电网分析进阶

EnerOS v0.44.0 大幅增强电网分析能力，将状态估计、最优潮流（OPF）、短路分析、电磁暂态仿真（EMTP）等高级分析能力内置为内核服务。Agent 通过统一 API 调用，无需外接商业仿真软件即可完成全部分析任务。分析能力由 eneros-powerflow、eneros-analysis 两个 crate 协同提供。

分析能力架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     分析服务层                                │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐    │
│  │ 状态估计 │  │ 最优潮流 │  │ 短路分析 │  │ EMTP     │    │
│  │   SE     │  │   OPF    │  │   SC     │  │ 仿真     │    │
│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘    │
│       │             │             │             │            │
└───────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┼───────────┘
        │             │             │             │
┌───────▼─────────────▼─────────────▼─────────────▼───────────┐
│                     求解器层                                  │
│  Newton-Raphson / Fast Decoupled / Interior Point /          │
│  Simplex / Trapezoidal / WLS / LAV                           │
└──────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                           │
┌──────────────────────────▼───────────────────────────────────┐
│                     数据层                                    │
│  拓扑模型 / 设备参数 / 量测数据 / 时序数据库                  │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

状态估计

基于 WLS（加权最小二乘）的状态估计，融合 SCADA 与 PMU 数据。支持不良数据辨识与可观测性分析。

use eneros_analysis::{StateEstimator, Measurement, Weight, Confidence};
use std::time::Duration;

let estimator = StateEstimator::wls()
    .max_iterations(20)
    .tolerance(1e-6)
    .flat_start(false);

// 输入量测
let measurements = vec![
    Measurement::power_injection(bus_id, 50.0, Weight::from_sigma(2.0)),
    Measurement::power_flow(line_id, 30.0, Weight::from_sigma(1.5)),
    Measurement::voltage_magnitude(bus_id, 1.02, Weight::from_sigma(0.005)),
    Measurement::current_magnitude(line_id, 0.45, Weight::from_sigma(0.01)),
    Measurement::pmu(bus_id, 1.02, 0.1, Weight::high()),   // PMU 高权重
    Measurement::pmu(bus_id2, 1.01, 0.15, Weight::high()),
];

let result = estimator.estimate(&network, &measurements).await?;

println!("收敛: {}", result.converged);
println!("迭代次数: {}", result.iterations);
println!("残差: {:.4}", result.total_residual);
println!("最大残差: {:.4}", result.max_residual);

for (bus, v) in &result.voltages {
    println!("Bus {}: {:.4} ∠ {:.4}°",
        bus, v.magnitude, v.angle_deg);
}

不良数据辨识

// 基于卡方检验辨识不良数据
let bad = estimator.detect_bad_data(&result, Confidence::percent(99))?;

for data in &bad {
    println!("不良数据: bus={}, type={:?}, 残差={:.2}, 标准化残差={:.2}",
        data.bus_id, data.measurement_type, data.residual, data.normalized_residual);
}

// 移除不良数据后重新估计
let cleaned = estimator.remove_bad_data(&measurements, &bad);
let result2 = estimator.estimate(&network, &cleaned).await?;

可观测性分析

use eneros_analysis::observability::ObservabilityAnalyzer;

let analyzer = ObservabilityAnalyzer::new();
let obs = analyzer.analyze(&network, &measurements).await?;

println!("可观测: {}", obs.is_observable);
println!("可观测母线: {}/{}", obs.observable_buses, network.bus_count());

if !obs.is_observable {
    for island in &obs.unobservable_islands {
        println!("不可观测岛: {:?}", island.buses);
        println!("建议添加量测: {:?}", island.suggested_measurements);
    }
}

最优潮流（OPF）

支持直流 OPF 与交流 OPF，多种目标函数与约束：

use eneros_analysis::opf::{OpfSolver, Objective, Method, CostCurve, Constraint};

let solver = OpfSolver::new()
    .method(Method::InteriorPoint)
    .objective(Objective::MinGenerationCost)
    .tolerance(1e-6)
    .max_iterations(100);

// 添加发电机成本曲线
solver.add_cost_curve(gen_id, CostCurve::quadratic(0.001, 20.0, 100.0));
solver.add_cost_curve(gen_id2, CostCurve::piecewise(&[
    (0.0, 50.0),
    (100.0, 55.0),
    (200.0, 65.0),
]));

