CN113139718B - 一种电力***状态并行估计方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明属于电力***领域，提供了一种电力***状态并行估计方法及***。其中，该方法包括获取电力***的电气接线图及量测配置，构建相应的分块信息矩阵网络图，采用最小长度算法对分块信息矩阵网络图进行编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图；根据有向因子图构建道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务；基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，迭代求解各并行任务中的子任务所对应的电力***状态。
Description
技术领域
本发明属于电力***领域，尤其涉及一种电力***状态并行估计方法及***。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
作为能量管理***EMS中重要的功能模块电力***状态估计，通常根据电网调度控制方式采用集中估计的模式。随着电网规模的扩大，计算规模成倍增加。由于电网结构的特点，在状态估计计算中的信息矩阵也呈现出高度稀疏的特点，采用稀疏矩阵技术进行计算可大大提高状态估计的计算速度。然而，对于电力***状态估计而言，采用稀疏矩阵技术对节点优化编号须预先知道信息矩阵非零元的分布。以电力***应用最为广泛的加权最小二乘法为例，该信息矩阵的非零元的分布取决于量测雅可比矩阵互乘的结果，在***节点较多，量测冗余较高的情况下，量测雅可比矩阵维数相应较高，直接通过量测雅可比矩阵互乘来确定信息矩阵非零元的分布，计算量较大。
作为能量管理***EMS中重要的功能模块电力***状态估计，通常根据电网调度控制方式采用集中估计的模式。随着电网规模的扩大，调度的分层分区控制模式，使得传统的集中式状态估计越来越无法适应代电网的发展需求。将电网分为若干子区域，子区域各自独立估计的分布式状态更具现实意义。目前已有的分布式状态估计模型主要分为以下几类：主从协调分层估计方法，分区层各分区独立估计，分区边界点的状态经协调层修正后返回各分区，直至满足收敛条件；去中心化分散式估计，各分区仅与相邻区域交换信息，无需上层协调，该类方法易于实现，但收敛性较弱。以上分布式算法存在的主要问题有：边界点处估计结果与集中估计结果相比，存在不一致性；不同分区参考相角选取问题。PMU装置由于可以直接测得母线电压幅值或相角，在分布式估计中可有效解决参考相角的问题。已有的分布式状态估计模型在对电力***进行划分时，主要以地理区域为参考，或在联络线路进行分割，各区不重叠，但边界点的状态变量的是重叠的；或者在边界点进行母线撕裂。以上研究的分布式算法以异步迭代为主。现有的垂直并行计算模式，任务划分与网络结构，地理位置无关，而与计算节点中信息矩阵G的结构及形成密切相关，该方法不存在异步协调估计的参考相角的问题，可实现并行计算结果与集中估计结果一致。但该方法在每个垂直纵剖面求解相关状态变量时，未考虑信息矩阵G其它节点对该值的影响，直接将各相关剖面结果取平均值，其有效性值得商榷。
发明人发现，现有的电力***状态估计方案存在计算量大，且采用并行方案计算的有效性差的问题。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种电力***状态并行估计方法及***，其基于厂站的并行计算任务划分，基于信息矩阵结构的特点，以注入边最少为原则实现矩阵方程求解，在求解过程中，根据数据流的方向，对计算任务进行划分，实现同一任务内无关联的厂站并行计算。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种电力***状态并行估计方法。
一种电力***状态并行估计方法，包括：
获取电力***的电气接线图及量测配置，构建相应的分块信息矩阵网络图；
采用最小长度算法对分块信息矩阵网络图进行编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图；
根据有向因子图构建道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务；
基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，迭代求解各并行任务中的子任务所对应的电力***状态。
本发明的第二个方面提供一种电力***状态并行估计***。
一种电力***状态并行估计***，其包括：
分块信息矩阵网络图构建模块，其用于获取电力***的电气接线图及量测配置，构建相应的分块信息矩阵网络图；
有向因子图形成模块，其用于采用最小长度算法对分块信息矩阵网络图进行编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图；
