Сборник докладов - Электроэнергетика глазами молодежи 2010
Подождите немного. Документ загружается.
50
РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЭЭС
НА ОСНОВЕ НОВЫХ ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ,
ТЕХНОЛОГИЙ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
И МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
А.З. Гамм, И.Н. Колосок, А.М. Глазунова, Ю.А. Гришин, Е.С. Коркина
ИСЭМ СО РАН
Введение. Оценивание состояния (ОС) – важнейшая процедура, обеспечивающая
управление электроэнергетической системой (ЭЭС) надежной и качественной информа-
цией [1]. Результатом ОС является расчет установившегося режима (текущего состояния)
ЭЭС на основе измерений параметров режима и данных о состоянии топологии схемы.
При ОС до недавнего времени в качестве измерений использовались в основном телеиз-
мерения (ТИ) и телесигналы (ТС), получаемые от системы SCADA.
Процедура ОС включает в себя решение следующих основных задач [1]:
формирование текущей расчетной схемы по данным ТС;
анализ наблюдаемости;
выявление грубых ошибок в ТИ или обнаружение плохих данных (ОПД);
фильтрация случайных погрешностей ТИ, т.е. получение их оценок;
дорасчет неизмеренных параметров режима.
Основные проблемы, возникающие при ОС, связаны с недостаточным объемом и
низким качеством информации, поступающей от системы SCADA. Кроме того, из-за по-
следовательного сканирования измерений в SCADA-системах невозможна абсолютная
синхронизация данных. Это приводит к ошибкам при формировании расчетной схемы,
появлению ненаблюдаемых районов, критических измерений и критических групп [2], в
которых невозможно обнаружить плохие данные, и, как следствие, к искажению результа-
тов ОС и низкой точности получаемых оценок.
Уровень наблюдаемости и управляемости в ЭЭС существенно повышается внедре-
нием технологии WAMS (Wide-Area Measurement Systems). Ее создание стало возможно с
появлением системы GPS (Global Positioning System) в 80-х годах прошлого века. Основ-
ным измерительным оборудованием систем WAMS, позволяющим контролировать со-
стояние ЭЭС синхронно и с высокой точностью, являются приборы для измерения ком-
плексных электрических величин – PMU (Phasor Measurements Units) [3]. По сравнению со
стандартным набором ТИ, получаемым от системы SCADA, PMU, установленные в узлах,
могут обеспечить точное (погрешность 0,2–0,5 %) измерение модуля и фазы напряжения в
этом узле, а также модулей и фаз токов в смежных с этим узлом ветвях.
С 2005 г. в России создается Система мониторинга переходных режимов (СМПР)
(российский аналог WAMS), основное измерительное оборудование – регистраторы ком-
плексных электрических величин (SMART-WAMS). Задача ОС включена в основной со-
став задач СМПР [4].
Совместное использование ТИ SCADA и PMU-измерений ведет к необходимости
развития существующих методов ОС на основе интеграции данных SCADA и PMU.
Второе направление исследований связано с тем, что в современных условиях
функционирования ЭЭС и управления ими требуется решение задачи ОС для схем боль-
Работа выполнена при поддержке ведущей научной школы грант 4633.2010.8 и РФФИ грант
09-08-91330 ННИО_а.
51
шой размерности (порядка нескольких тысяч узлов), состоящих из параллельно работаю-
щих подсистем. В настоящее время в СО-ЦДУ ЕЭС России для решения комплекса задач
оперативно-диспетчерского управления создана единая расчетная модель, наиболее полно
отражающая топологию и режим ЕЭС, которая включает в себя около 7000 узлов и 10000
ветвей. При ОС схем такой размерности возникают проблемы, связанные с неоднородно-
стью и большим объемом обрабатываемой информации.
Распределенная обработка информации при декомпозиции задачи ОС и ее реализа-
ция на основе мультиагентных технологий является эффективным методом решения этих
проблем. Использование синхронизированных измерений комплексных величин высокой
точности (измерений от PMU) не только существенно улучшает результаты решения зада-
чи ОС, но и повышает эффективность алгоритмов ее декомпозиции.
Развитие методов ОС на основе интеграции данных SCADA и PMU, использование
измерений PMU при декомпозиции задачи ОС привело к необходимости разработки ме-
тодов расстановки PMU при решении задачи ОС ЭЭС. Для реализации методов расста-
новки PMU разработаны алгоритмы на основе эвристических методов.
