基于期望损失指标的电力系统故障筛选和排序

为了避免在故障筛选与排序中只考虑故障的严重程度,提出了一种新的故障筛选和排序的方法。它是以动态安全域的求解为基础,以故障的期望损失作为筛选和排序的指标,同时考虑故障发生时电力系统的经济性与随机性两个方面,更符合实际情况。首先,根据经验故障集,用小范围解析法计算电力系统发生故障时的动态安全域,从而求解发生故障时的改进的概率不安全指标和期望损失,根据故障在故障集中的比例筛选出期望损失比较大的故障线路,将其放入筛选集中。然后,根据误差比例控制曲线,控制计算动态安全域的精度,重新计算筛选集中电力系统发生故障时的动态安全域、期望损失和它们所占的比例,依据此比例进行排序。通过IEEE10机39节点系统算例验证了该方法能够快速、全面、准确地实现故障的筛选与排序。     

一种新的故障筛选和排序的方法

为了避免在故障筛选与排序中忽略严重故障而导致大停电的发生,提出了一种比较精确的新的故障筛选和排序方法。以动态安全域的求解为基础,在故障筛选时运用解析法求动态安全域,进而求解失稳度。以故障的失稳度作为故障筛选的指标,快速选出严重的故障,形成故障筛选集。在故障排序时对于筛选集中的故障线路运用BP神经网络求解动态安全域,从而求解概率不安全指标,以故障的概率不安全指标作为故障排序的指标,得到精确的故障排序。通过IEEE10机39节点系统算例验证了该方法能够快速、全面、准确地实现故障的筛选与排序,同时通过IEEE4机11节点系统验证了BP神经网络求解动态安全域的可行性,误差为0.0608,满足要求。     

基于概率不安全指标的实时故障筛选策略

为了解决电力系统面临的故障筛选问题,提出了一种改进的故障筛选策略。利用动态安全域的分析方法,结合实用概率不安全指标作为对故障筛选排序的依据,将致命性故障与非致命性故障分别建模,以故障可能造成的损失作为目标函数进行排序。分析多种故障分类下系统面临的不同情况,综合考虑全局概率分布,通过权值控制反映系统安全性指标,通过目标函数反映经济性指标,采用离线计算在线应用的方式得到故障综合筛选情况。采用IEEE10机39节点系统算例进行验证性排序,结果符合事实依据,该方法鲁棒性好,对实际故障隐患的处理指导性强。     

计及连锁故障的暂态稳定概率评估方法

动态安全域的一系列研究成果为解析法在暂态稳定概率评估的应用提供了便利条件。针对负载较重的电网．提出了一种基于动态安全域的计及连锁故障引起系统失稳的暂态稳定概率评估方法,对系统安伞影响较大的线路发生初始故障．交替求解暂态稳定和潮流分布．考虑了失稳以及过载保护动作的概率特性,得到对系统安全影响较大的线路最可能引发的连锁故障路径．进而求得考虑连锁故障引发系统失稳在内的线路不安全概率指标。以IEEE10机39节点系统为例,验证了该方法的可行性和合理性。     

考虑新能源发电不确定性的静态电压稳定故障筛选与排序方法

为了有效地分析电力系统设备故障和新能源发电不确定性对系统静态电压稳定的影响,提出了一种考虑新能源发电不确定性的静态电压稳定故障筛选与排序方法。假设各新能源发电出力为均值,建立N-1故障场景下确定性的电压稳定临界点模型,根据所得的故障后负荷裕度筛选得到严重故障集。考虑风电和光伏发电的随机分布,建立故障场景下的电压稳定概率评估模型,采用随机响应面法求解获得故障场景的负荷裕度累积概率分布。根据负荷裕度累积概率分布,设计了2种故障后系统电压稳定性的排序指标,确定严重故障集的排序。IEEE 118节点标准系统的计算结果表明,所提故障筛选与排序方法是有效的,可以甄别和排序各故障场景下系统的概率静态电压稳定性;根据故障排序结果构建的电力系统概率电压稳定域有助于对概率稳定边界的分析和研究。     

一种用于电力系统静态稳定性分析的故障筛选与排序方法

提出了一种用于电力系统静态稳定性分析的故障筛选和排序方法,该方法分为两个阶段:在第1阶段采用基于灵敏度的负荷裕度预估方法和通过两次潮流迭代预估系统电压降的方法从全部故障中筛选出严重故障集;在第2阶段采用改进的二次曲线预估方法对严重故障进行负荷裕度的预估和排序,同时应用故障连续潮流对失稳故障进行识别和排序.利用该方法开发的电力系统静态稳定分析与控制软件在国外某实际电力系统中的成功运行表明了该方法的有效性.     

