超强台风“利奇马”调度应急处置经验及启示

（国网浙江省电力有限公司，杭州 310007）

0 引言

随着交直流混联电网和新能源的迅速发展，大电网运行特性发生了深刻变化[1-2]。与此同时，台风、雷电、冰冻、山火等自然灾害对电网的影响日益突出[3-4]，其中夏季台风给我国东南沿海地区的电网安全稳定运行带来巨大威胁[5-7]。为增强大电网抵御台风等极端恶劣天气影响的能力，在精细化调控、风险全过程辨识与管控等方面，对电网调控运行均提出了更高的要求。目前，电网调控运行在分析、决策、执行等环节依然很大程度依赖于调控员的经验。在台风等极端恶劣天气影响下，电网运行特性呈现非连续性、不确定性特点，传统的经验型调度已经难以满足电网调度运行的要求，迫切需要深化支撑技术研究，加快先进技术应用。

众多学者在电力系统安全防御和新一代调控系统方面开展了大量的研究。文献[8-9]分别介绍了电网防灾调度系统和台风预警防御框架，提出基于大数据和态势感知方法来提升大电网安全防御能力的思路。此外，随着人工智能技术的快速发展，调控机器人在电网风险辨识、故障协同处置等方面具有重大应用潜力[10-12]。为促进电网调控与人工智能技术的深度融合，文献[13-16]提出电网调控领域人工智能技术框架与平台体系，归纳了实现电网智能感知、分析与控制的关键技术。

然而，面对极端恶劣天气，如何将上述理论方法、研究框架落地，寻找支撑智慧调度实用化的突破口至关重要。本文以浙江电网抗击2019年9 号台风“利奇马”为例，从时间和空间两个维度回顾了220 kV 和500 kV 系统极端薄弱运行方式的形成过程及调度处置关键步骤；进而总结出超强台风对电网影响的新特点、调度经验及处置难点；归纳人工抗台应急处置的技术支持需求；最后，从智慧调度故障应急处置的作用、需求及关键技术等角度，探讨了“利奇马”对省级电网抗台应急处置的启示。

1 超强台风“利奇马”对浙江电网的影响

1.1 影响概况

2019-08-10 T 01:45，9 号台风“利奇马”在浙江台州温岭沿海登陆，登陆时中心最大风力16级，最大风速52 m/s，是有历史记录以来在浙江登陆的第三强超级台风。台风“利奇马”在浙江滞留近20 h，台风中心先后穿过台州、金华、绍兴、杭州和湖州等地，于08-10 T 22:00 离开浙江进入江苏境内。

超强台风“利奇马”呈现风雨强度大、持续时间长、影响范围广的特点。受其影响，浙江东部沿海地区出现暴雨大风天气，造成主配网设备密集跳闸，其中500 kV 主变2 台、500 kV 线路10条（32 条次）、220 kV 母线4 条、220 kV 线路40条（87 条次）。500 kV 及220 kV 设备跳闸最密集时段为08-10 T 0:00—1:00，平均1 min 跳闸1次；其次是08-10 T 1:00—4:00，平均3 min 跳闸1 次。

1.2 局部地区供电能力严重削弱

“利奇马”给浙江电网安全稳定运行带来巨大威胁。在浙江11 个地区中，台风登陆的台州地区受灾尤其严重，曾一度造成3 个极度薄弱供电方式，电网局部供电能力严重下降。如图1 所示，台州电网调度口径最大负荷由506 万kW 降至163万kW，降幅高达67.8%，最低负荷仅61 万kW。

2 调度应急处置过程

2.1 台风影响前的电网风险预控措施

根据历年台风对浙江电网的影响规律，结合气象部门发布的“利奇马”台风实时风力和预测路径信息，各级调度专业积极落实预防预控措施，加强与设备、营销等专业协同配合，抵御台风极端恶劣天气对电网运行的风险及影响。

图1 “利奇马”台风期间台州地区负荷

在台风登陆前一天，国网浙江电力调度控制中心对全省直调电厂、线路和变电站等进行如下运行方式调整：安排调停机组总容量1 500 万kW，水电提前大发削落水库水位；分批拉停嘉兴、宁波、台州、温州、绍兴地区42 条220 kV空充线路；为增强电网网架强度，将系统恢复全接线正常方式；为增强现场应急响应速度，通知沿海变电站由无人值守模式恢复为有人值守模式；要求沿海火电做好保厂用电准备，特别要求核电站做好全停风险预控措施。