Задача ОС и методы ее решения. Задача оценивания состояния ЭЭС состоит в
расчете таких значений (оценок) измеренных переменных, при которых их вычисленные
значения максимально приближены к измерениям. При этом в качестве критерия чаще
всего используется критерий взвешенных наименьших квадратов.
Вектор SCADA-измерений, используемых при традиционной постановке ОС ЭЭС,
имеет вид:
,
,
,
,
,
,
, (1)
где
,
– активная и реактивная узловые мощности;
,
– активный и реактивный
перетоки мощности в линиях;
– модуль напряжения в узле;
,
– модули токов в узле
и линии. При решении задачи оценивания состояния вводится понятие вектора состояния
δ,
размерностью 21 (где – число узлов расчетной схемы), включающего
модули и фазовые углы δ напряжений, кроме фиксированной фазы базисного узла. Этот
вектор однозначно определяет как измеренные , так и неизмеренные параметры режима.
В такой постановке задача оценивания состояния сводится к минимизации критерия:
т
, (2)
т.е. к поиску оценок вектора состояния . Этот метод подробно представлен в [1].
В ИСЭМ СО РАН для решения задачи ОС разработан метод контрольных уравне-
ний [5]. Контрольные уравнения (КУ) – это уравнения электрических цепей, в которые
входят только измеренные переменные режима
0. (3)
Их можно получить из системы уравнений установившегося режима после исклю-
чения неизмеренных переменных. Впервые предложенные для достоверизации ТИ, КУ
стали применяться для решения задач, входящих в комплекс ОС в реальном времени. КУ
позволяют обнаружить плохие данные перед выполнением процедуры ОС, при этом ап-
риори выявляются все идентифицируемые ошибочные
измерения без повторения проце-
дуры ОС, но проблемы, связанные с наличием критических измерений и групп и низкой
точностью оценок, сохраняются и требуют привлечения специальных методов [6].
Использование измерений комплексных электрических величин, поступающих от
PMU, позволяет существенно улучшить результаты решения задачи ОС – снять проблемы,
связанные с низкой избыточностью и точностью измерений, и существенно повысить эф-
52
фективность решения задачи ОС как в классической постановке, так и при использовании
КУ.
Развитие методов ОС на основе интеграции данных SCADA и PMU. Современ-
ная система сбора синхронизированных измерений переменных режима в ЭЭС и основан-
ная на этих измерениях технология управления большими энергообъединениями – Wide
Area Measurement&Control System (WAMS/WACS), применяется и в России, где в на-
стоящее время установлено порядка 30 PMU.
Система WAMS (в России – СМПР) представляет собой комплекс устройств PMU,
распределенных по объектам энергосистемы (подстанции, крупные узлы) и связанных In-
ternet-каналами передачи данных с пунктами сбора информации – Phasor Data Concentrator
(PDC) (уровень «СО-РДУ» или «СО-ОДУ»), – в свою очередь передающих ее в центр
управления данными («СО-ЦДУ»). Самым важным из приложений WAMS-платформы
является мониторинг ЭЭС, открывающий новые возможности управления ЭЭС, в частно-
сти, в тех областях, которые функционируют под разными SCADA/EMS-системами внут-
ри взаимодействующих ЭЭС.
С помощью SMART-WAMS (российский аналог PMU) производится точная син-
хронная регистрация фаз и амплитуд токов и напряжений в ЭЭС с периодом 20 мс, при-
своение каждому измерению метки времени с дискретностью 1 мс. В таблице представле-
но сравнение точностей измерений, получаемых от PMU разных производителей.
Таблица – Точности измерений устройств PMU
Измеряемая
величина
SMART-WAMS
(Россия)
BEN6000
(Бельгия)
SEL 421
(США)
RES 521
(Швеция)
Arbiter
(США)
, кВ
±(0,3–0,5) % ±0,1 % ±0,1 % ±0,1 % ±0,02 %
Фазовый угол δ
±0,1° ±0,1° ±0,2° ±0,1° ±0,3°
, А
±(0,3–0,5) % ±0,2 % ±0,2 % ±0,1 % ±0,03 %
Угол φ
между
и
±0,1° ±0,1° ±0,2° ±0,1° ±0,1°
Частота, Гц ±0,001 ±0,002 ±0,01 ±0,002 ±0,005
Погрешность
синх
от GPS
20 мкс 50 мкс 5 мкс 5 мкс 1 мкс
Приведенные показатели подтверждают, что точность измерений отечественных
регистраторов практически не уступает точности зарубежных аналогов. Это позволяет на-
деяться, что с развитием производства отечественных PMU решение задачи ОС перейдет
на новый качественный уровень.