基于动态安全域的电力系统安全概率评估模型

针对电力系统安全性问题特性,提出一种基于动态安全域的安全概率评估模型。模型核心是不安全概率指标,并通过该指标来表征各电力元件以及整个电力系统的安全性状况。概率方法的引入,使得模型不仅计及系统中各种主要的不确定性因素,而且对系统的安全状况进行了定量的描述。动态安全域理论大大降低了安全概率评估的计算量,使得该模型具有实用性。评估结果可以用于指导运行人员在安全控制中制定正确的决策。用新英格兰10机39节点系统(New England 10-generator 39-bussystem)对该模型做了验证。     

隐性故障对小世界电网连锁故障的影响分析

为了研究复杂电网连锁故障的传播机理,文中在综合考虑电力系统中过负载故障和隐性故障的基础上,构建了一种基于复杂网络理论的电力系统隐性连锁故障概率模型。该模型假设过负载邻接节点中负载率变化最大的节点和每轮连锁故障中负载波动最大的节点均为隐性故障可能发生节点。将该模型在IEEE 300节点网络和Watts-Strogatz网络上进行仿真,仿真结果表明:电力系统隐性故障加剧了故障的传播范围,并且故障传播的范围将随着Watts-Strogatz网络边重连概率的增大而显著增大。最后,指出减小隐性故障的误动概率、降低小世界电网的随机连边概率、防止电网向随机网络演化,是抑制隐性故障在连锁故障中传播、提高电力系统安全性的有效途径。     

风电机组脱网的风险评估(英文)

随着风电机组大规模并网,风电对电力系统的影响逐渐显现。我国多次发生风电机组连锁脱网事故,影响了电力系统的运行。为了预警风电机组脱网,保证电力系统的安全运行,提出风电机组脱网的风险评估模型。由于故障组合数量爆炸,不可能在线分析所有的可能故障。因此,建立风电机组脱网指标,来衡量发生故障时风电机组的脱网概率。该指标不但考虑电力系统故障,同时也考虑了风电场内部故障。根据脱网指标和风电场到故障点的电气距离,对预想故障进行排序和筛选,生成有效预想故障子集;仅对有效故障集内的可能故障进行在线风险评估和风电机组脱网预警。该模型可以给出风电机组脱网容量。对某省电网在线数据仿真分析,验证了理论方法的正确性和预警模型有效性。     

基于角度均匀旋转法的输电线路概率不安全指标快速计算

概率不安全指标是基于动态安全域(Dynamic Security Region,DSR)的电力系统安全概率评估模型的核心。通过大量仿真,发现输电线路不同地点故障的DSR变化具有一定的规律性,据此提出了一种基于角度均匀旋转法的输电线路概率不安全指标的快速算法。该方法只需得到线路两端点故障时精确的DSR,即可通过角度旋转快速推算该线路上任意地点故障时的DSR,从而快速求得概率不安全指标。通过WSCC4-11系统验证,采用该方法计算速度显著提高,最大计算误差约为1.96%,能够满足工程计算需要。     

基于EMS的动态安全分析系统

描述了在线动态安全分析(DSA)系统设计中的几个重要方面,包括预想事故集的构造、电力系统实时状态的获取和抽象、动态安全分析算法的选取、动态安全分析开放式平台的研究。为快速分析系统运行模式,设计了可涵盖所有类型故障、可任意设置故障发生序列和故障切除规则的预想事故集。阐述了在线DSA系统的构造方案,并给出了基于该DSA平台的实际电网算例。     

中国电网运行事故备用标准建议

针对电力规划、运行人员对事故备用认知的混淆,文中首先阐释了运行事故备用的概念。在对中国、北美、澳大利亚和欧洲等国家或区域电网的事故备用标准进行系统性考察的基础上,提出了"一个参考事故、两个性能指标、三个关键参数"的运行事故备用标准框架。文中研究成果可为完善中国运行事故备用的行业、企业标准,设计事故备用辅助服务市场提供参考。     

