天气条件相依失效模型的电力系统可靠性评估

研究了可靠性评估中计及天气条件影响的分析方法。建立了考虑两种天气状态时可靠性评估的数学模型,在此基础上拓展为三状态天气评估模型,将马尔科夫方法应用于该模型,推导出系统故障率、故障平均持续时间等指标的计算公式。最后通过算例证明了模型的有效性,结果显示系统可靠性指标受恶劣天气的影响极大。     

考虑天气变化的输电系统可靠性评估

电力系统可靠性评估的结果受天气变化的影响很大。常规处理天气变化的方法是根据天气情况的平均值对元件的平均故障率进行修正,得出不同天气状态下的平均故障率。但是故障率和天气情况均具有不确定性。为了考虑故障率和天气情况的不确定性对可靠性评估结果的影响,在3态天气模型可靠性评估的基础上,运用联系数处理故障率和天气情况的不确定性。根据联系数运算法则进行输电系统可靠性评估,得到具有联系数形式的可靠性指标。通过评估IEEE-RBTS输电部分的可靠性表明,提出的方法能够反映故障率和天气情况的不确定性对可靠性指标的综合影响,证明了该方法的合理性和有效性。     

基于单向S-粗集理论的输电系统可靠性评估

为研究复杂天气对输电系统可靠性的影响,提出了一种基于单向S-粗规律和F-分解规律的输电系统可靠性评估方法。通过单向S-粗规律处理故障率和天气情况的不确定性,并建立基于复杂天气因素的输电线路可靠性模型,采用非序贯蒙特卡洛方法进行系统可靠性评估;运用F-分解规律形成干扰度指标,并分析不同天气组合对可靠性指标的影响。IEEE 30节点发输电系统的算例分析表明,考虑天气因素的元件可靠性参数模型能准确预测输电线路故障率,所提可靠性评估方法以客观数据(年气候天数)为基础,可以杜绝人为主观因素的影响,揭示了天气因素对系统可靠性的影响规律,评估结果更客观。     

计及天气的分布式电源对配电网可靠性的影响

分析了分布式电源(DG)的接入和恶劣天气对配电网供电可靠性的影响。建立了考虑天气作用和DG接入后配电网的可靠性计算模型,以经济效益最大化为目标函数进行DG孤岛划分,并对传统的最小回路法进行改进使之适用于计及天气和DG的配电网供电可靠性分析计算。分别对既无DG接入也不考虑天气影响、只考虑DG影响、只考虑天气影响、同时考虑DG和天气影响四种不同方案的负荷点、馈线和系统可靠性指标进行计算并对比。计算结果表明,恶劣天气对配电网可靠性影响极大,考虑天气后配电网可靠性降低,DG的合理接入能提高配电网的可靠性,综合考率气候和DG的影响的配电网可靠性能更准确地反应实际,证明了该方法和模型的有效性。     

基于分块算法的复杂配电网修正的可靠性评估模型

以故障模式影响分析法（FMEA）为基本原理,先利用改进的节点-支路矩阵将配电系统划分为若干块,以块为单位代替单个元件进行故障解析分析;而后重点研究了多态的天气因素对配电系统可靠性评估的影响,通过对配电系统中设备在运行期内的工作在不同天气情况规律的分析,对配电系统的可靠性指标进行修正,使得修正后可靠性评估模型较完备地考虑了不同天气情况对配电系统可靠性评估的影响。通过实例的计算,考虑天气因素修正的配电网可靠性评估模型与分块算法不仅可行、高效,而且得到可靠性评估指标更真实地反应配电系统的可靠性的实际情况,具有较强的工程实用性。     

考虑天气对无线接入网影响的配电信息物理系统可靠性评估

为量化配电网可靠性评估中天气对无线通信质量及故障处理过程的影响，提出一种新的配电信息物理系统可靠性评估方法。首先，分析天气对无线通信性能的影响，建立信息系统链路有效性模型；其次，采用故障模式影响分析法量化分析配电网故障时信息链路失效对配电网自愈过程的影响；最后，提出基于蒙特卡罗模拟的配电信息物理系统可靠性评估方法，以评估系统可靠性。算例采用改进的IEEE RBTS BUS6 F4，通过仿真分析验证了所提方法的有效性。     