Были проанализированы существующие в настоящее время подходы к решению
задачи ОС с использованием PMU-измерений. Представляется очень привлекательной
идея ОС на основе данных, полученных только от PMU [7]. Это становится возможным,
если количество PMU достаточно для обеспечения наблюдаемости. Как показывают ис-
следования, нет необходимости устанавливать PMU во всех узлах схемы, достаточно ус-
тановить их примерно в 1/3 узлов. Вектор измерений выглядит следующим образом:
δ
,
,
, φ
,
здесь
– модуль тока в ветви, смежной узлу ; φ
– угол между током в этой ветви и на-
пряжением в узле . В этом случае часть компонент вектора состояния оказывается изме-
ренной, а оставшиеся компоненты можно вычислить через измеренные токи. Задача полу-
чения оценок вектора состояния становится линейной и решается за одну итерацию. По-
мимо простоты вычислений достоинством такого подхода
является повышение точности
оценок за счет существенного улучшения точности измерений от PMU по сравнению с
53
обычными ТИ. Кроме того, использование при ОС только данных от PMU не требует до-
полнительной синхронизации данных PMU и SCADA.
Очевидным недостатком при этом является заметное удорожание систем сбора
данных, использующих достаточно новое и пока еще дорогое оборудование, а также про-
блемы, возникающие с управлением большими объемами данных, их передачей и сохра-
нением. Поэтому, по мнению большинства исследователей, в том числе и авторов данной
статьи, максимальный эффект от применения PMU при ОЦ ЭЭС может быть достигнут
при совместном использовании данных от PMU и традиционных ТИ системы SCADA.
При этом возможны различные способы использования данных, полученных от PMU:
1) непосредственное использование в качестве измерений модулей и фаз напряжений
в узлах установки PMU и комплексов токов по отходящим ветвям;
2) использование модулей и фаз напряжений в узлах установки PMU, а также вычис-
ленных по измерениям комплексов токов псевдоизмерений δ и в смежных узлах,
так называемые «расчетные» PMU. Исследования показали [8], что точность изме-
рений «расчетного» PMU практически равна точности измерений физического PMU;
3) в виде псевдоизмерений перетоков мощностей, вычисленных на основе векторных
измерений из выражений
ПИ
√
3
cosφ
, (4)
ПИ
√
3
sinφ
. (5)
Измерения PMU имеют высокую точность, но при сбоях в приеме/передаче воз-
можны ошибки в измерениях фаз напряжений δ, связанные со сдвигом синусоиды напря-
жения относительно синусоиды 50 Гц (точки отсчета). При этом угол сдвига фазы между
током и напряжением φ
не искажается, следовательно, по сравнению с δ такие измере-
ния можно считать более надежными. Поэтому, если измерения δ достоверны, то в задаче
ОС можно применять прямые и «расчетные» PMU-измерения, если нет, то используются
ПИ перетоков (способ 3), так как в уравнения для их расчета (4), (5) не входит измерение
фазы δ, и, если в нем присутствует грубая ошибка, она не повлияет на значение ПИ.
Были выполнены расчеты точности ПИ, полученных по (4), (5), в зависимости от
точности измерений PMU различных производителей. Эти расчеты показали, что точность
у ПИ, полученных по измерениям PMU, значительно выше, чем у ТИ, полученных от
SCADA. Так, для российского устройства SMART-WAMS погрешность ПИ
ПИ
составля-
ет 0,37–0,61 %, для
ПИ
– 0,51–0,76 % [8]. Поэтому использование таких данных повысит
точность результатов решения задачи ОС.
Методика совместного использования данных SCADA PMU при ОС ЭЭС была
реализована и проверена при ОС методом контрольных уравнений [9]. Процедура ОС ме-
тодом КУ включает в себя: формирование КУ, априорную достоверизацию ТИ, расчет оценок
измеренных переменных, выбор базисных измерений и расчет оценок вектора
состояния.