2.2 台风登陆前后危急场景的调度处置

2019-08-10 凌晨台风登陆前后，以台州为主的局部地区500 kV 和220 kV 设备密集跳闸，主网网架受到严重破坏，220 kV 系统和500 kV系统均一度出现极端薄弱的运行方式。

面对极端恶劣天气，电网调度运行以保障大电网安全为重点，维持台州主网整体与局部环网供电结构，有效避免了大面积全停事件的发生。

2.2.1 快速抢送线路避免2 座220 kV 变电站全停

图2 展示了“利奇马”台风影响下台州地区220 kV 龙门变和古城变全停风险的调度处置过程。如图2（a）所示，220 kV 龙门变共有6 回220 kV 出线，受台风影响多回出线相继跳闸，且多次试送不成功，直到08-10 T 00:31 岭龙4347 线（龙门变-塘岭变）跳闸后，龙门变只剩下岭门4348 线（龙门变-塘岭变）单线供电。值班调度员提前辨识出龙门变全停风险，优先安排对龙门变出线试送。如图2（b）所示，00:32 麦龙4R52 线（龙门变-麦屿变）试送成功，龙门变恢复双线供电，有效避免了线路“N-1”故障可能造成的变电站全停事件。

图2 龙门变、古城变全停风险处置过程

如图2（c）所示，00:58 岭门4348 线（龙门变-塘岭变）跳闸后，龙门变全停风险再现，仅剩麦龙4R52 线（龙门变-麦屿变）单线供电。1 min 之后，即00:59 试送岭龙4373 线（龙门变-塘岭变）成功。如图2（d）所示，岭龙4373 线试送成功后，龙门变第二次恢复由2 回220 kV 出线供电。

如图2（e）所示，01:36 和02:58 麦屿变2 台500 kV 主变相继故障跳闸，值班调度精准辨识风险并试送故障线路，有效避免了龙门变和古城变全停。在麦屿变2 台500 kV 主变故障后，原由麦屿变供电的古城变仍然维持由500 kV 塘岭变和麦屿变之间的1 条220 kV 通道（塘岭变-岭龙4373线-龙门变-麦龙4R52 线-麦屿变）供电。

由上述分析可得，值班调度及时辨识风险并果断处置，在00:32 和00:59 分别成功试送麦龙4R52 线和岭龙4373，使得2 次出现的龙门变单线供电薄弱方式时间窗口均存在1 min，有效避免了后续叠加故障造成龙门变和古城变全停事件。

事后分析总结，08-10 T 01:00 前后正是220 kV 及以上主网输变电设备故障跳闸最为密集的时段，调度员需要完成从大量保护动作信息中分析、掌握线路状态并辨识系统拓扑结构风险，再结合历史试送信息做出处置判断，对重要线路进行一系列试送过程。客观分析，上述调度处置过程中龙门变及古城变仍然存在2 min 左右的全停风险，但是在当时背景下当值调度能及时关注并辨识出薄弱环节，尽可能压缩风险时间，已经做到有限人力的极限。

2.2.2 补强220 kV 系统“一线馈供六站”极端方式

在台州地区，塘岭供区下的220 kV 系统一度出现岭泽4341 线（塘岭变-泽国变）“一线馈供六站”的极端薄弱供电方式。如图3 所示，岭泽4341线单线串供了泽国变、巨峰变、剑山变等6 座220 kV 变电站。

图3 220 kV 系统“一线馈供六变”供电方式

极端薄弱供电方式的形成过程如表1 所示，08-10 T 00:11 岭国4342 线（塘岭变-泽国变）三相跳闸，00:34 塘山4336 线（塘岭变-剑山变）第6次故障跳闸后重合不成功，随后塘剑4335 线（塘岭变-剑山变）和台巨2355 线（台州电厂-巨峰变）分别因母线故障失电和避雷器间隔跌落不具备运行条件而紧急拉停，03:10 台州电厂220 kV 副母线跳闸后导致台峰2350 线（台州电厂-巨峰变）跳闸失电，“一线馈供六站”的极端薄弱供电方式正式生成。该方式下岭泽4341 线馈供6 座220 kV 变电站的最大负荷为9.6 万kW，线路潮流在稳定限额可控范围内。