并行任务划分模块，其用于根据有向因子图构建道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务；
状态并行估计模块，其用于基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，迭代求解各并行任务中的子任务所对应的电力***状态。
本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的电力***状态并行估计方法中的步骤。
本发明的第四个方面提供一种计算机设备。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的电力***状态并行估计方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供了一种电力***状态并行估计方法，该方法无须预先分析雅可比矩阵，在已知电力***网络图及相应的各节点支路的量测配置条件下，即可确定信息矩阵的网络图结构，以信息矩阵的网络图为基础，即可实现节点的快速优化编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图，进而构建出道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务，基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，各并行任务中的子任务可在每次迭代求解过程中，并行展开前代及回代计算，实现了同一任务内无关联的厂站并行计算，提高了电力***状态估计的效率及估计值的有效性。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明实施例的一种电力***状态并行估计方法流程图；
图2是本发明实施例的电力***接线图；
图3是本发明实施例的信息矩阵网络图；
图4是本发明实施例的MD-ML算法编号及前代有向因子图；
图5是本发明实施例的前代计算道路树；
图6是本发明实施例的并行任务划分。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一
参照图1，本实施例的一种电力***状态并行估计方法，其包括：
S101：获取电力***的电气接线图及量测配置，构建相应的分块信息矩阵网络图。
电力***网络图与信息矩阵对应的网络图存在一定的映射关系。定义电力***连通片的接线图S＝(V(S),E(S)),其中V(S)顶点的集合为电力***拓扑分析后母线节点，E(S)由不含接地支路的等值电气支路构成(接地支路只影响G阵对角元素)。
定义信息矩阵G对应的无向网络图为SG＝(V(SG),E(SG))，其每一顶点对应矩阵G的一个对角元子阵，易知V(S)＝V(SG)，若边且满足如下条件，则
1.支路i,j之间配置有有功功率或无功功率量测；
2.节点i有注入有功功率或无功功率量测；
3.节点j有注入有功功率或无功功率量测。
根据上述原则，若已知电力***网络及量测配置，可直接得到该***对应的G阵网络图。
若***共有厂站Ns个，将状态变量按厂站进行重新划分，则：
式中，xi为厂站i对应的状态变量向量，可知，该变量维数由各厂站拓扑分析后母线节点数决定。
相应地，状态估计求解的迭代方程写成如下形式：
式中，Gii，Gij不再为固定的2×2维矩阵，若厂站i，j节点数分别为ni， nj，则Gii,Gij维数分别是2ni×2ni，2ni×2nj。
子阵Gij为零阵的条件为：
(1)厂站i，j之间无联络线；
(2)厂站之间有联络线，联络线两端均无支路功率量测，且联络线两端的节点均无节点注入功率量测。
在本实施例中，在构建相应的基于厂站的分块信息矩阵网络图的过程中，厂站节点即为分块信息矩阵网络图的节点。
两个厂站之间有联络线，若联络线两端的节点至少有一个节点注入功率量测，则对应的分块信息矩阵网络图中的两个节点增加一条边。
两个厂站之间有联络线，若联络线两端至少有一个支路功率量测，则对应的分块信息矩阵网络图中的两个节点增加一条边。
通常情况下，若各厂站之间通过联络线联接，该联络线可保证功率量测的配置，此种情况下，厂站的地理接线图与信息矩阵的网络图是一致的。
根据电力***接厂站连接特点，基于厂站的分块矩阵也是高度稀疏的对称结构。这意味着各厂站可独立计算Gii，并行计算Gij。同时，在求解式(2)的过程中，其前代与回代也可实行不同分块节点的并发操作，最终实现并行计算的状态估计。
如图2所示厂站接线图，量测配置如图2中显示，则分块信息矩阵G对应的网络图SG为图2，两图并非完全一致。这是由于厂站3，6无注入功率且两厂站间联络线没有配置功率量测，导致边(3，6)并没有出现在信息矩阵的网络图上。
S102：采用最小长度算法对分块信息矩阵网络图进行编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图。
