电力系统可靠性评估中的分层均匀抽样法

为避免传统蒙特卡洛抽样方法在系统可靠性评估中抽样效率低下的问题,文中结合重要抽样法与分层抽样法的思想,提出了分层均匀抽样法,以实现对系统故障状态的高效评估。该方法综合考虑了系统故障概率与故障影响,直接对系统故障的后果进行抽样,避免了常规方法中构造M维空间抽样函数的困难。文中对系统各重故障状态进行了分层均匀抽样,并通过自寻优的方式优化分配各层的抽样次数,有效地降低了抽样方差。该方法完全避免了对系统零故障状态的抽样,使其抽样效率不受系统可靠性改变的影响,可用于高可靠性电力系统的评估。文中从理论上推导了该方法的合理性,并通过对IEEE-RTS 79系统以及修改后的高可靠性系统算例评估,证实了算法的适用性。     

大电力系统可靠性评估的灵敏度分析

大电力系统可靠性指标的灵敏度可以深刻反映系统可靠性与电网结构的相关信息,利用这些信息可以发现钳制系统可靠性的薄弱环节,从而为系统规划和运行提供重要的指导意见.文章完整地推导了失负荷概率、失负荷频率和电力不足期望等大电力系统可靠性指标对元件有效度、无效度、故障率和修复率的灵敏度.利用基于线性规划的最优负荷削减模型中等式和不等式约束的拉格朗日乘子的数学含义,导出了电力不足期望对元件容量的灵敏度.最后通过对IEEE-RTS79测试系统的可靠性评估验证了上述灵敏度分析的有效性和正确性.     

电力系统可靠性评估中的改进拉丁超立方抽样方法

将拉丁超立方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拉丁超立方抽样方法。该方法首先通过重要抽样改变原系统样本空间的概率分布,然后对新概率分布进行拉丁超立方抽样,降低了抽样方差,避免了系统正常状态的大量重复抽样。应用该方法对IEEE-RTS系统与IEEE-RTS修改系统进行可靠性评估,并与常规非序贯蒙特卡洛抽样方法和传统拉丁超立方抽样方法的结果进行了比较。比较结果验证了所提出的方法在保证一定计算精度的条件下,可降低抽样方差,提高抽样效率,并且可适用于高可靠性的系统可靠性评估。     

大电力系统可靠性评估的解析计算模型

该文导出了失负荷概率LOLP、失负荷频率LOLF和电力不足期望EDNS对元件可靠性参数的解析表达式,详细阐述了解析表达式中的系数K1~K4和D1、D2的实际物理意义。基于这些解析表达式,论文建立了一套完整的大电力系统可靠性指标对元件可靠性参数的灵敏度计算公式。利用可靠性指标的解析表达式不但可以高效精确地求取元件可靠性参数改变后的系统可靠性指标,而且可以得到系统可靠性指标对元件可靠性参数的函数曲线,开拓了通过解析方式计算大电力系统可靠性指标的新思路,在缓解计算灾方面取得了较大进展。应用可靠性指标的灵敏度公式则能有效地找到钳制系统可靠性的薄弱环节,可为电力系统规划和运行提供重要的指导意见。     

电力系统可靠性评估的自适应分层重要抽样法

提出了电力系统可靠性评估的自适应分层重要抽样算法,将系统状态空间分割成无故障状态子空间和各重故障状态子空间,避免对无故障状态子空间抽样,对各重故障状态子空间的抽样次数进行最优分配,并不断修正最优重要抽样概率密度函数,可以显著提高计算效率并解决了以往蒙特卡洛方法在高可靠性系统中效率低下的问题.对IEEE-RTS系统的发输...     

