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申请/专利权人：武汉华飞智能电气科技有限公司;中国长江电力股份有限公司

摘要：本发明提供一种梯级水电站设备故障应急调度方法及系统，该方法包括如下步骤：获取梯级水电站中各个层级水电站的历史运行数据和实时运行数据；确定各个层级水电站在电网拓扑中的重要潮流断面；基于重要潮流断面并结合实时运行数据和电网拓扑进行设备故障分析监测；根据设备故障分析监测的故障分析结果计算故障水电站的发电功率损失；结合实时运行数据和发电功率损失并采用遗传算法生成梯级水电站的初始应急调度方案；预测得到所有故障水电站均恢复至正常运行状态的维修恢复时间；结合实时运行数据、发电功率损失和维修恢复时间并采用二代遗传算法生成梯级水电站的最优应急调度方案。本发明具有能够安全快速进行实时应急调度的效果。

主权项：1.一种梯级水电站设备故障应急调度方法，其特征在于，包括如下步骤：获取梯级水电站中各个层级水电站的历史运行数据和实时运行数据；对于每个所述层级水电站，基于所述层级水电站的电网拓扑获取所述层级水电站的电网结构数据，从所述历史运行数据中提取所述层级水电站的水电站发电数据；结合所述电网结构数据和所述水电站发电数据进行潮流计算，根据潮流计算结果分析所述电网拓扑中所有节点和所有线路的重要度，并通过预设的重要度阈值筛选出所述电网拓扑中的初始关键节点和初始关键线路；通过模拟所述层级水电站的水电站出力变化完成所有所述初始关键节点和所述初始关键线路的潮流敏感性分析，计算得到所有所述初始关键节点和所述初始关键线路的潮流敏感度，通过预设的敏感度阈值筛选出所述电网拓扑中的目标关键节点和目标关键线路；结合所有所述目标关键节点和所述目标关键线路确定所述层级水电站在所述电网拓扑中的多个重要潮流断面，所述重要潮流断面与对应所述层级水电站的水电站出力存在直接关联关系；所述通过模拟所述层级水电站的水电站出力变化完成所有所述初始关键节点和所述初始关键线路的潮流敏感性分析，计算得到所有所述初始关键节点和所述初始关键线路的潮流敏感度，通过预设的敏感度阈值筛选出所述电网拓扑中的目标关键节点和目标关键线路具体包括如下步骤：模拟所述层级水电站的水电站出力变化；在所述层级水电站出现所述水电站出力变化时，通过预设的灵敏度系数分别量化计算每个所述初始关键节点和所述初始关键线路的潮流敏感度，所述灵敏度系数为电压灵敏度或功率灵敏度；基于所述潮流敏感度并通过预设的敏感度阈值筛选出所述电网拓扑中的目标关键节点和目标关键线路；对于每个所述层级水电站，基于所述重要潮流断面并结合所述实时运行数据和所述电网拓扑进行设备故障分析监测；若通过所述故障分析监测确定任意一个或多个所述层级水电站出现设备故障，则将出现所述设备故障的所述层级水电站标记为故障水电站，根据所述设备故障分析监测的故障分析结果计算所述故障水电站的发电功率损失；结合所述实时运行数据和所述发电功率损失构建第一约束条件；以最大化所述梯级水电站的总发电效益为优化目标，结合所述优化目标和所述第一约束条件构建所述梯级水电站的应急调度模型，所述优化目标的表达公式如下： ；式中：表示最大化所述梯级水电站的总发电效益的优化目标函数，和均表示优化目标权重，表示调度周期的总时间段数，表示所述层级水电站的数量，表示第个所述层级水电站在第个调度时间段中的发电功率，表示第个调度时间段的时间长度，表示最小值函数；基于各个所述层级水电站的发电引用流量通过染色体编码生成一代初始种群；根据所述优化目标计算所述一代初始种群的种群适应度值，并根据所述种群适应度值生成交叉算子和变异算子；结合所述交叉算子和所述变异算子完成所述一代初始种群的种群交叉操作和种群变异操作，并更新所述一代初始种群的种群适应度值；根据更新后的种群适应度值更新所述一代初始种群；重复所述种群交叉操作、所述种群变异操作以及种群迭代更新操作，直至种群更新达到最大迭代次数，得到一代最优种群；基于所述一代最优种群生成所述梯级水电站的初始应急调度方案；对所有所述故障水电站进行故障定位和故障维修调度，并预测得到所有所述故障水电站均恢复至正常运行状态的维修恢复时间；将所述初始应急调度方案与所述一代初始种群进行混合染色体编码，生成二代遗传算法的二代初始种群；以最大化所述梯级水电站的总发电效益为优化目标，利用所述维修恢复时间将所述第一约束条件更新为第二约束条件；基于所述二代遗传算法并结合所述第二约束条件，利用所述二代遗传算法生成所述梯级水电站的最优应急调度方案。

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