В рамках развития метода КУ были: 1) разработаны топологический и алгебраиче-
ский методы формирования КУ при совместном использовании данных SCADA и PMU;
2) подтверждена правомочность применения методики достоверизации исходной инфор-
мации на основе КУ к нелинейным КУ электрических цепей, получаемым при использо-
вании данных PMU; 3) исследованы алгоритмы выбора базисных измерений при ОС, по-
казано,
что результаты ОС более устойчивы к погрешностям в исходных данных при на-
личии измерений фаз напряжений в векторе измерений; 4) модифицирован алгоритм вы-
бора базисного состава измерений для расчета вектора состояния с учетом данных PMU.
Модифицированные алгоритмы ОС были проверены при расчете тестовых схем и
схем реальных ЭЭС. Результаты свидетельствуют, что данные PMU позволяют
сущест-
54
венно повысить эффективность алгоритмов ОПД и точность получаемых оценок при ОС.
Но при этом сохраняются проблемы, связанные с: 1) неоднородностью расчетных схем и
большим объемом обрабатываемой информации; 2) появлением многочисленных взаимо-
действующих плохих данных на границах подсистем вследствие неточной синхронизации
ТИ; 3) высокой нагрузкой на вычислительные ресурсы в центре управления ЭЭС.
Эффективным методом решения этих проблем является распределенная обработка
данных при декомпозиции задачи оценивания состояния.
Декомпозиция задачи ОС. Распределенный подход к ОС использует процедуры
декомпозиции и агрегирования и состоит в выполнении следующих этапов:
1. Разбивка расчетной схемы на подсистемы тем или иным методом.
2. Оценивание состояния для каждой подсистемы.
3. Координационная задача (расчет граничных переменных и проверка граничных
условий, при невыполнении которых повторяется расчет по подсистемам с но-
выми значениями граничных переменных).
4. Формирование общего решения для всей схемы на основе решений, полученных
для отдельных подсистем, и решения координационной задачи.
В нашем институте разработан подход для решения задачи ОС крупных объеди-
ненных ЭЭС, включающий структурную и функциональную декомпозицию задачи [10].
Структурная декомпозиция выполняется путем разбивки расчетной схемы на подсистемы,
границами которых являются узлы или межсистемные связи. Функциональная декомпо-
зиция выполняется в соответствии с задачами, решаемыми в комплексе ОС: обнаружение
плохих данных, ОС на основе квадратичного и робастного критериев [5].
Основные алгоритмы структурной декомпозиции задачи ОС предполагают разбив-
ку расчетной схемы на подсистемы, границами которых могут быть узлы или ветви [11].
Граничные условия при декомпозиции с граничными узлами: равенство комплексов на-
пряжений граничных узлов и балансовые соотношения в них по
,
. Граничные условия
при декомпозиции с граничными ветвями: балансы
,
по концам граничных ветвей (с
учетом потерь), а также уравнения, связывающие
и δ
по концам этих ветвей.
Разработан двухуровневый алгоритм разбивки расчетной схемы на подсистемы. На
первом этапе схема делится на крупные подсистемы. На втором этапе декомпозиции рас-
четная схема каждой подсистемы делится на области, соответствующие уровням узловых
напряжений, что позволяет существенно понизить неоднородность расчетной схемы.
Двухуровневый алгоритм структурной декомпозиции задачи ОС позволяет: выполнять
параллельную обработку данных для локальных подсистем существенно меньшей раз-
мерности; понизить негативное влияние неоднородности расчетной схемы и телеметриче-
ской информации при расчете подсистем одного класса напряжения; существенно упро-
стить решение координационной задачи, которая в данном случае не требует итерацион-
ных расчетов по подсистемам; сократить время решения задачи ОС для полной схемы.
Функциональная декомпозиция задачи ОС ЭЭС дает возможность повысить эф-
фективность методов ОПД и точность оценок; организовать гибкий выбор метода реше-
ния той или иной задачи ОС для каждой подсистемы, ускорить процесс обработки ТИ и,
соответственно, уменьшить время оценивания состояния полной схемы.
Для реализации разработанного декомпозиционного алгоритма ОС предлагается
использовать
мультиагентный подход [10].
Использование данных PMU при декомпозиции задачи ОС. Распределенная об-
работка данных решает ряд проблем, возникающих при ОС больших объединенных ЭЭС.