表1 “一线馈供六变”特殊供电方式产生过程

面对上述极端薄弱供电方式，当值调度快速组织线路试送、补强网架，其中塘山4336 线（塘岭变-剑山变）于03:34 试送成功后，结束了“一线馈供六站”的系统运行风险。从表1 中可见，在08-10 T 3:10—3:34 的时间窗口内，若岭泽4341线故障跳闸且重合不成，将增加220 kV 全停变电站6 座，造成大面积停电事故，并为台风过后的系统和负荷供电恢复增加巨大难度。

2.2.3 500 kV 系统“两线四站”极端方式处置过程

08-10 T 01:26，由于500 kV 麦屿变侧线路电压互感器引线断线，玉麦5407 线（玉环电厂-麦屿变）被紧急拉停，随后01:36 和02:58 麦屿变2 台500 kV 主变相继故障跳闸，此时麦屿变内500 kV系统主接线如图4（a）所示。

03:23 麦四5863 线（麦屿变-四都变）单相跳闸后重合成功，系统接线图上观察500 kV 网架正常，但由于麦屿变侧中开关（5022 开关）不重合，造成玉屿5408 线（玉环电厂-麦屿变）与麦四5863线（麦屿变-四都变）破串，麦屿变500 kVⅠ母和Ⅱ母线分列运行，如图4（b）所示。

此时玉环电厂与四都变电气联系被切断，形成“两线四站”极端薄弱运行方式。如图5 所示，500kV 浦塘5473 线（塘岭变-回浦变）和220 kV君燎2Q48 线（君田变-童燎变）双线带着台州地区4 座500 kV 厂站（塘岭变、柏树变、麦屿变和玉环电厂）以及近20 座220 kV 厂站。该薄弱方式持续到03:34 华东网调发令将麦屿变5022 开关从热备用改为运行才结束。在此期间，500 kV 浦塘5473 线和220 kV 君燎2Q48 线构成电磁环网，向子系统外输功率短时超过100 万kW。在上述紧要关头，华东网调立即通知玉环电厂1 台百万千瓦机组停机，减小孤岛系统外送潮流。

03:32 浦塘5473 线还发生了单相故障跳闸重合成功，此时距离03:34 麦屿变5022 中开关合上还有2 min。若重合不成，将是对联络线潮流及小系统稳定的一系列考验，浦塘5473 线潮流会全部转移至220 kV 君燎2Q48 线上。若没有提前预控潮流，将会导致后者严重过载而连锁跳闸，图5 所示的系统将解列为孤岛系统后瓦解全停。

图4 麦屿变500 kV 系统接线示意图

图5 500 kV 系统“两线四站”极端方式示意图（08-10 T 03:23—03:34）

2.3 台风影响过后的电网恢复

在台风影响过后，各级调度和现场抢修专业密切配合，安全、有序、高效地指挥电网恢复正常运行方式。08-11 T 23:05，500 kV 网架全部恢复正常；08-13 T 06:32，220 kV 以上主网架全部恢复正常。

3 台风对省级电网的影响特点分析

3.1 台风对省级电网影响分析

中国东南沿海地区是受台风影响最为严重的地区之一，台风灾害多发且大多伴随着强风及强降雨，给电网输变电设备安全运行带来巨大威胁。

以浙江省为例，据中央天气网统计，1949—2019 年，共有45 个台风在浙江登陆。其中，与“利奇马”台风类似，2004 年第14 号“云娜”台风对浙江电网也造成了巨大破坏[17]。“利奇马”台风与“云娜”台风的主要参数及造成浙江电网220 kV及以上主网故障统计如表2、表3 所示。

表2 “利奇马”和“云娜”台风参数对比

表3 “利奇马”和“云娜”台风造成电网故障统计

由表1 数据对比看出，虽然“云娜”台风强度不及“利奇马”台风，但对浙江电网220 kV 及以上主网破坏程度更大。2004—2019 年，电网经过15 年的发展，面对在相同地点登陆、强度更强的台风“利奇马”时，电网主网结构仍能维持完整，220 kV 以上厂站全停数目及概率大幅度降低。主要原因是：