电力系统可靠性评估的混合法研究

结合蒙特卡洛模拟法特点,提出一种蒙特卡洛模拟法与解析法结合的新方法,其基本思想是：通过对系统采样状态的简单解析判断,使70％以上的采样状态无需优化调整就可进行状况判断,从而减少每一次状态评估时间,成倍地提高了计算速度。该方法很容易与其它减小蒙特卡洛模拟方差的方法结合,从减少方差的技巧和加快状态评估速度2方面入手,既提高了模拟收敛速度,又减小了每次状态评估的时间,较好地解决了蒙特卡洛模拟法计算速度与计算精度的矛盾,通过对IEEE－RTS试验系统的计算,表明该方法的正确性和有效性。     

大型电力系统可靠性评估中的马尔可夫链蒙特卡洛方法

提出大型电力系统可靠性评估的一种新的蒙特卡洛模拟方法-马尔可夫链蒙特卡洛方法(Markov chain Monte Carlo, MCMC)。MCMC方法是一种特殊的蒙特卡洛方法,它将随机过程中的马尔可夫过程引入到蒙特卡洛模拟中,实现动态蒙特卡洛模拟。该方法通过重复抽样,建立一个平稳分布与系统概率分布相同的马尔可夫链,从而得到系统的状态样本。由于MCMC方法考虑了系统各个状态间的相互影响,相比于随机采样的蒙特卡洛方法所得到的独立样本序列,更准确模拟了电力系统运行实际情况。IEEE-RTS 24节点算例表明,该算法可快速收敛,节省计算时间,提高计算速度。同时,由于每条马尔可夫链均收敛于同一个分布,即所谓平稳分布,所以算法具有良好的稳定性。对西北330 kV电网的可靠性评估再次表明了该方法的正确性和有效性以及该方法用于大型电力系统的可靠性评估的优越性和潜力。     

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。     

电力系统可靠性评估中的重要控制法

为进一步加快蒙特卡洛模拟法的收敛速度,文中结合重要抽样法与控制变量法的思想,提出了一种应用于电力系统可靠性评估的重要控制算法。该方法利用元件重要度分析识别出系统中对可靠性影响较大的元件,并基于系统重要元件的故障后果以及系统状态分析的特点构造出满足各项要求的系统重要控制变量,从而实现对系统重要状态函数的重构。文中从理论上对该方法进行了推导,证明了其在不增加每次抽样计算量的同时,能够有效降低抽样方差。最后通过对IEEERTS79系统以及修改后的测试系统的评估验证了算法的正确性、高效性。     

Bootstrap技术在电力系统可靠性评估中的应用

为解决常规蒙特卡洛模拟法进行电力系统可靠性评估时评估精度与速度二者不可兼顾的问题,将Bootstrap技术引入电力系统可靠性评估中。首先应用Bootstrap技术获取系统负荷样本进行系统状态抽样,然后经网络拓扑辨识及状态评估分析之后累计可靠性指标。在IEEE-RTS79测试系统上的仿真测试结果表明,采用Bootstrap技术进行可靠性评估是合理且正确的,其指标收敛速度比常规蒙特卡洛模拟法更快,能在较短时间内获取满足精度的评估结果。     

基于序贯仿真和概率密度分析的四川电网可靠性评估

大电网概率风险评估为电网可靠性性能分析及其薄弱环节识别提供了量化分析的技术手段。详细介绍了序贯蒙特卡洛仿真的基本原理和可靠性指标概率密度分布估计理论,然后采用序贯蒙特卡洛仿真法对四川500 kV和220 kV电网的四种运行方式进行了可靠性评估计算。另外,基于核密度估计技术得到了可靠性指标的概率密度估计,探索了从可靠性指标内在分布规律和结构特征出发深刻揭示电网风险特性的新思路,实现了对四川电网风险更深入的认知。     

计及无功充裕度的电力系统可靠性评估与规划(英文)

结合基于蒙特卡罗抽样技术和解耦最优潮流算法,建立一种电力系统可靠性评估与规划的新算法,该算法在计算过程中计入了无功充裕度与电压静态安全约束对系统可靠性的影响.对RBTS测试系统进行了算例分析,计算结果表明了文中算法的准确性和合理性.通过定量分析可靠性指标随着系统机组容量与无功充裕度的变化而变化的规律,提出了一种寻求特定运行条件下提高系统可靠性水平最优措施的方法,能够为电力系统的规划和运行提供量化决策依据.     

