考虑元件重要度和故障概率影响因素的连锁故障预测

为了更好体现系统实时状态和元件重要程度,提出了一种连锁故障预测新方法。首先建立了考虑功率传输累计效应的线路故障概率模型,并将天气和修复过程对故障概率的影响引入该模型;其次,将支路势能函数引入熵理论,确定了计及能量冲击影响的支路重要程度;最后,构建了反映电网状态变化和元件重要度的连锁故障综合预测指标,并通过在IEEE30系统上进行仿真。仿真结果验证了所提模型及方法的有效性。     

基于改进混合法的电网运行可靠性评估方法研究

针对电网运行可靠性评估中难以计及系统的高阶故障状态影响、使用传统可靠性评估方法已经不能满足运行可靠性指标的计算时间要求等问题,提出一种解析法与蒙特卡洛法相结合的改进混合法,其基本思想是利用解析法处理系统的N-1阶故障,计算初始可靠性指标;对于系统的高阶故障以预想事故链替代,采用蒙特卡洛法抽样出连锁故障的初始环节,再进行...     

基于电网状态和结构的连锁故障预测

电网连锁故障可能导致大规模停电并造成严重后果,在故障初期对后续故障进行预测有助于对大停电事故的预防。在分析了典型连锁故障的发展过程的基础上,建立了完整的支路静态能量函数的模型,构建了映射潮流变化的能量指标。结合反映电网结构脆弱性的电气介数,计及前后故障之间的累积效应,提出了反映电网故障后状态变化和结构变化的综合性裕度指标预测连锁故障。仿真结果能够搜索出较严重的连锁故障模式集,验证了该方法的合理性、有效性。     

基于连锁故障序列分析的电网脆弱性评估

电力系统的脆弱环节与连锁故障有着密切的联系,同时也是动态监测和控制的重要依据。为了有效地辨识出系统的脆弱环节,提出了基于不确定多属性决策理论的连锁故障搜索及电网脆弱性评估的新方法。首先,根据支路与支路保护之间的故障关系,建立了初始故障事件集,并计及各种引发连锁故障的因素形成实时条件下的决策矩阵,运用基于信息熵的多属性决策方法对初始故障事件进行排序,通过与设定的门槛值进行比较筛选出合适的初始故障事件;其次,基于改进的支路运行可靠性模型对后续故障进行搜索;最后,利用脆弱度函数对故障序列、节点及整个系统进行脆弱性评估。算例结果分析表明该方法具有良好的应用前景。     

考虑隐性故障的继电保护重要度分析方法

提出基于电力系统连锁故障风险评估的继电保护隐性故障重要度分析的新方法。首先通过继电保护隐性故障概率模型得到保护设备的隐性故障概率,然后将风险评估理论与母线孤立、负荷失电和电力损失期望3个指标结合,最终建立起电网的Monte Carlo仿真模型,利用继电保护重要度分析方法,得出电网中保护设备引发电网连锁故障的重要度排序。IEEE14节点系统的应用结果证明了该方法的可行性和正确性。     

考虑电网运行状态和结构关联的连锁故障序列预测

针对传统连锁故障考虑因素单一的不足,该文提出一种综合考虑电网运行状态和网络结构的连锁故障预测方法。首先,根据系统运行状态,建立潮流相关的线路故障概率模型和基于Markov方法的隐性故障模型;其次,基于复杂网络理论,提出网络电气结构和保护关联区间,建立故障级间的结构关联模型;最后,兼顾故障后系统运行状态和网络结构的变化,提出连锁故障预测方法,从而辨识出最易受初始扰动影响的下级故障及其影响范围,使预测结果更加符合电网实际运行情况。基于IEEE 30节点系统仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。     

考虑风电场接入的电网连锁故障运行风险评估

随着智能电网的兴起,大规模新能源的并网增加了系统的不确定性。为了研究风电接入对电网大停电的影响,从连锁故障的角度出发,结合输电线路和保护的运行可靠性模型,根据风电出力变化和系统当前运行状况,提出了连锁故障搜索模式,并基于效用理论提出连锁故障运行风险评估方法及相关指标。以IEEE-RTS 79系统为算例,分析不同的并网方案下风险指标的差异,评估风电渗透率、风电接入方式以及风电随机性对输电网连锁故障的影响,研究结果可为风电接入条件下的电网规划运行及防御大停电提供科学的理论依据和参考价值。     