// 添加约束
solver.add_constraint(Constraint::line_flow(line_id, 100.0));   // 线路功率上限
solver.add_constraint(Constraint::voltage_range(bus_id, 0.95, 1.05));
solver.add_constraint(Constraint::gen_range(gen_id, 50.0, 200.0));

let result = solver.solve(&network).await?;

println!("收敛: {}", result.converged);
println!("总成本: ${:.2}/h", result.total_cost);
println!("网损: {:.2} MW", result.losses);

for (gen, p) in &result.generation {
    println!("Gen {}: {:.2} MW", gen, p);
}

OPF 目标函数

OPF 求解器对比

短路分析

支持 IEC 60909、ANSI/IEEE C37 标准的短路计算，覆盖各类故障类型：

use eneros_analysis::shortage::{ShortCircuit, FaultType, Standard, FaultLocation};

let sc = ShortCircuit::new()
    .standard(Standard::IEC60909)
    .fault(FaultType::ThreePhase)
    .at(FaultLocation::bus(bus_id))
    .prefault_voltage(1.0);   // 故障前电压

let result = sc.calculate(&network).await?;

println!("故障母线: {}", bus_id);
println!("短路电流 (有效值): {:.2} kA", result.current_kA);
println!("短路容量: {:.2} MVA", result.mva);
println!("峰值电流: {:.2} kA", result.peak_current_kA);
println!("直流分量: {:.2} kA", result.dc_component_kA);

// 各支路贡献
for (line, current) in &result.branch_contributions {
    println!("支路 {}: {:.2} kA", line, current);
}

故障类型

批量短路分析

use eneros_analysis::shortage::BatchShortCircuit;

let batch = BatchShortCircuit::new()
    .faults(vec![
        Fault::three_phase(bus_1),
        Fault::single_phase_to_ground(bus_2),
        Fault::line_to_line(bus_3),
    ])
    .parallelism(4);

let results = batch.calculate(&network).await?;

for (i, result) in results.iter().enumerate() {
    println!("故障 {}: 短路电流 {:.2} kA", i, result.current_kA);
}

电磁暂态仿真（EMTP）

用于开关操作、雷电过电压等暂态过程分析：

use eneros_analysis::emtp::{EmtpSimulator, SimulationConfig, SimulationEvent, IntegrationMethod};

let sim = EmtpSimulator::new(SimulationConfig {
    dt: Duration::from_micros(50),                // 50μs 步长
    duration: Duration::from_millis(100),         // 仿真 100ms
    method: IntegrationMethod::Trapezoidal,
    tolerance: 1e-6,
    output: OutputConfig::all_buses(),
});

// 添加事件
sim.event(SimulationEvent::close_breaker(breaker_id, t0)).await?;
sim.event(SimulationEvent::open_breaker(breaker_id2, t0 + Duration::from_millis(10))).await?;
sim.event(SimulationEvent::lightning_strike(bus_id, 100.0, t0 + Duration::from_millis(20))).await?;

let result = sim.run(&network).await?;

// 提取节点电压波形
let waveform = result.voltage(bus_id);
let peak = waveform.iter().map(|s| s.value).fold(0.0f64, f64::max);
let trough = waveform.iter().map(|s| s.value).fold(0.0f64, f64::min);
println!("过电压峰值: {:.2} kV", peak);
println!("最低电压: {:.2} kV", trough);

// 导出波形为 CSV
result.export_csv("waveforms.csv", ExportOptions::default()).await?;

EMTP 配置参数

谐波分析

use eneros_analysis::harmonic::{HarmonicAnalyzer, HarmonicMethod};

let analyzer = HarmonicAnalyzer::new()
    .orders(1..=50)                              // 1-50 次谐波
    .method(HarmonicMethod::FrequencyScan)
    .scan_step(0.1);                             // 0.1 Hz 扫描步长

let result = analyzer.analyze(&network).await?;

// 总谐波畸变率
let thd = result.thd(bus_id);
println!("THD: {:.2}%", thd * 100.0);

// 各次谐波分量
for order in 2..=50 {
    let mag = result.harmonic_magnitude(bus_id, order);
    if mag > 0.001 {
        println!("{} 次谐波: {:.2f}%", order, mag * 100.0);
    }
}

// 是否超标
let limit = HarmonicLimit::ieee_519();
if result.exceeds(bus_id, &limit) {
    println!("警告: {} 母线谐波超标 IEEE 519", bus_id);
}

谐波标准

分析能力矩阵

性能指标

与其他能力的关系

• 电网拓扑一等公民：所有分析基于内核拓扑，详见 电网拓扑一等公民
• 设备模型库：设备模型驱动分析，详见 设备模型库
• 数字孪生引擎：What-If 调用分析能力，详见 数字孪生引擎
• 时序原生操作：状态估计输入时序数据，详见 时序原生操作
• Agent 智能进阶：推理引擎调用分析工具，详见 Agent 智能进阶

相关文档

• 电网拓扑一等公民 — 分析基于拓扑
• 设备模型库 — 设备模型驱动分析
• 数字孪生引擎 — What-If 调用分析能力
• 时序原生操作 — 状态估计输入
• Agent智能进阶 — 分析支撑推理