大电网可靠性评估的指标体系探讨

随着我国电力市场的不断发展、输电网的逐步开放以及独立发电商的出现,传统的大电网可靠性评估指标体系无法满足要求,故应尽快建立新形势下的电网可靠性评估体系。文中在回顾和总结了近年来国内外在建立大电网可靠性评估指标体系方面研究进展,探讨了电力市场条件下可靠性研究的新方向、可靠性指标评价的新标准、最优可靠性对指标体系的新要求及大电网可靠性灵敏度分析等问题,并对该领域的研究进行了展望。     

基于Beowulf集群的大电力系统可靠性评估蒙特卡罗并行仿真

研究了大电力系统可靠性评估并行仿真问题:分别采用状态采样法和系统状态转移采样法进行Monte-Carlo并行仿真。建立了与收敛判据相结合的任务分配拓扑结构,并根据2种采样方法的不同需要采用了不同的伪随机数生成方式,详细地分析了配合收敛控制的异步模拟过程,最后基于构建的Beowulf集群环境进行测试系统的可靠性评估计算。2种Monte-Carlo并行仿真方法均得到较高的加速比和并行效率,其可靠性指标的计算结果亦与串行环境下得到的结果基本保持一致。该文所做工作是对国外若干电力系统可靠性评估并行仿真研究的深入和发展。     

大电力系统可靠性评估高性能计算平台设计与实现

针对大电力系统可靠性计算的高度复杂性,基于高性能集群环境,建立了粗粒度Monte Carlo并行计算模型,提出了消息传递机制下配合收敛控制的异步化并行算法,以较高的加速比和并行效率,快速实现大电力系统可靠性评估计算。同时,以大电力系统可靠性评估高性能计算为核心,利用LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP）网络开发工具,建立基于浏览器/服务器（B/S）3层模型的Web计算系统基本结构,提出对应的网络数据库设计和并行计算模块装载模型,以Web Service的形式实现大电力系统可靠性评估高性能计算的Internet共享。     

风力发电为主导的孤立发电系统可靠性评估

针对内蒙古的特定情况,采用以风力发电为主导的小型孤立发电系统提供电能,可保证供电可靠性、节省柴油燃料和保护当地的生态环境。本文所述的小型孤立发电系统以风/柴/储能联合发电的形式提供电能。文章采用序贯Monte-Carlo模拟法实现风/柴/储能发电系统的可靠性评估。根据风电场的风速历史数据,建立风电场的风速时间序列模型。由风速时间序列计算风力发电机的输出功率。在考虑机组随机故障的情况下,由发电机和负荷模型得到蓄电池的时间序列模型。针对样例系统,量化评估了仿真样本容量、蓄电池容量、蓄电池充放电率和风力发电机额定功率等,一些因素对风/柴/储能发电系统可靠性的影响。仿真结果可为风/柴/储能发电系统可靠运行提供依据,为政府及电力部门推广风/柴/储能联合发电向偏远地区供电提供依据。     

基于混合算法的复杂配电系统可靠性评估

提出了基于状态转移和蒙特卡洛模拟(M on te C arlo s im u lation,M CS)的配电系统可靠性评估算法。算法根据配电系统中断路器、分段开关、联络开关等可操作性元件的动态特性对系统建立彼此独立的状态转移链,并利用M CS法模拟元件故障事件发生状态转移,统计各元件及各状态的故障频率、故障发生时间和故障持续时间等参数,最后利用这些参数计算各负荷点的基本可靠性指标及其概率分布。文章通过对RBTS(re lia-b ility test system)算例的计算分析,验证了所提算法的有效性。并分析了TTR(tim e to repa ir)、TTS(tim e tosectiona lize)的概率分布以及熔断器的可靠度对可靠性指标的影响。     

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。     

基于拟蒙特卡罗方法的电力系统可靠性评估

针对电力系统可靠性评估中蒙特卡罗方法误差收敛相对较慢的特点,将以低偏差点列抽样的拟蒙特卡罗方法应用于可靠性评估中。介绍了拟蒙特卡罗方法的原理,并在误差分析方面与蒙特卡罗方法进行比较。进一步介绍了Sobol低偏差点列的构造方法。建立了以Sobol点列为抽样点的拟蒙特卡罗模拟可靠性计算模型,并与重要抽样法相结合。对3机系统和RTS79测试系统分别进行标准非序贯蒙特卡罗模拟和Sobol点列拟蒙特卡罗模拟,计算指标EDNS与LOLP,并比较误差收敛曲线。结果表明,拟蒙特卡罗方法进行可靠性计算,EDNS和LOLP指标具有更快的误差收敛速度。该方法可作为电力系统可靠性计算的一种新思路。