在复杂中追寻简单 助力电力系统科教 ——记浙(3)

自20世纪90年代至今，用MATLAB、C/C++、Python等语言开发的电力系统分析开源软件支撑着电力系统分析的研究前沿，并在电力系统分析教学中发挥着重要作用，已成为不可或缺的工具。然而，这些软件都根植于数值计算的思想，在编程时，需人工推导并输入繁琐的公式，再代以相关变量的迭代值，形成计算所需的数值方程，并不能输出直观的符号模型、方程或表达式，不仅极易引入很难排查的逻辑错误，还增加了代码阅读难度、学习难度和开发难度。另一方面，在电力系统大发展和先进技术广泛应用的背景下，不仅涌现出一批电力系统分析的新问题，传统老问题也被注入新活力，这些变化都驱使着电力系统分析的理论和方法向纵深发展，致使前沿研究的问题和相应的算法日趋复杂，学生被要求掌握的理论和方法更多、更广，从而对高校教学和科研提出了严峻的挑战。

团队部分成员合影

2010年前后，Ian Dobson教授将Mathematica语言带入吴浩的视野。Mathematica由美国Wolfram Research公司首发于1988年，现已更新至11.3版，以其卓越的技术和简便的使用方法享誉全球。相比于MATLAB等语言，Mathematica因其强大的符号计算能力和多模态编程能力，被科技界形容为“智能和实践的革命”。

正是深知其魅力，吴浩才带领浙江大学SGOOL团队的部分研究生，开发了第一套基于Mathematica语言的开源电力系统分析和仿真工具包——MASTES，旨在针对当今日益复杂的电力系统分析需求，利用Mathematica语言强大的符号和数值混合计算能力，帮助教学直指电力系统分析的基本原理和算法核心，帮助科研迅速切入理论和算法创新的关键点。目前上线的MASTES工具包含潮流和最优潮流等计算和分析功能，已经在教学和科研中发挥了重要作用。

九层之台，起于垒土。吴浩心里清楚：丰富并完善MASTES工具包将是一场持久战。既然MASTES的初衷是帮助学生节省学习时间，提高科研效率，那么就需要去关注学生的需求和意见。在MASTES上线之后，他就在学生中推广，广泛吸收学生们的意见，并带领十几位学生共同对MASTES进行完善。在不断完善的过程中，学生们都表示MASTES能够有效地帮助自己理解和开发电力系统分析计算程序，大大降低了学习难度。吴浩透露，团队将在不久后推出升级版，增加动态仿真、短路电流计算、BPA数据接口等功能，以期为电力科技工作者提供更好更简便的分析工具。

MASTES的成功上线和推广，以及同行与学生们所给予的肯定，让吴浩感到既欣慰又激动。正如他所追求的科研目标一样，一项能够化繁为简、助力科教的工作就是有意义、有价值的工作。