Однако сохраняются проблемы, связанные с необходимостью выполнения итерационных
расчетов между подсистемами при решении координационной задачи, необходимостью
55
повторного расчета для полной схемы после выполнения расчетов по подсистемам, появ-
лением многочисленных взаимодействующих плохих данных на границах подсистем
вследствие неточной синхронизации измерений. В ряде случаев эти проблемы сводят на
нет преимущества от использования декомпозиционных алгоритмов. Использование из-
мерений от PMU решает многие из этих проблем.
Установка PMU в граничных узлах позволяет зафиксировать граничные перемен-
ные вектора состояния
, δ
на измеренных с высокой точностью значениях. При
разбивке с граничными узлами и при возможности установки PMU во всех граничных уз-
лах граничные условия выполняются автоматически, а координационная задача состоит в
расчете узловых инъекций в граничных узлах с использованием оценки перетоков мощно-
сти в линиях, полученных при расчете отдельных подсистем. При этом режимы отдель-
ных подсистем могут рассчитываться независимо друг от друга, выполнение итерацион-
ных расчетов по подсистемам не требуется. При разбивке на подсистемы с граничными
ветвями PMU устанавливается в одном из узлов граничной ветви, тогда на другом конце
ветви может быть получено «расчетное» PMU (значения и δ, вычисленные через изме-
рения установленного в смежном узле физического PMU). Размещение PMU в одном из
узлов граничной ветви в сочетании с измерениями от «расчетного» PMU в соседнем узле
обеспечивает выполнение граничных условий в граничной ветви. В этом случае режимы
отдельных подсистем также могут рассчитываться независимо друг от друга, выполнение
итерационных расчетов по подсистемам не требуется.
Для синхронизации (координации) фазовых углов напряжений, получаемых при де-
композиции ОС, используются измерения фазовых углов от PMU, их достаточно по одно-
му в каждой подсистеме. Эти узлы принимаются за базисные узлы подсистем. Измерения
PMU координируют результаты ОС отдельных подсистем. В качестве узлов для установки
PMU при разбивке схемы на подсистемы с граничными узлами целесообразно использо-
вать общие граничные узлы. Такая расстановка PMU одновременно с координацией фазо-
вых углов напряжений по подсистемам упрощает решение координационной задачи.
При разбивке на подсистемы с граничными ветвями в качестве базисного узла ка-
ждой подсистемы можно выбрать узел граничной ветви, в котором установлено PMU. Не-
смотря на то, что во втором узле граничной ветви может быть получено «расчетное»
PMU, использовать такой узел в качестве базисного узла второй подсистемы нежелатель-
но из-за возможности появления грубой ошибки в измерении фазового угла, которая, в
данном случае, исказит значение фазового угла в базисных узлах сразу двух подсистем.
Обнаружение грубых ошибок (плохих данных) в ТИ, или достоверизация, является
одной из наиболее важных задач при ОС ЭЭС. Из-за неточной синхронизации ТИ по под-
системам при расчете параллельно работающих подсистем в их граничных областях могут
возникнуть взаимодействующие, а часто и согласованные плохие данные, что заметно ус-
ложняет процедуру их обработки и может повлиять на сходимость ОС. Точно синхрони-
зированные измерения от PMU, установленных в граничных узлах, позволяют существен-
но повысить эффективность ОПД в граничных областях и точность получаемых оценок.
Расстановка PMU при решении задачи ОС. Расстановка PMU на схеме ЭЭС –
это комбинаторная задача по размещению датчиков на узлах схемы. Результат опре-
деляется критериями расстановки, в качестве которых были использованы ключевые фак-
торы, влияющие на качество решения задачи ОС и быстродействие используемых алго-
ритмов [8]:
1) обеспечение наблюдаемости расчетной схемы;
2) идентификация всех плохих данных;
3) безытерационное решение координационной задачи при декомпозиции задачи
оценивания состояния;
4) точность получаемого решения.
56
Расстановка PMU, оптимальная с точки зрения предложенных критериев, была вы-
полнена с учетом имеющихся SCADA-измерений.
Для обеспечения идентификации всех плохих данных необходимо, чтобы среди
измерений не было критических измерений и критических групп, которые появляются при
низкой избыточности измерений. Грубые ошибки в критических измерениях и критиче-
ских группах не могут быть обнаружены обычными методами анализа плохих данных и
приводят к искажению расчетного режима, следовательно, надежные системы сбора дан-
ных не должны содержать критических измерений и критических групп. Поэтому первым
из предложенных стал критерий обеспечения наблюдаемости расчетной схемы и ликви-
дации критических измерений и критических групп.