基于区域非序贯仿真的配电系统可靠性评估

在配电系统可靠性评估中,采用蒙特卡罗仿真法可以计算各类指标的概率分布,从而提供比期望值指标更多的有关负荷点和系统可靠性水平的信息。结合配电系统的结构特点,根据分区思想划分复杂配电网络,提出了准区域仿真和简化区域仿真两种非序贯蒙特卡罗法。通过对分区系统进行状态抽样,获得分区模型的可靠性参数,再运用前推回推法计算负荷点可靠性指标和系统可靠性指标。算例中分析了不同网络结构对计算速度的影响,比较了两种区域仿真法的计算结果,表明了文中方法的有效性。     

计及电池储能设备运行特性的风电场可靠性评估

在含电池储能设备风电场功率时序模型的基础上,建立了含功率型和能量型电池储能设备的风电场可靠性时序评估模型.使用 RBTS 发电系统作为算例,分析了2类电池设备在不同储能策略下对风电系统可靠性改善的程度,并进一步分析了储能设备自身的运行参数对风电系统可靠性影响.算例结果表明:在具有同样设备容量的情况下,3种储能策略对可靠性的改善不尽相同;在同一储能策略下,能量型电池储能设备对系统的可靠性改善更佳;同时,设备运行参数变化对系统可靠性指标也有一定的影响     

考虑时变潮流的配电系统规划-运行可靠性精细化评估研究

基于元件保护动作概率模型和同步采样模拟法,提出了一种考虑时变潮流的、适用于规划和运行两阶段的可靠性精细化评估方法。分析了元件连续工作时间的概率分布,推导了元件故障率随载荷变化的显式表达模型。进一步计算得到节点负荷对系统可靠性指标的灵敏度,从而比较分析各个节点新增负荷对系统可靠性的影响程度,并用于可靠性指标快速计算。在故障率、负荷随时间变化的前提下,应用同步采样模拟法进行其他可靠性指标的计算。算例部分计算了频率型指标的瞬时值,发现随着节点负荷的增长,元件处于较短的连续工作时间的概率会增加,系统可靠性因此降低。灵敏度分析评估了各个节点对系统可靠性的影响。同步采样模拟法计算了时间型、电量型指标以及频率型指标的年度值。     

基于区域非序贯仿真的配电系统可靠性评估

在配电系统可靠性评估中，采用蒙特卡罗仿真法可以计算各类指标的概率分布，从而提供比期望值指标更多的有关负荷点和系统可靠性水平的信息。结合配电系统的结构特点，根据分区思想划分复杂配电网络，提出了准区域仿真和简化区域仿真两种非序贯蒙特卡罗法。通过对分区系统进行状态抽样，获得分区模型的可靠性参数，再运用前推回推法计算负荷点可靠性指标和系统可靠性指标。算例中分析了不同网络结构对计算速度的影响，比较了两种区域仿真法的计算结果，表明了文中方法的有效性。     

考虑雷电天气的大电力系统可靠性评估

雷电天气会导致输电线路故障率增加,对大电力系统可靠性评估有重要影响。针对不同雷电水平下的输电线路具有不同的故障率,依据地闪密度划分雷电水平区域,分区建立输电线路故障率模型,提出一种基于蒙特卡洛抽样原理,在考虑雷电天气下的大电力系统可靠性评估方法。该方法分别对雷电天气和输电线路进行蒙特卡洛抽样,确定雷电天气状态和输电线路状态,生成确定的系统状态,然后进行大电力系统可靠性评估。最后给出在考虑雷电天气下的大电力系统可靠性评估流程,并通过算例说明雷电天气对电力系统可靠性充裕度指标的影响。     

考虑天气因素的输电网可靠性区间评估及其仿射算法

为了考虑故障率和天气因素的不确定性对电网可靠性评估的影响,在输电线路分段模型的基础上,引入区间概率用于可靠性参数不确定的元件停运率建模。采用状态枚举法和区间运算对IEEE-RBTS系统进行可靠性评估。针对区间运算结果过于保守的问题,引入仿射算法,有效缩减了计算结果的区间范围。计算结果表明,天气因素对输电网可靠性评估的影响不容忽视,区间数形式的可靠性指标可以反映不确定部分的大小,证明了该方法的合理性和有效性。     

