[发明专利]一种基于贝叶斯推理的电网薄弱环节辨识方法

权利要求书

1.一种基于贝叶斯推理的电网薄弱环节辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：

根据电网中拓扑关联将待辨识区域中所有节点和支路进行一一对应，按照实时运行状态中的潮流方向建立有向支路-节点贝叶斯网络；

根据实时运行状态中的功率传输分布因子建立初始贝叶斯网络节点-支路概率分布；

利用电网历史运行数据中的线路、站点的负载情况计算对应的设备负载率，并基于负载率情况对节点-支路概率进行基于PTDF的初始节点-支路概率分布的改进；

面向网络的中间层建立不同故障模式的攻击节点，并根据实际运行数据设置故障模式的初始概率；

根据电力系统安全稳定导则及相关标准，针对不同故障模式的攻击节点更新贝叶斯网络中的概率分布情况；

通过上述贝叶斯网络的构建以及相连节点之间条件概率的分布表，利用最大可能解释算法进行推理，计算支路、节点的薄弱概率值并对电网中薄弱环节情况进行辨识评估；

所述贝叶斯网络节点-支路概率分布包括条件概率分布、节点概率分布、支路概率分布；

在基于负载率修正节点-支路概率中，利用历史运行负载情况对贝叶斯网络的概率分布情况进行采样提取，功率传输分布因子λ_ij乘以历史线路运行负载率λ_l、历史站点运行负载率λ_t以及节点的网架结构裕度θ_x、支路的网架结构裕度θ_y，具体如下：

P(x_i)＝λ_ij*λ_t*θ_x

P(y_j)＝λ_ij*λ_l*θ_y

其中λ_l、λ_t具体求解方法如下：

上式中线路负载率λ_l为线路年总输送电量Q∑l与该线路经济输送功率和年利用小时数T_l乘积的比值；站点负载率λ_t为主变年输送电量Q∑t与该站额定容量S_t和年利用小时数T_t乘积的比值；

电网薄弱环节辨识评估体系根据不同故障模式的攻击节点更新网络概率分布，考虑电力系统安全稳定导则及相关标准，故障模式包括传统N-1准则、连锁故障、多重故障。

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯推理的电网薄弱环节辨识方法，其特征在于：在所述有向支路-节点贝叶斯网络中，贝叶斯网络的所有支点的连接关系与实际电网中元件拓扑关系一一对应，方向则由运行中的潮流流向所决定。

3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯推理的电网薄弱环节辨识方法，其特征在于：在所述贝叶斯网络节点-支路概率分布中，初始节点概率和初始支路概率由功率传输分布因子λ_ij所决定，即：

上式中X_ig、X_il、X_jg、X_jl分别表示从支路、节点i、j到电源负荷节点s、t的阻抗值，λ_ij即为电源—负荷节点之间单位功率在支路中的功率传输分布因子，其值表征了支路、节点对潮流传输贡献情况，初始节点、支路概率数值上等于功率传输分布因子。

4.根据权利要求1或3所述的基于贝叶斯推理的电网薄弱环节辨识方法，其特征在于：所述贝叶斯网络节点-支路条件概率分布的情况，主要由该支路的承载能力所决定，初始节点-支路的条件概率P(y_jx_i)通过以下公式确定：

其中表示该节点关联的所有支路阻抗之和，占比越重则表示该节点薄弱程度对支路的薄弱关联程度越高。

5.根据权利要求1所述的基于贝叶斯推理的电网薄弱环节辨识方法，其特征在于：对现有的贝叶斯网络进行分叉攻击，将设定故障事件作为所述攻击节点，使得网络中结构发生变化，从而计算出实际运行条件下的元件薄弱度。

6.根据权利要求1所述的基于贝叶斯推理的电网薄弱环节辨识方法，其特征在于：在进行最大可能解释算法进行评估时，利用贝叶斯推理中路径最优的算法来计算出待辨识电网中最大可能概率的薄弱元件，为电网规划人员和运行调度人员提供参考。