Для реализации предложенных критериев был использован ГА, функция полезно-
сти которого позволяет обеспечить наблюдаемость схемы, ликвидировать критические
измерения и группы критических измерений, используя минимальное количество измери-
тельных приборов SCADA и PMU.
Расстановка PMU в граничных узлах подсистем. При декомпозиции задачи ОС в
граничных узлах подсистем необходимо выдерживать точные измерения модулей и фаз
напряжений для безытерационного решения координационной задачи при формировании
оценок полной расчетной схемы. Для этого в граничных узлах устанавливаются PMU. Для
минимизации числа PMU анализируется не только список граничных узлов, но и перечень
линий, которые эти узлы ограничивают. Может оказаться, что граничные узлы, принад-
лежащие одной подсистеме, находятся на концах одной линии. Тогда достаточно на од-
ном конце линии установить PMU, а на другом – получить «расчетное» PMU. При этом
следует придерживаться критерия «максимальное число подсистем, охваченных PMU».
При оптимальном сочетании физических и расчетных PMU во всех граничных узлах под-
систем могут быть определены и δ, необходимые для координации решений отдельных
подсистем. Как показывают расчеты, количество устанавливаемых PMU существенно
меньше количества граничных узлов.
Для реализации этого критерия был разработан алгоритм расстановки PMU с ис-
пользованием метода имитации отжига, относящегося к эвристическим методам. Эти ме-
тоды позволяют использовать при решении задачи расстановки PMU сочетания различ-
ных критериев.
Выводы
1. Свойства решения задачи ОС могут быть существенно улучшены при использо-
вании данных PMU. Максимальный эффект от применения PMU при оценивании состоя-
ния ЭЭС может быть достигнут при совместном использовании данных от PMU и тради-
ционных ТИ системы SCADA.
2. Алгоритмы декомпозиции задачи ОС позволяют решить ряд проблем, возни-
кающих при решение задачи ОС для схем большой размерности, состоящих из параллель-
но работающих подсистем: 1) снижают нагрузку на вычислительные ресурсы в центре
управления объединенной ЭЭС; 2) минимизируют объемы информации, передаваемой
между центрами управления параллельно работающих подсистем и центром координа-
ции; 3) сокращают время ОС для полной схемы.
3. Использование синхронизированных измерений комплексных электрических
величин высокой точности, поступающих от PMU, позволяет решить ряд проблем, возни-
кающих при декомпозиции задачи ОС: 1) установка PMU в граничных узлах подсистем
максимально упрощает решение координационной задачи и не требует выполнения ите-
рационных расчетов по подсистемам; 2) задание узлов с PMU в качестве базисных узлов
подсистем обеспечивает координацию фазовых углов напряжений при расчете по подсис-
57
темам; 3) измерения от PMU, установленных вблизи граничных узлов, существенно по-
вышают эффективность обнаружения плохих данных в граничных областях и точность
получаемых оценок.
4. Результаты экспериментальных расчетов показали, что использование измере-
ний комплексных электрических величин (данных PMU) в сочетании с ТИ SCADA позво-
ляет существенно улучшить результаты решения задачи ОС и повысить эффективность
алгоритмов декомпозиции задачи ОС.
Список использованных источников
1. Оценивание состояния в электроэнергетике / Гамм А.З., Герасимов Л.Н., Голуб И.И. и
др. М.: Наука, 1983. 302 с.
2. Гамм А.З., Голуб И.И. Наблюдаемость электроэнергетических систем. М.: Наука.
1990. 200 с.
3. A.G. Phadke. Synchronized Phasor Measurements. A Historical Overview. – IEEE/PES
Transmission and Distribution Conference, 2002, vol. 1, P. 476-479.
4. Аюев Б.И., Куликов Ю.А. Перспективные направления использования системы мони-
торинга переходных режимов ЕЭС/ОЭС // Proceedings of the International Conference
«Relay Protection and Substation Automation of Modern Power Systems»,
http://www.energo-info.ru/images/pdf/Rele/Session_4/S4-2.pdf
5. Обнаружение грубых ошибок телеизмерений в электроэнергетических системах /
А.З. Гамм, И.Н. Колосок. Новосибирск: Наука, 2000. 152 с.
