于改进抽样法的电力系统可靠性评估

由于电力系统的元件故障为小概率事件,在应用传统非序贯蒙特卡洛抽样法进行系统可靠性评估时,存在抽样次数大,仿真时间长等缺点。通过将对偶变数抽样法与交叉熵重要抽样法相结合,提出了一种适用于电力系统可靠性评估的改进抽样方法。该方法首先通过交叉熵重要抽样确定元件最优参数,构造元件的零方差概率密度函数的近似函数,然后根据最优参数进行对偶抽样,进一步降低抽样过程的方差,提高了传统蒙特卡洛法的抽样效率。应用该方法及传统随机抽样法、对偶变数抽样法和交叉熵重要抽样法对IEEE-RTS（可靠性校验系统）与变参数后的IEEE-RTS进行可靠性评估,计算结果表明：提出的方法在保证一定计算精度的条件下,相比其他方法,进一步提高了仿真速度。越是小概率事件,方法的优势越明显。     

发输电系统可靠性评估的启发式就近负荷削减模型

为提高发输电系统可靠性评估的计算效率,提出了一种启发式就近负荷削减模型,其基本思想是:按照就近原则在故障元件附近的一定区域内通过潮流追踪搜寻能有效缓解系统故障情况的负荷削减节点集。该模型避免了在整个系统范围内进行全局优化以求取最优负荷削减量,因此具有较高的计算效率。通过对RBTS和IEEE-RTS79可靠性测试系统的计算分析表明,该模型能在保持较高精度的前提下大幅度提高计算速度,为缓解发输电系统可靠性评估的计算瓶颈提供了良好的解决方案。     

发输电系统充裕度和安全性算法研究

应用蒙特卡洛模拟法对发输电系统可靠性的两个方面——充裕度和安全性进行了研究。计及多重故障影响的充裕度评估的最大困难是计算复杂性问题。基于元件状态持续时间抽样方法,文中提出了将系统状态时间序列中多重故障转换成单重故障进行分析的算法,解决了充裕度评估中计算速度与精度的矛盾。安全性评估的计算复杂性远大于充裕度评估。文中建立了可靠性安全性评估的框架和算法,在解决安全性评估的计算复杂性问题方面进行了有益的探索。在此基础上,开发了大规模电力系统可靠性充裕度和安全性评估软件,对IEEE-RTS79测试系统进行了计算,结果表明算法是可行、有效的。     

高压直流输电系统可靠性灵敏度分析模型

为从元件层面刻画高压直流输电系统可靠性影响程度，提出了直流系统元件可靠性灵敏度指标，结合故障树法及频率和持续时间法建立了高压直流输电系统元件可靠性灵敏度分析的组合模型，提出了直流系统可靠性评估概率灵敏度和关键重要度的定义。最后通过2个算例，对单/双12脉高压/特高压直流输电系统进行可靠性评估及灵敏度分析，基于计算结果对各元件或子系统对系统可靠性的影响及元件备用的影响进行了全面探讨。该方法对于识别系统的薄弱环节，对系统的增强措施分析及系统运行维修决策具有参考意义。     

基于混合模型和交叉熵重要性抽样的 发电系统可靠性评估

目前应用在发电系统可靠性评估中的交叉熵重要性抽样方法采用单一的概率质量函数描述发电系统的状态,该方法在处理高可靠性系统时需要进行大量的预抽样才能得到具有较好方差减小效果的最优概率质量函数以达到加快可靠性指标收敛的目的,而大量的预抽样过程会导致可靠性评估总体效率的下降。因此文章提出基于混合概率质量函数模型与交叉熵重要性抽样相结合的发电系统可靠性评估新方法,该方法采用多个概率质量函数描述发电系统的状态,并基于最小交叉熵原理对各概率质量函数及其对应权重进行迭代更新,最后由各概率质量函数的加权形成最优概率质量函数,利用所得最优概率质量函数对系统状态进行抽样和可靠性计算。相比于现有方法,该方法预抽样过程所需样本较少,可以在保证可靠性指标准确性的同时大幅加快系统可靠性指标的收敛速度,在处理高可靠性系统时效果更加明显。算例验证了文中方法的优势。     

改进的概率稳定评估方法及其应用

针对概率稳定评估方法中存在的计算复杂性问题，提出了基于改进故障枚举法的分区概率稳定评估模型。并将其应用于总元件数达324个的实际大规模发输电组合系统的可靠性评估中，采用该模型后的计算量仅占常规故障枚举法的0．483％，从而使概率稳定分析达到实用化水平。依据该文提出的算法和计算步骤所得到的概率稳定指标能定量反映系统的安全水平，算例计算表明该方法正确有效，计算结果合理并具有实际参考价值。     

新技术对发输电系统元件可靠性模型的影响研究综述

随着电网建设的不断完善,发输电新技术的不断涌现,对电力系统可靠性评估的准确性和全面性提出了新的要求。从发输电系统可靠性元件的建模入手,分析了发输电元件模型多态化、计及因素多样化的发展趋势;重点讨论了包括特高压直流输电、柔性直流输电、计及储能装置的风力发电等新型发输电设备,以及FACTS元件、电动汽车在内的元件概率可靠性模型的建立方法、对发输电系统可靠性的影响和存在的不足,最后论述了需要进一步深化研究的方向。     

