[论文解读] Hybrid Symbolic-Numeric Framework for Power System Modeling and Analysis

Hantao Cui, Fangxing Li+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 21, 2020

Real-time simulation and control systems参考文献 21被引用 5

一句话总结

本文提出了一种在开源 ANDES 库中实现的混合符号-数值框架，通过描述性方程字符串和自动生成代码，实现了快速、模块化的电力系统建模。该框架在数值性能上可与商业工具相媲美，并在多个测试系统中通过了潮流计算、时域仿真和特征值分析的验证。

ABSTRACT

With the recent proliferation of open-source packages for computing, power system differential-algebraic equation (DAE) modeling and simulation are being revisited to reduce the programming efforts. Existing open-source tools require manual efforts to develop code for numerical equations, sparse Jacobians, and discontinuous components. This paper proposes a hybrid symbolic-numeric framework, exemplified by an open-source Python-based library ANDES, which consists of a symbolic layer for descriptive modeling and a numeric layer for vector-based numerical computation. This method enables the implementation of DAE models by mixing and matching modeling components, through which models are described. In the framework, a rich set of discontinuous components and standard transfer function blocks are provided besides essential modeling elements for rapid modeling. ANDES can automatically generate robust and fast numerical simulation code, as well as and high-quality documentation. Case studies present a) two implementations of turbine governor model TGOV1, b) power flow computation time break down for MATPOWER systems, c) validation of time-domain simulation with commercial software using three test systems with a variety of models, and d) the full eigenvalue analysis for Kundur's system. Validation shows that ANDES closely matches the commercial tool DSATools for power flow, time-domain simulation, and eigenvalue analysis.

研究动机与目标

• 解决在开源电力系统工具中手动实现微分代数方程（DAE）模型所需的高编程工作量问题。
• 减少在电力系统仿真中手动编写数值方程、稀疏雅可比矩阵以及不连续组件的编码工作。
• 通过符号描述和基于模块的组件，实现在保持高数值性能的同时，实现快速、模块化的建模。
• 通过自动代码生成和文档生成，简化模型开发流程，提升可复现性。
• 在多个标准测试系统和仿真任务中，通过与商业软件对比，验证该框架的准确性和性能。

提出的方法

• 采用两层架构：符号层用于描述性建模，数值层用于向量化数值计算。
• 利用符号计算，从高层方程字符串和模块化组件中生成高效、鲁棒的数值代码。
• 将不连续组件（如传递函数、PI控制器）和标准建模模块直接集成到符号层中。
• 在生成的代码中利用向量化技术，实现同类型设备的同步更新，从而提升仿真速度。
• 保留数值接口，以便在需要时与传统数值实现无缝集成。
• 在生成代码的同时自动化文档生成，以增强模型透明度和可复现性。

实验结果

研究问题

• RQ1 混合符号-数值框架能否显著降低在开源电力系统工具中实现 DAE 模型所需的工作量？
• RQ2 该框架在多种电力系统模型和测试案例中，能否准确复现商业仿真软件的结果？
• RQ3 在支持高层级、模块化建模的同时，该框架在多大程度上保持了良好的数值性能？
• RQ4 该框架能否在极少手动编码的情况下，处理包含动态模型（如 TGOV1、EXDC2 和 PSS）的复杂实际系统？
• RQ5 自动代码生成与文档生成流程在支持可复现研究和模型共享方面有多高效？

主要发现

• ANDES 使用符号描述成功实现了 TGOV1 汽轮机调速器模型的两个不同版本，展示了模型的灵活性。
• MATPOWER 测试系统潮流计算的时间开销分析表明，符号处理时间随模型复杂度增加而增长，但与系统规模无关，证实了其可扩展性。
• 使用 ANDES 对 Kundur 系统、IEEE 14 节点系统和 NPCC 140 节点系统进行时域仿真，结果与 DSATools TSAT 的结果在数值容差范围内完全一致，仿真时间分别为 1.2 秒、4.1 秒和 2.5 秒。
• Kundur 系统的特征值分析结果表明，ANDES 与 DSATools SSAT 的阻尼比和特征值几乎完全一致，前三个模态的阻尼比差异小于 0.02%。
• 该框架能自动生成高质量、可投入生产的数值代码和文档，显著减少了手动实现错误和维护开销。
• 符号层对系统拓扑的无感知设计，使得模型可高效复用于不同测试系统，而无需重新编码方程。