6. Глазунова А.М., Колосок И.Н. Достоверизация критических измерений и критических
групп на основе контрольных уравнений при оценивании состояния ЭЭС // Труды
Всероссийской конференции «Энергетика России в ХХI веке: развитие, функциони-
рование, управление». Иркутск, 2006. C. 696–704.
7. Jian Chen and Ali Abur. Placement of PMUs to enable bad data detection in state estima-
tion. // IEEE Trans. on Power Systems. –November 2006.Vol.21, № 4, pp. 1608-1615.
8. Коркина Е.С. Автореферат канд. дисс. «Развитие методов ОС ЭЭС на основе интегра-
ции данных SCADA и PMU», 2009.
9. Гамм А.З., Глазунова А.М., Гришин Ю.А., Колосок И.Н., Коркина Е.С. Развитие алго-
ритмов оценивания состояния электроэнергетической системы // Электричество. 2009,
№ 6. С. 2–9.
10. Колосок И.Н., Пальцев А.С. Двухуровневый иерархический алгоритм оценивания со-
стояния ЭЭС и его реализация на основе мультиагентного подхода // Сб. докладов III
Международной научно-практической конференции «ЭНЕРГОСИСТЕМА: управле-
ние, конкуренция, образование». Т. 1. Екатеринбург, УГТУ-УПИ, 2008. С. 354–359.
11. Гамм А.З. Алгоритмы декомпозиции для решения проблемы оценивания состояния
ЭЭС //
Электронное моделирование. 1983, № 3, C. 63–68.
58
РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ВЕКТОРНОЙ РЕГИСТРАЦИИ
ПАРАМЕТРОВ РЕЖИМА В ЕЭС РОССИИ
Б.И. Аюев
1
, А.В. Данилин
2
, П.М. Ерохин
1
,
Ю.А. Куликов
1
, С.А. Павлушко
1
1
ОАО «СО ЕЭС»,
2
ОАО «НИИПТ»
Новые подходы и методы управления режимами электроэнергетических сис-
тем. Одним из приоритетов технологического развития крупнейших энергосистем мира
является использование технологии векторной регистрации параметров режимов (Phasor
Measurement Technology, PMT). На базе этой технологии созданы и внедряются системы
масштабных синхронизированных измерений (Wide Area Measurement Systems, WAMS),
которые широко используются для повышения уровня информационного обеспечения и
качества управления режимами энергосистем, развиваются системы
защиты и управления
режимам электроэнергетических систем Wide Area Control Systems (WACS) и Wide Area
Protection Systems (WAPS).
В настоящее время несколько областей применения РМТ (WAMS, WACS и WAPS)
объединяются одним термином – WAMPACS (Wide Area Measurement, Protection and
Control System). Российские ученые и энергетики используют термин «Система монито-
ринга переходных процессов » (СМПР).
Особенностями СМПР, отличающими ее от систем телеметрии и определяющими
широкий спектр ее применения, являются синхронизация измерений параметров режимов
с
помощью космических спутников и высокая дискретность их регистрации.
Использование технологии векторной регистрации параметров эффективно как при
решении «офф-лайн»-задач (верификация динамических моделей, анализ причин и по-
следствий технологических нарушений и системных аварий, анализ низкочастотных коле-
баний, , так и при решении «он-лайн»-задач (управление режимами в реальном времени,
визуализация текущего состояния режима).
Для применения РМТ большое значение приобретает процедура информационного
обмена между регистраторами, установленными на объектах, концентраторами данных и
диспетчерскими центрами, в которых созданы центры управления СМПР.
Каждая решаемая с помощью РМТ В процессе разработки и внедрения РМТ ста-
новится очевидным, что передавать в единые центры обработки данных весь объем
пер-
вичных измерений не требуется, так как часть необходимой информации может быть по-
лучена на месте путем вычислений. Наибольшая эффективность достигается при возмож-
ности вести обмен информацией между объектами управления, минуя единый центр сбора
данных. Задача управления режимами предъявляет свои требования к составу, объему и
периодичности получения информации. Определение требований
к составу измеряемых и
вычисляемых параметров для каждой задачи позволяет оптимизировать систему сбора и
передачи информации, создав информационную систему, доставляющую данные до места
обработки только в необходимом объеме и составе.