计及冲击风险及分布熵的电网连锁故障预测

电网连锁故障预测有利于预防大停电事故的发生。为了弥补现有电网连锁故障预测中未计及线路故障退出运行后系统均匀性的不足,提出了计及电网故障过程中的冲击风险及故障后电网均匀状态的电网连锁故障预测方法。考虑节点关联度,引入电压波动熵的概念,用以准确描述关键线路退出后电网的电压波动情况;运用熵理论,对断线后电网电压分布和有功分布进行分析,克服了以往连锁故障预测未计及电网均匀性的缺陷。采用离差最大化灰色关联,综合考虑线路自身重要性、冲击风险指标以及分布熵指标。通过RTS-79系统仿真,得出了风险值较高的连锁故障链,结果证明该模型实际有效。     

基于遗传算法的连锁故障快速模拟及应用

目前,中国电网已进入跨大区互联,超、特高压交直流混合输电的快速发展时期,电网复杂程度急剧增加,发生连锁故障以致引发大面积停电事故的风险逐渐增加。文中在现有连锁故障算法研究的基础上,提出一种基于遗传算法的连锁故障快速模拟算法。该算法应用遗传算法理论,考虑系统运行条件影响,通过模拟基于自然选择的生物进化过程,搜索电力系统连锁故障风险较大的路径,模拟系统在不同初始状态下的可能连锁故障。实际算例表明,该算法可快速模拟电力系统连锁故障,发现系统薄弱环节并发出故障预警,从而进一步为连锁故障阻断对策制定及电网调度提供辅助支持。     

基于多属性决策的电力通信网的节点重要度计算方法

随着电网规模不断扩大,作为电网的支撑网络,电力通信网络的结构变得更加复杂且脆弱。预先识别和保护电力通信网中的重要节点是降低网络脆弱性的有效方法。为了全面地分析电力通信网中的节点,从网络中节点的局部信息、全局信息以及节点承载的业务重要度量化节点的重要性,提出一种基于多属性决策的电力通信网节点重要性计算方法。该算法首先根据各节点指标计算指标熵值以及指标之间的肯德尔系数,确定指标权重,结合多属性决策方法得到节点指标贴近度,进而得到各节点的实际重要度。最后根据不同节点重要度计算方法,分别攻击小型电力通信网、传统复杂网络、市级电力通信网中的节点,分析对网络指标的影响,证实该方法的合理性。     

基于关键线路识别的电力系统连锁故障风险评估模型

针对现有模型的不足,提出了一种新的电力系统连锁故障风险评估模型。该模型从元件过负荷、继电保护隐性故障2个方面定义了连锁故障概率:以故障发展过程中出现的母线低电压、线路过负荷、电力系统失负荷来衡量连锁故障带来的后果。在不违背连锁故障发生机理的前提下,将支路的结构传输重要度与反映电网实时运行状况的线路故障发生概率相结合,给出了连锁故障中关键线路识别的重要判据,根据关键线路排序结果合理选择下一个故障环节,加快了连锁故障模式搜索速度。最后对IEEE 10机39节点系统进行仿真,仿真结果证明了本文方法的有效性。     

电力系统连锁故障快速预测方法研究

近年来,电力系统大停电事故时有发生,而连锁故障是导致其发生的重要诱因,快速、准确地预测连锁故障可能的发展路径对预防大停电事故的发生具有重要的指导意义。针对过载主导型的连锁故障发展模式,充分利用连锁故障的前后因果关联性特点,定义关联性指标,提出基于故障路径树的连锁故障快速预测方法。该方法采用模糊聚类算法对关联性指标进行分类,选取关联性指标最高的一类支路为下级故障环节,在有效减少计算量的同时,改进了现有预测方法的不足。最后,对IEEE39节点系统进行仿真分析,仿真结果验证了所提预测方法的快速性和正确性。     

输电线路开断状态信息传输失真对连锁故障的影响

关于电力系统连锁故障的传统研究很少考虑信息网络对连锁故障的影响。文中以新英格兰39节点系统为例,在直流潮流的隐性故障模型下,研究了电力信息网络节点故障对电力系统连锁故障的影响,并提出了对连锁故障和大停电产生重要影响的关键信息节点的辨识指标。该指标可有效地辨识出在不同状态下对电力系统大停电产生重要影响的信息节点。仿真结果表明,信息系统的故障对电力系统连锁故障起到了推波助澜的作用,且信息网络的高度数和高介数节点并不是对连锁故障传播产生重要影响的关键信息节点。信息节点对应的电力线路的物理特征与信息节点在自身网络中的拓扑特征相比,前者更能表征信息节点在电力系统连锁故障中的重要性。     

