrm{iy}}^2)g-U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jx}}g-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jy}}g-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jx}}b+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jy}}b\left]\right|,$

支路两端无功功率残差： ${\mathrm{\Δq}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]=|Q_{\mathrm{ij}}-[-(U_{\mathrm{ix}}^2+U_{\mathrm{iy}}^2)(b+y_c)-U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jx}}g+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jy}}g+U_{\mathrm{ix}}{U}_{\mathrm{jx}}b+U_{\mathrm{iy}}{U}_{\mathrm{jy}}b\left]\right|,$

支路电流幅值残差： ${\mathrm{\Δi}}_{\mathrm{ij}}\left[m\right]=|I_{\mathrm{ij}}-\sqrt{[{U_{\mathrm{ix}}(y_{i0}+y_{\mathrm{ij}})-U_{\mathrm{jx}}{y}_{\mathrm{ij}}]}^2+[U_{\mathrm{iy}}(y_{i0}+y_{\mathrm{ij}})-U_{\mathrm{jy}}{y}_{\mathrm{ij}}{]}^2}|;$

其中，P_i是节点i注入的有功功率量测；Q_i是节点i注入的无功功率量测；U_i是节点i的电压量测；P_ij是支路从i侧流往j侧的有功功率量测；Q_ij是支路从i侧流往j侧的无功功率量测；I_ij是支路从i侧流往j侧的电流量测。

（3）满足步骤（2）约束条件的状态变量还要满足其对应的目标函数最小，进而将该组状态变量进行状态估计。

上述各实施例仅用于说明本发明，各部件的连接和结构都是可以有所变化的，在本发明技术方案的基础上，凡根据本发明原理对个别部件的连接和结构进行的改进和等同变换，均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (2)

1.一种海上油田群电网的状态估计方法，其包括以下步骤：

1)从能量管理***中获得海上油田群电网***的网络参数，并把这些网络参数输入到海上油田群电网的公共信息模型中；其中，能量管理***为EMS；

2)从EMS中的SCADA读取量测数据，量测数据包括遥测量测和遥信量测；其中遥测量测主要包括电压幅值量测、发电机有功功率量测、发电机无功功率量测、负荷有功功率量测、负荷无功功率量测、线路首端有功功率量测、线路首端无功功率量测、线路末端有功功率量测、线路末端无功功率量测和线路电流幅值量测；遥信量测主要包括开关、刀闸开合状态的量测以及变压器分接头位置量测；其中，每一个测点至少要包括三个内容：测点类型、测点号和量测值；

3)将所述步骤2)中获得的量测数据权重赋值为1；

4)引入节点注入电流作为状态变量，并引入继保量测作为量测量，使约束条件线性化：I＝YU，将状态变量初始化；其中，Y为节点导纳矩阵；I为节点注入电流；U为节点电压；

5)把每一个油田平台电网作为一个区，根据量测残差加权一范数最小值z^*求解状态变量，对每个区分别使用内点法计算出量测残差加权一范数最小值z^*＝h(x^*)，其中x^*是待求解的状态变量；h(x^*)为目标函数；

6)若步骤5)中最大量测残差小于门槛1，则保存并输出状态估计结果；若最大量测残差大于门槛1，则将残差最大的数据标记为坏数据，并将坏数据权重赋值为0，判断坏数据的比例，若坏数据比例小于门槛2，重新初始化状态变量并再次进行分区状态估计，若坏数据比例大于门槛2，报警并重新采样；其中门槛1取量测残差为3％；门槛2设定为10％。

2.如权利要求1所述的一种海上油田群电网的状态估计方法，其特征在于：所述步骤5)中，所述量测残差包括每个油田平台内非连接点及支路的量测残差和连接节点的量测残差，以及每条海缆连接点的量测残差。