（1）电网基建发展使得主网网架更为坚强，系统可靠性大幅提高，厂站成规模，全停风险降低。

（2）断路器等设备性能大幅提升，SF6断路器可试送次数比少油断路器高几个数量级，更加有利于在极端恶劣天气下快速恢复电网。

（3）电力调控技术不断发展，调度员可以不依赖人工汇报直接获知设备跳闸信息，进而判断出故障设备并试送，大幅提高了故障处置效率。

3.2 超强台风对省级电网影响特点

如前所述，超强台风会对主网网架造成巨大破坏，引起输变电设备密集性故障跳闸，甚至出现极端薄弱运行方式，一旦调度处置不当或者不及时，将造成大面积停电事件。通过事后分析关键线路能否及时成功试送，以及孤岛系统内出力和负荷是否平衡，决定了最终能否化解大面积失电风险。

以浙江电网为例，超强台风对电网的影响具有以下特点：

（1）超强台风导致电网大面积全停风险较十多年前已大为降低，但可能性仍然存在。

（2）超强台风对电网的破坏程度与台风强度广度、局部网架规模结构和设备质量密切相关。

（3）超强台风破坏后的电网供电能力与电力调控技术水平密切相关。电力调度抗台应急处置的主要任务是维持主网互联互通的环网结构及孤岛系统稳定运行，最大程度保障供电可靠性。

4 超强台风调度应急处置经验及难点

4.1 调度抗台处置经验总结

调度故障处置过程中，一般遵循“快速隔离故障、保证运行设备、逐步恢复供电”的原则。在超强台风影响下，主网输变电设备故障后大概率由保护装置直接跳闸，因此快速隔离故障不是调度处置的难点。以“利奇马”台风为例，220 kV 及以上输变电设备中只有2 例是设备出现异常后主动拉停隔离，仅占失电设备总数的1.6%。

此外，在台风影响下，受调度、现场人员和物资限制，220 kV 厂站全停后基本无法快速恢复供电。受“利奇马”台风影响，全停的3 座220 kV变电站由于母线受损或者线路开关压力释放无法合闸送电等原因，均不能在短时间内恢复运行。

因此，电网调度在抗击超强台风应急处置中的重点、难点是“保持运行设备的稳定运行”，即保障重要联络通道运行，避免出现厂站全停，尤其是防止枢纽变电站全停。通过2.2 节所述的危险场景应急处置过程，总结出如下调度抗台处置经验：

（1）准确辨识网架薄弱环节。首先要迅速识别薄弱网架中的潜在孤岛系统，其次要综合比较风险并根据危急程度进行排序。特别需要关注500 kV 线路故障跳闸重合成功后，中开关不重合的情况。

（2）及时调节潜在孤岛系统内发用电平衡。当局部网架破坏严重时，须及时关注潜在孤岛系统的发用电平衡情况，制定重要断面稳定限额，避免出现潜在孤岛系统与主网解列后频率失稳全停。

（3）积极试送线路、快速补强网架。及时开展故障线路试送、分区空充线路恢复运行及500 kV 变电站220 kV 母联开关合环等补强操作。快速补强网架，可以降低系统解列及变电站全停概率，但同时必须关注短路电流超标问题。

4.2 调度处置难点与挑战

抗击超强台风过程中，输变电设备在短时间内密集跳闸，电网调度处置面临如下难点和挑战：

（1）依靠人工梳理重要设备故障跳闸信息存在延迟和遗漏可能，且在提炼跳闸信息并转换为系统拓扑过程中，重要设备的故障信息容易淹没在海量跳闸信息中，从而增加系统风险持续时间。

（2）历史故障信息缺乏整合，依靠人工难以宏观把握全局。静态系统拓扑图所含信息有限，在实际调度处置过程中，主要依赖调度员之间交流协同，容易来不及查看元件历史故障信息，造成错漏送电或多次重复试送到同一故障上等情况。

（3）依靠人工难以准确辨识危险点并评估风险。在瞬息万变的网架中扫描潜在孤岛系统，人工虽在图形辨识上有一定优势，但容易忽略500 kV 变电站内中开关跳闸不重合情况，不能快速统计潜在孤岛系统内部的负荷及机组发电功率。

（4）在设备密集性故障跳闸情况下，只能依靠人工进行串行故障处置，优先处置最紧迫最严重的故障。此时，并发故障只能排队等候处理，导致调度人员对次要故障缺乏关注，可能会疏忽新增的更大系统运行风险。