如图2和图2所示网络图为例，采用稀疏矩阵节点优化策略，考虑迭代过程中引起注入元最少的原则，采用最小长度算法(MD-ML，Mininum Degree-Mininum Length)进行编号，可得前代计算的有向因子图(虚线为注入产生的边)。
设网络图SG＝(V(SG),E(SG))，V(SG)为图中节点集合，E(SG)为所有边的集合，定义：
L(i)：节点i的深度，初始值为0；
D(i)：节点i的出线度，初始值为与节点i相联边的总数；
最小长度算法流程如下：
1.当前编号n＝1；
2.遍历V(SG)中未编号的节点，找到出线度D()最小的节点；
3.若出线度最小的节点有多个时，确定深度L(i)最小的点；
4.设节点i编号为n；
5.注入边处理：若消去节点i过程中会产生注入边(j,k),则修改D(j)＝ D(j)+1，D(k)＝D(k)+1，同时，将该边加入集合E(SG)＝E(SG)∪(j,k)；
6.修正网络图：若与节点i关联的边(i,j)未被遮盖，遮盖边(i,j)，同时修改节点j的深度及出线度L(j)＝max{L(j)+1,L(j)}，D(j)＝D(j)-1；遮盖节点i；
7.n＝n+1；
8.若还有未编号(未被遮盖)的节点，转1；
9.节点编号结束。
编号结束后，取消所有遮盖，并规定该图中每条边(含注入边)的正方向为编号小的节点指向编号大的节点，即可得到前代计算的有向因子图。
以图3所示节点编号对G阵排序，若采用集中式估计，无论从内存使用，还是计算速度上都能有效提高估计算法的计算效率。
S103：根据有向因子图构建道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务。
按照前代计算方向，图3为前代计算道路树，根据图4，可知各深度相同的节点可同时进行计算，由此，一次完整的计算任务划分为4步完成(如图4)，其中任务1中厂站1，2，3，4可同时展开计算，任务2中厂站5，6可同时时行。
S104：基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，迭代求解各并行任务中的子任务所对应的电力***状态。
其中，任一个电力***，在已知G阵网络图的条件下，均可实现基于信息矩阵G并行状态估计。对比图2及图3可知，由于计算过程中注入边的的产生，基于信息矩阵的任务划分，是不完全依赖于厂站地理位置的。
所述电网状态估计的量测方程为：量测量向量等于非线性量测函数向量与量测误差的累加和；非线性量测函数向量为电力***的状态变量函数。
电网状态估计的量测方程可表达如下：
z＝h(x)+v (3)
式中：z为量测量向量(通常包括传输线路、变压器、节点注入的有功、无功功率，节点电压幅值等)，x为***的状态变量，即除平衡节点外电压向量，h(x) 为非线性量测函数向量，v为量测误差，一般假定各量测分量相互独立且服从均值为零的正态分布。
若***共有m个量测，n个节点电压向量待求，定义
z＝[z1 z2 ... zm]T (4)
x＝[x1 x2 ... xn]T (5)
h＝[h1(x) h2(x) ... hm(x)]T (6)
电力***中广泛应用的加权最小二乘估计(WLS)的目标函数可表达为：
J(x)＝(z-h(x))TR-1(z-h(x)) (7)
式中：R-1为量测误差方差阵，形式如下：
对式(7)求解的迭代公式如下：
Δx＝(HTR-1H)-1HTR-1(z-h(x)) (9)
量测雅可比矩阵形式
式(9)也可写成：
GΔx＝ΔY (11)
其中G＝HTR-1H,ΔY＝HTR-1(z-h(x))。
对信息矩阵G按节点进行划块，则式(11)可写为
节点i在信息矩阵中对角元的子阵为
节点i j之间在信息矩阵中的子阵为
若定义
xi＝[θi vi]T i＝1,....,n (15)
可知，将式(15)代入式(13)、(14)子阵Gii，Gij的元素具体如下(均为2×2小阵)
式(16)表明Gii是个对称阵
同理
式(17)亦表明Gji＝Gij T，上述推理表明：若状态变量定义形式如式(15)，则G 是个对称方阵。
观察式(16)，若节点i可观，则Gii为非零子阵。
若定义节点i的电压幅值量测zv,i，注入功率量测zp,i(节点注入有功功率，注入无功功率)，节点i,j之间的功率量测表示为zp,i-j，zp,j-i，其中zp,i-j表示从节点i流向节点j的功率，zp,i-j表示从节点j流向节点i功率，定义
zi-j＝zp,i∪zp,j∪zp,i-j∪zp,j-i (18)
式(17)可写为
其中，zi-j≠φ表示与节点i,j关联的量测集合不为空，zk为量测集zi-j中的量测量，式(19)表明：若节点i,j之间有直接支路连接，且至少存在一个关联的功率量测(即相关量测集合不为空)，则子阵Gij为非零子阵，否则，该阵为0子阵。
同理可得
以上分析表明，有关节点i的计算，Gii，Gij，…Δyi均只与节点自身及其直接相邻节点的有关。信息矩阵为高度稀疏的对称矩阵，且矩阵结构与电力***拓扑结构和量测配置有关。
实施例二
本实施例提供了一种电力***状态并行估计***，其包括：
分块信息矩阵网络图构建模块，其用于获取电力***的电气接线图及量测配置，构建相应的分块信息矩阵网络图；
