商继绿
国网昔阳县供电公司 山西晋中 045300
摘要：近年来，我国经济发展迅速，电力行业发展也有质的飞跃。当前我国对电网的改革已经取得了很好的成绩。然而，电网调控一体化运行电力设备管理仍有未知危险存在，所以对电力设备危险点进行控制与研究非常必要。电力企业对电力设备危险点进行有效控制，对提高电力设备安全稳定运行具有重要意义。基于此，本文对电网调控一体化运行电力设备危险点控制仿真进行了深入探讨。
关键词：电网调控;一体化运行;电力设备;危险点
引言
电网调控是电力企业重要的运行内容和基础，实现电网调控一体化运行和管理是社会经济以及科学技术发展过程中必须面对的问题。一体化运行管理可以有效地提高电网调控的效率，实现电网调控的最优化工作。
1电网调控一体化运行电力设备危险点控制的重要性
（1）电网调度的工作具有整体性和连贯性，即使在不同的阶段，调控工作也具有一定的联系。倘若一个环节出现安全事故，对整个电网的运行具有严重的影响。因此，如果出现调控失误现象，可以对各个环节进行追查，有助于解决安全事故。（2）电网调控操作比较烦琐，相关人员需充分掌握系统具体情况，对于突发问题实施集中果断的处理。与此同时，相关调度人员必须具备处理不同性质事故的能力。（3）在实施调控操作的过程中，可以安排两名值班人员，要求值班人员的经验丰富且工作独立性强。一旦出现错误操作，及时进行纠正，可达到互相监督薄弱的效果。最后，电网调控一体化运行电力设备一体化主要是指，根据不同的电压等级划分变电站，统一管理变电设备以及输变电设备状态，有助于推进设备运行和电网调度的结合，从而实现调控一体化运作的目的。安全事故进行调控对调控人员无直接影响，但是对检修人员和电网系统具有严重的威胁性。
2电网调控一体化运行电力设备危险点控制模型
2.1电力设备危险点检测
在对电网调控一体化运行电力设备危险点进行控制前，首先对电力设备危险点进行检测。先通过数据挖掘获取电网调控一体化运行电力设备危险点数据特征输入量，则有
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式中，p=1，2，…，n，代表电网中电力设备数量;k=1，2，…，d，用于描述危险点数量;ep(k)代表针对某电力设备的特征挖掘结果;yp(k)代表特征挖掘密度函数。
电网调控一体化运行电力设备危险点检测过程为:假设电力设备危险点用Ｒ(u)进行描述，其有危险点时电力设备分布结构用W(u，s)表示，u代表电网调控一体化运行电力设备的分布概率，s代表关联特征。电网调控一体化运行电力设备潜在危险数据的关联特征估计可描述成
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式中，Xi（k）用于描述存在危险点概率设备的概率分布密度函数，mi用于描述电力设备分布范围参数。则通过下式可获取电网调控一体化运行电力设备存在危险点的灵敏度
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电网调控一体化运行状态下电力设备危险点信息的传递函数可通过下式求出
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在对电力设备危险点进行检测时，衡量函数为
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通过下式求出电网调控一体化运行电力设备的不可接受概率
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假设Xi（k）与mi(k)已知，则可获取nd个子单元，以得到电网调控一体化运行电力设备状态参数
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在电网调控一体化运行电力设备危险点检测准确度为γ，可信度为λ的情况下，通过下式构造电力设备危险模型
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依据上述分析，对危险点数据差分累积函数特征进行挖掘，在构造模型符合下式所示的条件时，即可完成对电网调控一体化运行电力设备危险点的准确定位
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2.2危险点控制模型建立
完成对电网调控一体化运行电力设备危险点的检测后，对其特征进行提取，依据危险点历史数据，对未来危险点进行预测，实现对电力设备危险点的控制。采用的控制模型是一种闭环控制系统，主要由危险点检测、特征提取、危险点预测及危险点控制几个阶段。其中危险点预测非常关键，预测控制为依据模型而不特别依赖模型的控制方法，因为其自身特点，无需构造准确的电网调控一体化运行电力设备模型。在对电网调控一体化运行电力设备危险点进行控制的同时，预测一直在进行，因此可持续给出改进的控制序列，将其作用于电力设备，从而达到闭环校正的目的，完成对电网调控一体化运行电力设备危险点的控制。
2.2.1电力设备危险点预测
本节依据检测的电网调控一体化运行电力设备危险点数据，对未来危险点进行预测，从而控制了电力设备危险点。令方程系数表示数据信号特征，根据标准激励，使常系数线性微分方程的数据信号和构建的自回归构件预测模型的数据信号一样。电网调控一体化运行电力设备某随机信号x(n)可看作由白噪声w(n)激励冲击响应使g(n)的电网调控一体化运行电力设备产生的，g(n)和检测的历史危险点有关。x(n)可描述成x(n)=w(n)*g(n)，*代表卷积。则随机信号的输入功率谱Dw和输出功率谱Dx之间的关系式为:
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式中，J用于描述电网调控一体化运行电力设备频率特性。构造自回归模型时，从时域的角度分析，x(n)是由其历史值x(n－k)与激励的当前值w(n)共同形成的，也就是
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根据频域，利用上式对z进行转换，其表达式为:
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由上式可知，J(z)只存在极点内，不存在零点内，且功率谱较为平滑。说明自回归模型的方程是线性方程，其余方程是非线性方程，因此，自回归模型在电网调控一体化的运行应用中较为普遍。假设，h表示自相关预测模型阶数。会对电网调控一体化运行电力设备危险点预测准确性有很大的影响，因此，确定h是必不可少的步骤。若h较大，会形成假的波谱峰值;若h较小，会造成波谱峰值过于平滑，导致部分细节被忽视。首先，对信号进行拟合，从k=1开始，模型阶数呈现逐渐递增的状态;然后，令k增加等式左端先降低后升高，在某k值下得到最小值;最后得到的和该值相应的h值，即为预测模型的最优阶次。
2.2.2跟踪控制
将控制模型中的所有输出在不同时间内追踪相应的期望值vi，采用软约束原则对nk个控制量进行约束，则性能指标的关系式为:
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式中，Ω表示误差权矩阵;Φ表示控制权矩阵。由于，Ω中的信号与输出在不同时间内的跟踪误差相对应，Φ中的信号与μi在不同时间内受到抑制，因此，Ω和Φ在所有信号内均具有不同层面的含义，能够对控制模型提供帮助。如果不存在约束，则可利用预测模型计算出性能指标中的最优值，其计算式为:
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2.2.3反馈校正
在k时刻完成电网调控一体化运行电力设备危险点控制后，利用预测模型计算在不同时间内的输出值，从而获得不同输出量在k+1时刻的预测值xi，1(k+1/k)。根据k+1时刻不同实际输出，比较其对应的预测值，同时计算误差向量，其表达式为:
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通过该误差信息加权法对控制模型进行步长校正，获取经校正后的电网调控一体化运行电力设备危险点控制模型，其表达式为:
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结束语
综上所述，本文对电力设备危险点进行检测，在此基础上建立自回归模型对未来危险点进行预测，通过误差跟踪控制保证输出结果的可靠性。经验证，所提方法能够很好地实现电力设备危险点控制，能够有效完成电力设备的安全运行。
参考文献
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