作为现代文明须臾不可离的基础设施，电力系统承担了电能生产、传输、分配和消费的任务。随着社会和经济的跨越式发展，我国电力需求激增，目前拥有全球最庞大、复杂的电力系统，总发用电量、总输配电线路里程等均居世界首位；另外，随着特高压交直流大功率输电、风光新能源发电等技术的跨越式发展，我国电力系统在解决一大批理论和工程难题的同时，仍面临着更艰巨、复杂的挑战。由于电力事关国计民生的命脉，为了保证电力系统运行的稳定性、安全性和经济性，复杂电力系统的分析和控制一直是电力系统领域的研究重点。我国很多高校都设置了电力的相关学科，对电力工程进行基础教学和前沿研究。浙江大学电气工程学院始建于1920年，是我国创建最早、实力最为雄厚的电机系（科）之一，在2017年全国电气工程学科评估中位居前列。在浙江大学教授、英国皇家工程院院士宋永华的带领下，浙江大学智能电网运行与优化实验室（SGOOL）于2013年成立，致力于促进我国智能电网与可再生能源的发展，专注于电力系统优化运行与控制、特高压交直流大电网、主动配电网、电力负荷分析控制、电力市场、能源互联网等研究领域，现已成为一支在国内外具有一定影响力的研究团队，在科研与人才培养等方面取得了突出的成果。吴浩在美国访问期间身为SGOOL团队核心成员，吴浩同时担任浙江大学电力系统自动化研究所副所长，主要研究方向为电力系统安全分析与运行控制等。在经过持续不懈、深入的研究后，他提出了电力系统参数化问题的理论分析框架、电力系统负荷特性分析和建模技术体系等，为相关研究提供了有力的新理论和新方法，促进了电力系统的安全高效运行。结缘复杂电力系统的简单性电力系统是人造最复杂的系统之一。与其他科学研究一样，探索复杂电力系统现象和问题背后的简单原理和本质始终为电力人所高度重视。早在浙江大学师从韩祯祥院士读博期间，吴浩就采用分岔理论及动力系统方法等，研究复杂电力系统的电压稳定性及其与功角稳定性的关系，提出了暂态电压稳定和功角稳定在建模上无本质区别、暂态电压稳定的机理可从近奇异性角度描述等观点，获得了国内专家和学者的认可。2003年，吴浩受上海交通大学程浩忠教授的邀请，参编了研究生教材《电力系统无功与电压稳定性》。不久后，其相关研究也得到了国家自然科学青年基金的支持。“我在博士阶段着重于暂态电压稳定性的机理研究，试图回答什么是暂态电压稳定，该如何定义、如何建模、如何分析，它与功角稳定的区别和联系又是怎样的”，吴浩如此总结道，“简单来说就是寻求暂态电压稳定这一复杂问题的最简单最本质的答案。韩院士的这一培养方式对我后来的研究风格产生了巨大的影响”。探索电力系统负荷的复杂性2004年，面对世界范围内屡屡发生的大停电事故，在韩祯祥院士的引领下，吴浩投身电力系统大停电方向的研究，直接参与到原“973”计划当中。在电力系统日益完善的今天，少量故障通常不会造成停电，而能够造成大停电的，必然是连锁故障：当系统发生故障后，可能会达到一种新的状态，在此基础上诱发另一些故障，进而发生连锁反应。对于这个过程，吴浩以雪崩作比：“因为一片雪花的滑动，逐步推动其下方的积雪滑坡，最终形成大雪崩。”这就涉及一种新兴的科学——复杂性科学。复杂性科学被称为“21世纪的科学”，其主要研究任务是建立复杂系统理论，用以揭示复杂系统的一些难以用现有科学方法解释的动力学行为特征。近20年来，复杂系统理论已被成功应用于多个学科领域，并在电力系统研究中取得大批成果。这些结果显示，大电网结构与停电规模等电力系统指标均具有复杂系统的特征。在经过一段时间的探索后，吴浩决定从与电力系统电压稳定性联系密切的电力负荷角度，研究电力系统的复杂性。电力负荷包含不计其数的用电设备，其中，承担机电能量转换的感应电动机是最重要的负荷类别，其对电力系统动态行为，特别是电压安全稳定性和故障后系统电压恢复性能，具有显著的影响。然而电力负荷具有很强的时变性、随机性、分布性和不连续性，因此，电力负荷的特性，特别是大扰动特性，难以准确掌握，导致负荷模型难以准确建立，进而严重地影响了电力系统分析和控制的准确性。吴浩从复杂性科学的角度，针对大量随机分布的感应电动机群，通过仿真揭示了感应电动机群的连锁堵转现象，发现其规律满足复杂系统理论下动力学行为的典型特征，进而通过分析定量推演了分布式感应电动机群的连锁特性，完整地揭示了该现象背后所蕴含的简单机制，为大扰动负荷特性研究提供了新思路。该成果在他2009年访问美国威斯康辛大学麦迪逊校区时得到了其合作教授、连锁故障和大停电研究领域领头人Ian Dobson的赞赏。在此基础上，他结合国家自然科学基金课题的研究与电网公司等业界工程实际的需求，提出了基于电网量测数据的负荷构成分析方法及考虑连锁堵转的感应电动机群分组—聚合等值方法，提高了等值负荷模型的精度和适应性，为建立大扰动负荷模型提供了新技术。此外，他还采用大数据方法分析海量电力负荷的时空特性，研究电网负荷预测、调控和管理等运行控制及规划技术，并先后与各电网公司展开合作，取得了突出的效益。电力系统的复杂和复杂性是既有联系又有区别的两个方面。前者指电力系统相关问题种类繁多、错综复杂，其研究是现代电力系统工程和实践的基础；后者指从电力网络或设备等的局部交互中所涌现出的系统整体特征，其研究大大深化了对复杂电力系统的理解。“我的研究领域之所以能够从复杂电力系统往电力系统复杂性拓展，离不开导师的引领和各位师友同学的帮助”，吴浩如此总结道，“是他们使我得以徜徉于复杂系统和大数据等前沿理论和技术中，得以在更广阔的领域中去追寻复杂电力系统问题的简朴本质，去印证科学的美”。