Передача только необходимой информации и произведение вычислений «на месте»
способствуют существенному снижению требований к пропускной способности каналов
передачи данных и мощности центров обработки данных. Это позволяет более эффектив-
но применять технологию векторной регистрации параметров, особенно для управления
режимами энергосистемами в реальном времени.
Создание многофункциональной территориально-распределенной автоматической
системы сбора и межуровневой транспортировки информации от СМПР/WAMPACS, на-
страиваемой по запросу, позволит реализовать требования к составу и объему параметров.
59
Повышение качества наблюдаемости электроэнергетической системы. Наблю-
даемость энергосистемы, всех ее компонентов – генераторов, оборудования подстанций,
ЛЭП и др. – основа качественного управления ее работой, обеспечения ее надежности и
экономической эффективности.
Значения параметров электрического режима (мгновенные и интегральные), со-
стояние коммутационных аппаратов, рабочие характеристики оборудования электростан-
ций, подстанций и ЛЭП – те индикаторы, которые позволяют определить состояние энер-
госистемы, ее динамические и статические характеристики, увидеть тенденции к измене-
нию, предупреждать возникновение технологических нарушений и их развитие в аварии.
В настоящее время центры диспетчерского управления разных уровней применяют
в своей деятельности системы SCADA, разработанные с учетом наличия телемеханики
сорокалетней давности. Они рассчитаны на прием и обработку телеинформации со скваж-
ностью не чаще 1 раза в секунду, а сами системы телемеханики допускают задержки в
доставке информации до нескольких десятков секунд. Такие системы позволяют наблю-
дать только установившийся электрический режим. Быстротекущие процессы в энерго-
системе наблюдать с их помощью невозможно. Как показывает практика, отсутствие ин-
формации о динамических процессах в энергосистеме не всегда позволяет своевременно
распознать развитие аварий. Другим существенным недостатком действующих систем
телемеханики является отсутствие высокоточной синхронизации измерений по астроно-
мическому времени, что делает практически невозможным проведение правильного ана-
лиза протекания в энергосистеме динамических переходных процессов.
Полученные от WAMS синхронизированные одномоментные измерения тока и на-
пряжения и их производные составляют основу для создания и работы инструментов
принципиально нового качества для определения состояния ЭЭС и анализа ее режимов.
Текущее состояние СМПР ЕЭС/ОЭС. Система СМПР энергообъединения энер-
госистем стран СНГ и Балтии (ЕЭС/ОЭС) представляет собой совокупность векторных
регистраторов параметров режима (далее – регистраторов), концентраторов данных, кана-
лов передачи информации между регистраторами, концентраторами данных и центрами
управления, а также средств обработки полученной информации. Принципы создания
СМПР и требования к основным ее элементам представлены в [1, 2]. Регистраторы уста-
навливаются в крупных энергоузлах, на межсистемных связях и на электростанциях вто-
ричного регулирования. Ими оснащаются объекты, распределенные по всей территории
энергообъединения ЕЭС/ОЭС – с Юга (Южноказахстанская ГРЭС) на Север (ПС Ленин-
градская) и с Востока (Харанорская ГРЭС) на Запад (ПС Западноукраинская). Схема раз-
мещения регистраторов СМПР показана на рисунке 1.
В 2009 году были введены в эксплуатацию регистраторы на следующих объектах
ЕЭС России: Братский переключательный пункт (ОЭС Сибири), ПС 500 кВ Бекетово, ПС
500 кВ Тюмень, ПС Вятка (ОЭС Урала), Каширская ГРЭС, ТЭЦ-26 ОАО «Мосэенерго»,
ПС Липецкая (ОЭС Центра), ПС 330 кВ Выборгская, ПС Кингисеп (ОЭС Северо-Запада).
Концерн «Росэнергоатом» запланировал в ближайшее время ввод регистраторов на атом-
ных электростанциях ЕЭС России: Калининской, Курской, Смоленской, Нововоронеж-
ской, Балаковской, Волгодонской, Кольской.
С помощью СМПР основные режимные параметры на шинах и на отходящих ли-
ниях подстанций (токи и напряжения, преобразованные в цифровые последовательности с
помощью АЦП) позволяют фиксировать частоту электрического тока, действующие зна-
чения величин и углов векторов напряжений и перетоков мощности. Эти параметры реги-
стрируются в одинаковые моменты времени с помощью сигналов PPS (pulse per second),
посылаемых космическими спутниками.