用于静态稳定预防控制的新灵敏度分析法

在研究多重复杂故障对于系统静态非线性影响的连续潮流模型和工具的基础上,提出了一种新的用于电力系统静态稳定预防控制的灵敏度分析方法。一些严重的多重复杂故障会造成电力系统立即失去静态稳定。这些失稳故障都有一个对应于故障参数空间的虚拟的静态稳定临界点。文中提出了一种新的评价失稳故障严重程度的故障失稳裕度指标,并提出了基于这一指标的灵敏度分析方法,给出了各种控制对于故障参数的灵敏度。同时给出了一种基于控制灵敏度和控制类型优先级的预防控制策略。通过一个3000节点的实际系统的计算表明,文中所提出的灵敏度方法是有效的,适合于大型实际系统的静态稳定预防控制。     

基于N-k故障的地区电网脆弱性评估

电力系统N-k故障与电网中的脆弱环节有着紧密的联系,脆弱性评估已成为预防连锁故障的热门课题。为了辨识这些脆弱故障路径,在功能组分解的基础上,提出N-k故障路径搜索方法及其概率模型。引入效用理论来定义故障严重度函数,并基于熵值法和层次分析法对各项风险指标加权得到系统N-k故障综合风险指标。根据路径风险脆弱性和结构脆弱性函数,进一步提出适用于电网N-k故障的脆弱性指标,用以定量分析故障路径以及电网整体的脆弱程度。将该算法应用在河南某一地区电网,指出其中的脆弱线路和节点。仿真分析表明:与单一考虑风险的脆弱度评估方法相比,考虑了结构重要度的风险脆弱性评估的准确度更高,评估结果对电网监控亦更有意义。     

电力系统连锁故障预测初探

近年来,连锁故障已成为引发电力系统大范围停电事故的重要诱因,有效预测可能出现的后续故障对于预防大停电事故的发生具有重要的研究价值。文章在深入分析连锁故障初期演变规律的基础上,提出了一种可进行后续故障预测的方法,它可有效计及前后故障之间的相互影响和连锁故障的累积效应,快速预测可能出现的后续故障。文中所作研究是为寻求预防大停电事故的有效方法的有益尝试。     

海南电网“8.5”事故分析

本对海南电网１９９４年８月５日发生的一起由于１１０ｋＶ线路故障引起系统振荡的事故进行了分析，对事故中保护动作正确与否作出了评价。分析结果表明，造成事故扩大的根本原因在于故障线路两侧保护拒动，引起相邻线路后备保护动作跳闸，以及电网结构不合理，故障时使系统稳定破坏，引起振荡。     

基于自组织RBFN神经网络的预想事故分类器的设计

提出了自组织径向基函数网络（ＲＢＦＮ）神经网络的结构和学习算法,从而提高了ＲＢＦＮ神经网络的学习精度和效率。在此基础上,设计出了基于自组织ＲＢＦＮ神经网络的电网预想事故分类器。用此预想顺对ＩＥＥＥＲＴＳ６系统的一阶、二阶和三阶预想事故进行安全与不安全的分类,正确率非常高。     

考虑备自投的地区电网静态安全分析设计与应用

针对地区电网存在大量备自投装置这一特点,对各种类型备自投的动作原理进行了分析,提出了4种简单备自投模型和3种复合备自投模型,同时讨论了备自投的动作配合问题,提出了按电压等级设计备自投动作时限的方案。在此基础上,提出了考虑备自投的地区电网静态安全分析方法。该方法可以方便、准确地模拟各种类型备自投的动作。实际运行表明该算法得出的安全分析结果能够较好地符合地区电网运行的实际情况,表明了此算法的有效性和实用性。     

一种基于ANN技术的预想事故自动选择方法

本文提出了一种基于人工神经元网络（ＡＮＮ）技术的预想事故自动选择方法,利用快速解耦潮流计算的迭代一次法（ＦＤＬＦ１）构造了分别对应于支路有功潮流越限的有功功率性能指标ＰＩｐ 和对应于节点电压模值和发电机无功出力越限的电压－ 无功性能指标ＰＩＶＱ。用ＢＰ算法训练多层感知型神经元网络以求得对应于不同运行状态和不同网络拓扑结构的性能指标。通过算例分析,并与其它经典方法的比较,本方法在计算精度和速度方面非常令人满意,而且具有较高的事故捕获率。