基于超椭球贝叶斯网络的配电系统可靠性评估

针对配电系统实际运行中元件故障概率无法以精确值描述的问题,提出了一种将超椭球模型约束的元件故障区间概率与贝叶斯网络相结合的配电系统可靠性评估方法。该方法应用证据理论获取元件的信度函数和似真函数以得到初始故障区间概率;应用超椭球模型约束元件初始故障区间概率以得到贝叶斯网络分析中根节点区间概率;应用贝叶斯网络正向推理叶节点区间概率以得到配电系统的可靠性评估指标;应用贝叶斯网络反向推理负荷点故障条件下的根节点后验区间概率以得到系统薄弱环节。通过对IEEE-RBTS Bus 6母线系统进行算例分析,证明了该方法适用于实际配电系统的可靠性评估。     

应用模拟法进行发输电组合系统可靠性评估的研究

电力系统可靠性评估的方法可分为两大类解析法和模拟法。通过对发、输电组合系统可靠性的研究,建立了其评估模型,包括系统停运模型、负荷模型、运行调整策略模型、可靠性指标计算模型。并应用离散事件系统模拟法评估发输电组合系统的可靠性,给出了发输电组合系统可靠性评估模型流程图。     

配电系统可靠性评估方法的分析与应用

<正>目前,广州配电系统可靠性评估的方法分为模拟法和解析法两大类,其中解析法主要有故障模式影响分析法、最小路分析法、网络等值法等。虽然这些方法能计算配电网的可靠性指标,但它们一般都不能定量给出某个元件或某几个元件在整个系统可靠性中所占的地位。当系统中某些元件状态已知时,现有方法很难计算出这些元件对整个系统或部分系统影响的条件概率,而这些条件概率对于改善和提高电力系统的可靠性是很有帮助的。比如,可以利用这些信息找出系统可靠性的最薄弱环     

改进的重要抽样法在电力系统可靠性评估中的应用

将分散抽样方法与重要抽样方法相结合，提出了一种应用于电力系统可靠性评估的改进重要抽样算法。应用该方法对IEEE-RTS标准系统的发电部分进行了可靠性评估，并与采用常规抽样方法和常规重要抽样方法的评估结果作了比较。结果表明，文中提出的方法在保证计算精度的前提下显著减小了抽样方差，加快了迭代计算的收敛速度。     

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。     

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。     

含具有风速相关性风电场的发输电系统可靠性评估

提出了一种改进相关矩阵蒙特卡罗模拟法与拉丁超立方采样法相结合的多维相关风速抽样方法,并把该方法应用于含多个风电场的发输电系统可靠性评估。通过实际风速数据对模型的验证表明：提出的风速相关模型能够充分保持实际风速数据的概率分布,基本统计量和相关特性。将该模型和方法应用到 MRTS可靠性测试系统中,证明了该方法适用于含具有风速相关性的风电场的发输电系统可靠性评估。并通过算例,对风速相关性程度、风电场接入位置和风能渗透水平三个因素对含风电场的发输电系统可靠性的影响进行了分析。     

引入交叉熵与动态故障集的含风电大电网可靠性评估

风电等新能源大规模并网对电力系统可靠性产生了重要影响。电力系统的不断发展、电气联系的逐渐加强,以及新能源的随机波动特性,使得基于蒙特卡洛模拟(MCS)的可靠性评估方法在高可靠性系统中的计算效率大大下降。提出一种基于链表动态故障集并将之与交叉熵(CE)结合使用的新算法,一方面通过CE优化构建系统元件的最优概率分布,减小方差变化,加快指标收敛;另一方面,以基于链表的动态故障集多级索引取代状态空间中重复状态调用最优潮流的过程,以此提高系统状态评估效率。对IEEE RTS-79发输电改进系统进行可靠性评估,并与原始MCS和CE对比,结果表明,新算法合理、有效;通过变更负荷峰值改变系统可靠充裕度,对比了不同可靠性水平系统下3种方法的计算效率。     

电力系统可靠性评估的动态任务分配并行算法

针对大电力系统可靠性评估并行计算中静态任务分配方法存在的进程间通信次数多、过度计算等不足,在详细分析Monte-Carlo仿真过程中可靠性指标方差系数和抽样次数变化规律的基础上,提出基于De Miovre-Laplace中心极限定理和曲线拟合相结合的启发式动态任务分配方法,并提出基于动态任务分配的大规模电力系统可靠性评...     

基于重要抽样与极限学习机的大电网可靠性评估

由于不确定因素多、电网规模大,原始蒙特卡洛模拟(MCS)在复杂电力系统可靠性评估中无法满足实时高效的要求。提出一种基于交叉熵(CE)的重要抽样与极限学习机(ELM)相结合的可靠性评估算法,一方面通过在系统抽样环节引入CE构建元件的最优概率分布,减小方差变化,加快指标收敛速度;另一方面,采用ELM对重要抽样的状态样本进行有监督学习,以所构建的网络学习模型替代传统非线性规划方法进行状态评估,提高单次系统状态评估的效率,从而实现快速可靠性评估。对IEEE RTS-79系统进行可靠性评估,与原始MCS和CE重要抽样的对比结果表明,在一定的误差范围内所提算法合理、有效,其计算效率较原始MCS和CE显著提高。     

大型发输电组合系统可靠性评估方法

为解决大型发输电组合系统可靠性评估中计算费用过高的问题,提出了利用改进的重要抽样法模拟系统运行状态以减小抽样方差,结合线性规划松弛技术和两阶段修正单纯形法进行系统分析计算以降低线性规划的阶数的算法,并实现了相应的的评估软件。用该软件依据计算指标可评估IEEE-RTS系统与节点的可靠性水平,并为寻找制约系统可靠性水平的主要因素提供理论依据,且在相同精度要求下,计算时间与传统算法机相比明显下降。对大型发输电组合系统可靠性水平的仿真分析表明,该算法可做出准确、快速地评估。