基于全系统可靠性评估方法的海上油田群电网可靠性评估

海上油田群电力系统可靠性的优劣显著影响石油生产。考虑到该类电力系统是一个包含发电、输电、变电、配电系统的独立电力系统,故障时切负荷措施也不同于陆上电力系统,因此传统可靠性评估的模型和算法不能直接使用。文中基于全系统可靠性评估理论提出一种海上油田群电力系统可靠性评估方法,并建立了全系统可靠性指标体系。在状态采样时,根据全系统可靠性评估理论将全系统分为发输电系统采样和配电系统采样,并建立综合评估方法。在发输电系统状态评估中,考虑到海上油田群电网及其负荷的特点,建立基于优先脱扣的切负荷模型。在配电系统状态评估中,考虑了级联故障的影响。最后以某油田群电力系统为实际算例,得出全系统指标并分析4类故障的影响,验证了所提方法的正确性和有效性。     

电力市场中基于电价弹性的电力系统运行可靠性的协调控制

电力系统可靠性指标随负荷水平变化而变化，二者之间存在复杂的非线性关系，不能采用线性模型进行模拟。规划设计中，价格系数只能在很小的范围内调节电力平衡，不足以提高系统可靠性。电力市场中，考虑到实际运行中用户对电价的反应，应引入实时电价的电价弹性：当运行风险较高时，升高价格可以促使用户减少用电量或者调整用电时间，从而降低运行风险；而当运行风险较低时，较低的销售价格必然刺激用户的电力消费，提高了运行风险。文中在量化分析电价弹性的基础上，提出了一种实时电价与电力系统运行可靠性之间协调控制的新方法，调度员和用户通过价格、负荷和风险指标构成了一个闭环控制系统，以持续调节电网风险水平。算例结果验证了算法的正确性和应用价值。     

A new approach to real-time reliability analysis of transmission system using fuzzy Markov model

To date the studies of power system reliability over a specified time period have used average values of the system transition rates in Markov techniques [Singh C, Billinton R. System reliability modeling and evaluation. London: Hutchison Educational; 1977]. However, the level of power systems reliability varies from time to time due to weather conditions, power demand and random faults [Billinton R, Wojczynski E. Distributional variation of distribution system reliability indices. IEEE Trans Power Apparatus Systems 1985; PAS-104(11):3152–60]. It is essential to obtain an estimate of system reliability under all environmental and operating conditions. In this paper, fuzzy logic is used in the Markov model to describe both transition rates and temperature-based seasonal variations, which identifies multiple weather conditions such as normal, less stormy, very stormy, etc. A three-bus power system model is considered to determine the variation of system reliability in real-time, using this newly developed fuzzy Markov model (FMM). The results cover different aspects such as daily and monthly reliability changes during January and August. The reliability of the power transmission system is derived as a function of augmentation in peak load level. Finally the variation of the system reliability with weather conditions is determined.     

输电网可靠性评估中基于气象因素的处理方法

气象因素会导致输电线路故障,对电网可靠性有较大影响。对原有考虑气象因素的可靠性参数模型进行合理改进,提出不同地理位置输电线路的平均故障率不同,其对应的三态天气及三态天气下的故障次数百分比也存在差异。采用联系数方法处理可靠性原始数据和气象因素等的不确定性,应用状态枚举法对RBTS进行可靠性评估,得到联系数形式的可靠性指标。计算结果表明,元件所处地域不同导致的气象不均匀性对输电网可靠性评估影响不容忽视,联系数形式的可靠性指标亦呈现了不确定性部分的大小,证明所提出的方法更加符合实际。     

基于敏感度分析的电网可靠性算法

推导了系统电量不足期望对元件故障概率的敏感度的计算公式解,引入了元件敏感度定义,筛选出敏感度指标大的元件集合,使用交流潮流算法,组合计算电力系统的可靠性指标,提出了利用元件敏感度分析对系统元件进行排序,从而获得关键元件信息进而进行电力系统可靠性指标的REAUSA组合计算。在计算速度上取得了突破性的进展,缓解了电网可靠性指标计算的“计算灾”问题,为研究电网可靠性评估算法提供了一种新思路。     

A security based approach to composite power system reliabilityevaluation

An electric power network containing generation and transmission facilities can be divided into several states in terms of the degree to which adequacy and security constraints are satisfied in a reliability evaluation of the composite system. The composite system is classified into different system states for which probabilistic indices are calculated. Both annualized and annual indices using a seven-step load model are presented for two test systems. Selection methods are used to detect problem-creating contingencies. A linear programming model for generation rescheduling and minimization of the amount of load shed is presented. A linear programming model for correcting the voltage problem is presented