基于线路触树故障时间的连锁故障防治研究

近年来世界范围内发生的大停电事故,揭示出研究连锁故障中线路触树跳闸这一故障规律和隐藏的时间尺度的重要性。分别对线路弧垂动态变化和树木高度进行建模,在综合考虑环境条件和输电走廊树木高度的情况下,计算在上一级故障发生后线路由于潮流增加而发生触树故障的时间,为运行人员提供紧迫性感知,避免由于运行人员的延误而造成大停电事故。分别对WCSS-9节点和IEEE-24节点标准测试系统进行仿真,结果说明本方法能根据系统所处实际环境计算系统因线路触树故障发生连锁故障的崩溃序列及相应时间尺度,有助于连锁故障的预防和控制。     

信息网受损对电网过载主导型连锁故障的影响

信息网是实现信息系统功能的基础,信息网不同程度受损导致信息系统功能呈现多态性,影响电力系统的灾变应急能力。研究信息网受损对电网连锁故障的影响,是保证现代电网安全运行的重要课题。以信息系统的监视和控制功能为切入点,建立考虑信息网受损影响的电网连锁故障模型;结合信息网结构和信息系统功能受损程度量化指标,分析不同信息网受损程度对电网连锁故障的影响;从失效边群体区域分布和个体重要性角度,对比研究了几种信息边失效方式下,信息网受损对电网连锁故障的影响。对IEEE 30节点系统的仿真表明,信息网受损削弱了系统抑制电网连锁故障传播的能力,导致连锁故障蔓延;当电网处于重负载水平时,信息网受损对电网连锁故障的影响更为显著;不同信息边失效方式下电网连锁故障规模差异明显,信息网结构脆弱性是影响电网连锁故障传播的重要因素。     

基于马尔可夫链的电力系统连锁故障预测

近年来,国内外发生了多起连锁故障引起的大面积停电事故,因此对连锁故障的预测就成了电力系统领域内受到普遍关注的重要问题。现有的连锁故障预测方法未能把网络拓扑结构、前后级故障间的关联、系统不确定性等因素系统而综合地利用起来。在此背景下,提出基于马尔可夫链的连锁故障预测方法,其能够计及系统前后级故障视在功率转移关系、保护/断路器不正确动作的可能性、系统硬件失效率等因素。首先,根据系统初始故障概率和各级故障之间的状态转移概率,预测系统连锁故障的发展趋势,预测出下一级可能的故障集,得到具有时间先后顺序的连锁事故路径。之后,提出了3个脆弱性指标来评估后续故障对系统的影响,以便对可能的连锁故障加以监视和快速控制。最后,用IEEE 10机39节点系统说明了所发展的模型和方法的基本特征。     

基于脆性风险熵的电力系统连锁故障预测

为研究电力系统连锁故障机理并对连锁故障传播路径进行辨识,从复杂系统的脆性角度出发,提出了线路之间脆性风险熵的计算方法,选择与故障线路脆性风险熵较大的线路作为下一级故障线路,提出了基于脆性风险熵的电力系统连锁故障预测模型。连锁故障的实质是电力系统中脆性源被激发后的脆性传播过程,随着故障的传播,元件间脆性风险熵呈增长趋势。新英格兰39节点系统的仿真结果表明,脆性风险熵的变化趋势可以为运行人员制定防御策略提供量化参考。     

基于最优风险指标的连锁故障模型和薄弱线路辨识

概括了直流潮流停电OPA模型及其改进模型的不足,据此在OPA模型的基础上引入风险理论,建立新的连锁故障模型。新模型包含内外2层循环,内层循环基于传统的直流潮流线性规划,描述实际电网的连锁线路过载与故障;外层循环包括负荷增长与线路扩容2个部分,线路扩容部分基于风险理论,依据扩容风险指标、扩容延迟时间、扩容度函数以及线路风险值,确定是否扩容以及扩容力度。给出使系统成本降到最低的最优风险指标的确定方法以及对连锁故障影响较大的系统薄弱环节的判定方法,进而提出新的电力系统连锁故障预防策略。新英格兰系统仿真表明,新模型较原模型更接近实际运行中的电网,基于风险评估的线路扩容可随风险指标不同程度地降低故障概率和负荷损失。