再探复杂电力系统的简单性电力系统正面临着日益多变、不确定的运行条件。为了保证系统安全高效地运行，需分析和评估各种因素对电力系统的影响，如输电计划等确定性因素，风电功率、市场波动等随机因素，情形十分复杂。传统上，电力系统确定性和随机性影响因素的分析分属两个方向，分别采用不同的方法，但都难以快速、准确地分析多因素的影响，对强非线性系统、大范围参数变化等问题更是束手无策。和导师韩祯祥院士（左1）在巴黎而从建模的角度来看，无论影响因素是否随机，这些能影响系统的变化因素均可视为电力系统分析模型的可变参数，但随机参数需满足额外的统计规律。因此，吴浩提出将这些问题统一描述为电力系统分析的参数化问题，即研究参数变化与系统状态和性能的关系的问题，从而简化了问题的表述，为电力系统确定性和随机性问题的统一研究奠定了基础。在具体的研究方法上，吴浩首次将广义多项式混沌法引入电力系统稳态和暂态的随机性分析。该方法应用于电力系统分析后，能避免冗繁的计算，也无需线性化假设，具有全局、强非线性、高精度等分析能力，为一大类电力系统随机问题的研究提供了新方法。在上述工作的基础上，吴浩进一步将广义多项式混沌视为多项式逼近的特例，首次构建了基于多项式逼近的电力系统参数化问题的分析框架，为统一分析确定性和随机性参数对电力系统的影响提供了新工具。针对电力系统参数化问题，他还提出了适用于大规模复杂电力系统分析的实用化多项式逼近方法，大大拓展了该方法在实际问题中的应用潜力。多项式逼近方法具有突出的普适性，不仅适用于确定性和随机性两类问题，也适用于多类数学模型所描述的参数化问题，同时，该方法还继承了广义多项式混沌法的强非线性、大范围参数变化、高精度等分析能力，故具有重要的理论和应用价值。目前，相关工作已得到国家自然科学基金的支持，并引起了国内外知名研究团队的关注。“在这一工作中，我深刻地体会到了复杂问题简单化的力量和美感，不仅以普遍性的电力系统参数化问题统一了相关的确定性和随机性分析问题，还以普适性的多项式逼近方法统一了确定性和随机性问题的分析方法”，吴浩感慨道，“有一种以简御繁的感觉，这为我今后的科研工作开辟了一个很有潜力的方向”。打造复杂电力系统的简便分析工具在教学上，无论是本科生专业基础课“电力系统稳态分析”，还是研究生选修课“电力系统运行与控制”，吴浩始终将掌握物理概念和思想摆在第一位，努力还原复杂电力系统分析的简单原理，帮助学生摆脱复杂电力系统冗繁计算的桎梏。在科研上，他努力给予研究生更高的科研起点，帮助他们尽快进入实质性研究，尽早体验到科研的乐趣。他知道，工欲善其事，必先利其器。在电力系统专业，由于系统本身的庞大和不可复制性，大多数研究都离不开计算机上的仿真计算，一款合适的软件能够大大提升学习和科研效率。自20世纪90年代至今，用MATLAB、C/C++、Python等语言开发的电力系统分析开源软件支撑着电力系统分析的研究前沿，并在电力系统分析教学中发挥着重要作用，已成为不可或缺的工具。然而，这些软件都根植于数值计算的思想，在编程时，需人工推导并输入繁琐的公式，再代以相关变量的迭代值，形成计算所需的数值方程，并不能输出直观的符号模型、方程或表达式，不仅极易引入很难排查的逻辑错误，还增加了代码阅读难度、学习难度和开发难度。另一方面，在电力系统大发展和先进技术广泛应用的背景下，不仅涌现出一批电力系统分析的新问题，传统老问题也被注入新活力，这些变化都驱使着电力系统分析的理论和方法向纵深发展，致使前沿研究的问题和相应的算法日趋复杂，学生被要求掌握的理论和方法更多、更广，从而对高校教学和科研提出了严峻的挑战。团队部分成员合影2010年前后，Ian Dobson教授将Mathematica语言带入吴浩的视野。Mathematica由美国Wolfram Research公司首发于1988年，现已更新至11.3版，以其卓越的技术和简便的使用方法享誉全球。相比于MATLAB等语言，Mathematica因其强大的符号计算能力和多模态编程能力，被科技界形容为“智能和实践的革命”。正是深知其魅力，吴浩才带领浙江大学SGOOL团队的部分研究生，开发了第一套基于Mathematica语言的开源电力系统分析和仿真工具包——MASTES，旨在针对当今日益复杂的电力系统分析需求，利用Mathematica语言强大的符号和数值混合计算能力，帮助教学直指电力系统分析的基本原理和算法核心，帮助科研迅速切入理论和算法创新的关键点。目前上线的MASTES工具包含潮流和最优潮流等计算和分析功能，已经在教学和科研中发挥了重要作用。九层之台，起于垒土。吴浩心里清楚：丰富并完善MASTES工具包将是一场持久战。既然MASTES的初衷是帮助学生节省学习时间，提高科研效率，那么就需要去关注学生的需求和意见。在MASTES上线之后，他就在学生中推广，广泛吸收学生们的意见，并带领十几位学生共同对MASTES进行完善。在不断完善的过程中，学生们都表示MASTES能够有效地帮助自己理解和开发电力系统分析计算程序，大大降低了学习难度。吴浩透露，团队将在不久后推出升级版，增加动态仿真、短路电流计算、BPA数据接口等功能，以期为电力科技工作者提供更好更简便的分析工具。MASTES的成功上线和推广，以及同行与学生们所给予的肯定，让吴浩感到既欣慰又激动。正如他所追求的科研目标一样，一项能够化繁为简、助力科教的工作就是有意义、有价值的工作。

文章来源：《中国科教创新导刊》 网址: http://www.zgkjcxdk.cn/qikandaodu/2021/0210/483.html