（5）人工难以定量评估“短路电流超标”和“可靠性降低”问题。为解决短路电流超标问题，通常采用供区分列运行的方式。然而在强台风影响下，为提高供电可靠性，分列运行的分区有恢复并列运行的需求，两者的取舍缺乏明确标准。

5 对省级电网抗台应急处置的启示

5.1 智慧调度故障处置的作用及需求

台风影响下电网状态瞬息万变，而调度员对事件的感知、理解、认识、判断需要时间。特别是对于大量并发叠加的复杂事件，人脑的反应速度有限，沟通协调也需要较长时间，因此始终会有风险窗口期存在。为此，本节探讨基于人工智能技术的智慧调度在故障处置中的作用和需求。

智慧调度在故障处置中的应用，核心思想是让机器在学习中掌握电网调度运行知识，快速辨识电网运行危险点，从而缩短系统风险的时间窗口。研究表明，基于深度学习可以快速搜索大容量多馈入直流系统的高风险连锁故障[18]，亦可以在超强台风等极端方式下在线发现关键断面[11]，显著提升电网运行安全性，降低大停电风险。

通过人工智能技术，可以实现对调控规程自主理解学习，在线研判电网潮流及风险监测预警，快速搜索电网关键连锁故障路径，自主隔离电网故障，重构电网拓扑，最大限度地保障电网安全及供电可靠性水平。结合电网调控机器人技术[10-11]，面向大电网实时调控运行的人工智能技术应用，既能实时感知和分析电网运行状况、评估风险，又能协助调控运行人员开展实时调控业务，辅助故障处置。

5.2 智慧调度故障处置的关键技术

实际电网运行中，故障种类及状况繁多，要在机器上实现全部故障的在线分析和处置难度极大。但通过前文的经验总结及难点归纳，在台风等恶劣场景下，可将智慧调度故障处置功能聚焦到保障供电可靠性和潜在孤岛系统稳定运行上。针对这两点进行功能开发，可作为智慧调度在故障处置中应用的突破口。主要包括如下三方面关键技术：

（1）故障处置知识库的构建。应用深度学习、自然语言处理、知识图谱等技术，采用“规则+数据”模式实现对调度规程、故障处置预案及实例的自主学习，并可以结合实时电网运行方式，对历史案例进行复盘回溯学习，构建的决策引擎具备自我学习升级功能，可以模拟人工处置思路，为智慧调度故障处置提供决策支撑。

（2）基于在线安全分析的电网风险辨识。升级综合智能告警功能，整合事件化的实时和历史故障信息，开展电网在线安全分析，高效辨识潜在孤岛系统失电风险，自动生成并监视重要断面稳定限额，提供故障处置辅助决策。

（3）基于人机交互的故障处置助手。通过安全防护身份认证后，调度员基于语音交互，可以触发故障处置助手调节机组出力，实现潜在孤岛系统发用电平衡；对220 kV 断路器进行遥控操作，提高线路试送、分区合环操作效率。此外，基于语音识别、语义分析等自然语言处理技术，与智能操作票系统、日志系统等模块互联，实现信息交互、自动统计和故障分析，记录重要处置过程，自动生成短信并及时发布故障信息。

6 结语

受超强台风“利奇马”影响，浙江电网输变电设备在短时间内密集故障，主网网架和供电能力受到严重破坏。本文回顾了台风登陆前后一系列极端薄弱运行方式的形成过程，并着重介绍了化解重大电网风险的关键调度处置步骤。通过与15年前“云娜”台风的影响对比，分析超强台风对电网影响的特点，即随着电网的发展，网架结构、设备质量及调度控制技术均取得长足的进步，超强台风导致电网大面积全停的风险已大大降低，但可能性仍然存在。

进一步总结出抗击超强台风过程中，电网调度应急处置的重点和难点是准确辨识网架薄弱环节、关注潜在小系统内发用电平衡和快速补强网架。分析了智慧调度在故障处置中的作用、需求及关键技术，提出将分析故障集缩小到保障供电可靠性和潜在孤岛系统稳定运行两方面，作为智慧调度在故障处置中应用的突破口。展望了未来智慧调度在快速感知故障、及时辨识出特定模式危险点和薄弱环节方面的潜力，根据处置规则迅速制订处置策略，可替代人工进行自动快速处置，缩短系统风险的时间窗口。