[发明专利]基于风险评估的电力系统薄弱环节辨识方法有效

专利信息
申请号: 201310303983.1 申请日: 2013-07-18
公开(公告)号: CN103426056A 公开(公告)日: 2013-12-04
发明(设计)人: 张宁;康重庆;夏清;吴迪;刘静琨;辛建波;万军彪;熊宁;李辉;王智冬 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 廖元秋
地址: 100084*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 风险 评估 电力系统 薄弱环节 辨识 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于电力系统分析领域,特别涉及在电力规划方案中通过风险评估辨识电力系统薄弱环节的方法。

背景技术

电力系统产生停电事故的根源在于其不确定性特征,电力系统中的随机故障往往超出人力所能控制的范围,负荷也总是存在不确定性,因此电力系统总是处于潜在停电风险之下。电力系统安全可靠性是电力规划中考虑的主要目标之一。电力系统无法消除所有的安全风险,电力规划中的目标确保规划的电网达到一定的安全可靠性水平,并对规划方案进行合理的优化,尽可能提高电力系统的安全可靠性。电力系统中包含众多的发电机以及输变电设备(下文中将发电机与输变电设备均简称为元件),各个元件由于在电力系统中的位置不同,其故障对于电力系统可靠性的影响也不相同。现有的电力系统可靠性及风险评估方法根据对电力系统发电、输电及负荷的可靠性建模,采用不确定性分析方法计算电力系统停电的概率以及相应的损失。常规的电力系统可靠性及风险评估方法仅能给出全电力系统整体的风险大小,难以判断影响电力系统脆弱性大小的主要原因。因此提出了电力系统薄弱环节辨识的概念。

电力系统薄弱环节辨识是指对电力系统故障影响较大的元件进行识别,其目的是为了采取相应措施改善系统的薄弱环节进而提高系统的安全可靠性水平。目前的电力系统薄弱环节辨识方法主要包括灵敏度分析法、可靠性跟踪法以及基于介数的脆弱度评估法。灵敏度分析法(任震,梁振升,黄雯莹.交直流混合输电系统可靠性指标的灵敏度分析.电力系统自动化,2004,28(14):33-36.)通过计算元件故障概率对电力系统风险指标的灵敏度大小判别电力系统薄弱环节,该方法得到的灵敏度仅反映元件原始参数附近的微小变化对于风险指标的影响,难以辨识出对电力系统风险影响较大的元件。可靠性跟踪法(胡博,谢开贵,黎小林,曹侃,刘映尚.HVDC输电系统可靠性跟踪方法.中国电机工程学报,2005,30(10):29-35)基于比例分摊的思想,对电力系统失效状态对应的切负荷量等指标根据元件的故障率的相对大小按比例进行分摊,最终根据各元件分摊到可靠性指标判断电力系统薄弱环节,该方法的缺陷在于切负荷量按比例分摊的准则没有实际物理意义,对于两个重要性都很强的元件,这样的分摊规则会稀释两个元件分摊到的切负荷量,使薄弱环节的判断出现偏差。基于介数的脆弱度评估法(曹一家,陈晓刚,孙可.基于复杂网络理论的大型电力系统脆弱线路辨识.电力自动化设备,2006,26(12):1-5)计算各线路带权重线路介数作为脆弱线路指标的辨识方法,其中介数的含义是电力网络中所有最短路径中经过该线路的路径的数目占最短路径总数的比例,该方法没有考虑到各节点负荷的大小以及电力系统潮流分布的规律,因而也可能引起薄弱环节判断的偏差。

综上所述,需要一套更为合理的判别技术用于准确辨识电力系统的薄弱环节,从多个角度综合考虑电力系统中发电机以及输变电设备自身停运率以及对电力系统风险的贡献大小,进而确定电力系统应当对那些机组或输电设备进行检修或更换,改善电力系统的薄弱环节,有效降低电力系统停电风险。

与本发明相关的背景技术包括:

1)计算机标准随机数生成技术:该技术能够生成0~1之间均匀分布的随机数,计算机中C,Java等编程语言均将该技术封装为标准函数供用户调用;

2)线性规划优化求解技术:该技术能够通过计算机求解的线性规划优化问题,并给出模型的最优解,本发明中采用IBM公司的产品Cplex线性规划优化软件包求解本发明中的优化模型。

发明内容

本发明的目的是克服现有电力系统薄弱环节辨识方法的不足,利用风险评估的方法,从概率的角度评价电力系统中各发电机组以及输变电设备的相对薄弱性,进而有效辨识电力系统安全可靠性水平的重要发电机组以及重要输变电设备;

本发明的基于风险评估的电力系统薄弱环节辨识方法,包括:定义输电线路、电缆、变压器以及连接两个母线的输电设备为“支路”;将电力系统发电机组与支路统称为“元件”;定义电力系统中的所有母线为“节点”;定义Tst与Ted为电力系统薄弱环节辨识的起始时段与截止时段,电力系统薄弱环节辨识的时间长度为Ted-Tst

其特征在于,该方法包括以下步骤:

1)在辨识的时间长度内,对电力系统各个元件状态进行随机采样,得到各元件的状态以及电力系统负荷大小;

2)以电力系统各元件状态以及负荷大小为边界条件,利用最小切负荷损失优化模型判断电力系统失效状态,得到电力系统各节点失负荷量;

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