有向因子图形成模块，其用于采用最小长度算法对分块信息矩阵网络图进行编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图；
并行任务划分模块，其用于根据有向因子图构建道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务；
状态并行估计模块，其用于基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，迭代求解各并行任务中的子任务所对应的电力***状态。
此处需要说明的是，本实施例的电力***状态并行估计***中的各个模块，与实施例一中的电力***状态并行估计方法中的各个步骤一一对应，其具体实施过程相同，此处不再累述。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的电力***状态并行估计方法中的步骤。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的电力***状态并行估计方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory， ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种电力***状态并行估计方法，其特征在于，包括：
获取电力***的电气接线图及量测配置，构建相应的分块信息矩阵网络图；
采用最小长度算法对分块信息矩阵网络图进行编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图；
根据有向因子图构建道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务；
基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，迭代求解各并行任务中的子任务所对应的电力***状态；
在构建相应的分块信息矩阵网络图的过程中，厂站节点即为分块信息矩阵网络图的节点；
基于厂站的分块矩阵为高度稀疏的对称结构，各厂站可独立计算各子阵；在求解迭代方程的过程中，其前代与回代可实行不同分块节点的并发操作，实现并行计算的状态估计；
在构建相应的分块信息矩阵网络图的过程中，两个厂站之间有联络线，若两个厂站所含节点至少有一个有功率量测，则对应的分块信息矩阵网络图中的两个节点增加一条边；
在构建相应的分块信息矩阵网络图的过程中，两个厂站之间有联络线，若联络线两端至少有一个功率量测，则对应的分块信息矩阵网络图中的两个节点增加一条边。
2.如权利要求1所述的电力***状态并行估计方法，其特征在于，所述有向因子图为前代计算的有向因子图。
3.如权利要求1所述的电力***状态并行估计方法，其特征在于，所述电网状态估计的量测方程为：量测量向量等于非线性量测函数向量与量测误差的累加和；非线性量测函数向量为电力***的状态变量函数。
4.如权利要求3所述的电力***状态并行估计方法，其特征在于，各量测量的分量相互独立且服从均值为零的正态分布。
5.一种电力***状态并行估计***，其特征在于，包括：
分块信息矩阵网络图构建模块，其用于获取电力***的电气接线图及量测配置，构建相应的分块信息矩阵网络图；
有向因子图形成模块，其用于采用最小长度算法对分块信息矩阵网络图进行编号，以最少注入元为目标，形成有向因子图；
并行任务划分模块，其用于根据有向因子图构建道路树，将道路树中的深度相同的节点划分为同一并行任务；
状态并行估计模块，其用于基于电网状态估计的量测方程及划分的并行任务，迭代求解各并行任务中的子任务所对应的电力***状态；
在构建相应的分块信息矩阵网络图的过程中，厂站节点即为分块信息矩阵网络图的节点；
基于厂站的分块矩阵为高度稀疏的对称结构，各厂站可独立计算各子阵；在求解迭代方程的过程中，其前代与回代可实行不同分块节点的并发操作，实现并行计算的状态估计；
在构建相应的分块信息矩阵网络图的过程中，两个厂站之间有联络线，若两个厂站所含节点至少有一个有功率量测，则对应的分块信息矩阵网络图中的两个节点增加一条边；
在构建相应的分块信息矩阵网络图的过程中，两个厂站之间有联络线，若联络线两端至少有一个功率量测，则对应的分块信息矩阵网络图中的两个节点增加一条边。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的电力***状态并行估计方法中的步骤。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的电力***状态并行估计方法中的步骤。
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| 电力***暂态稳定空间并行仿真;杨建林;《中国知网硕士论文电子期刊 工程科技II辑》;20070515;第1-6章 * |
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