CN104112238A - 基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明所提供的基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，通过对每一级故障后电网运行状态的分析，分别得到下一级备选线路发生故障的概率性指标和严重度指标，分级综合得到备选线路的连锁故障综合风险指标，其方便简单、高效，能够为判断系统薄弱环节，制定降低连锁故障风险的预防控制策略提供依据。

Description

基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法

技术领域

本发明涉及电力系统安全防护技术领域，尤其涉及的是一种基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法。

背景技术

随着电力系统规模不断扩大，近年来国内外电力系统曾多次发生大停电事件，如美国西部电网“8.10”大停电、美加“8.14”大停电、意大利“9.28”大停电、欧洲“11.4”大停电等。其原因都是电力系统在初始扰动后因潮流变化、设备过载和继电保护动作等因素引发了连锁故障，导致系统崩溃。因为连锁故障的发展序列存在多种分支、分岔的可能性，现有搜索算法一般只能按照概率较大的原则得出个别可能的连锁故障链，且在搜索过程中不能较好的综合考虑发生概率和后续发展严重程度的影响。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，旨在能够快速高效地分级综合得到备选线路的连锁故障综合指标，为判断系统薄弱环节，制定降低连锁故障风险的预防控制策略提供理论依据。

本发明的技术方案如下：

一种基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述方法包括：

A、获取每一连锁故障中备选设备的故障可能性指标；

B、根据所述故障可能性指标得到连锁故障备选设备的连锁故障概率指标，并根据预先设定的概率阈值确定连锁故障链的下一级故障设备集；

C、计算故障设备级中设备故障的严重度指标；

D、综合概率指标和严重度指标得到综合风险指标，完成连锁故障搜索综合评估。

所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述步骤A具体包括：

A1、获取备选设备的潮流变化量指标和潮流越限指标；

A2、结合上述两个指标得到备选设备的故障可能性指标。

所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述步骤A1中潮流变化量指标采用如下公式得到：

$A_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}-S_{\stackrel{\‾}{h_i},m-1}}{S_{\stackrel{\‾}{h_i},\max }}& ,S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}>S_{\stackrel{\‾}{h_i},m-1}\\ 0& ,S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}\≤S_{\stackrel{\‾}{h_i},m-1};\end{array}\right.$

其中，为在第m级故障发生后备选故障集中的设备潮流变化量指标，为在第m次连锁故障后设备所传输的复功率，为在第m次连锁故障前设备所传输的复功率，为设备的额定容量。

所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述步骤A1中潮流越限指标采用如下公式得到：

$B_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}=\frac{S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}}{S_{\stackrel{\‾}{h_i},\max }};$

其中，为在第m级故障发生后备选故障集中的设备潮流越限指标，为在第m次连锁故障后设备所传输的复功率，为设备的额定容量。

所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述步骤A2中故障可能性指标采用如下公式得到：

$F_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}={\mathrm{\ω}}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}{A}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}{B}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1};$

其中，为设备发生第m+1级故障的概率，备选故障集中设备发生第m+1级故障的可能性指标，L为备选故障集设备数。

所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述步骤B中连锁故障概率指标计算方法如下：

设备发生第m+1级故障的状态转移概率指标计算如下：

$p_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}=\frac{F_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}}{\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}};$

其中，为设备发生第m+1级故障的概率，备选故障集中设备发生第m+1级故障的可能性指标，L为备选故障集设备数。

所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述步骤B中预先设定的概率阈值通过对越限指标的监测实现动态调整，其计算方法如下：

B1、指定概率阈值的初值p_min；

B2、计算备选设备集H⁽⁰⁾ _m+1中各设备的变化量指标越限指标可能性指标F_pro和概率指标

B3、对越限指标进行筛选，选出的设备作出相应标记，并设定标记向量为S＝{...0,...,1,0,1...0,...}；

B4、利用标记向量S对概率指标向量进行筛选，筛选出发生第m+1级故障的可能设备集H⁽¹⁾ _m+1；

B5、取可能设备集中设备概率的最小值，并赋值给p_min；

B6、每搜索一级连锁故障就对p_min修正一次，当p_min在连续3级(或多级)连锁故障链的搜索过程中均保持不变时，则将该值近似作为最终的概率阈值，从而实现了对概率阈值的循环动态调整。

所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述步骤C中严重度指标基于母线电压越限、设备潮流越限和系统潮流收敛情况3个方面定义的，可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中设备h_i故障导致的严重度指标为

${\mathrm{wZ}}^{\left(h_i\right)}={\mathrm{wC}}^{\left(h_i\right)}+{\mathrm{wV}}^{\left(h_i\right)}+{\mathrm{wF}}^{\left(h_i\right)};$

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统潮流发散严重度指标；为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统母线低电压严重度指标；为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统设备过负荷严重度指标。

所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述潮流发散严重度指标

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统潮流发散严重度指标；

低电压严重度指标

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统母线低电压严重度指标，N为系统中的母线个数，为设备h_i故障后母线k的节点电压，V_k,mean为母线k电压限值的平均，V_k,step为母线k电压限值的容差。V_k,mean、V_k,step的计算公式如下：

$V_{k,\mathrm{mean}}=\frac{1}{2}(V_k^{\max }+V_k^{\min });$

$V_{k,\mathrm{step}}=\frac{1}{2}(V_k^{\max }-V_k^{\min });$

过负荷严重度指标

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统设备过负荷严重度指标，L为系统中的设备个数(线路、变压器等)，为设备h_i故障后设备l的潮流，S_l,max为设备l潮流限值。

所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其中，所述步骤D中综合风险指标计算方法如下；

$r_{h_i,m+1}=p_{h_i,m+1}{\mathrm{wZ}}^{\left(h_i\right)}$

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i发生第m+1级故障的综合搜索指标，为设备h_i发生第m+1级故障的概率，为设备h_i故障后的严重度综合指标。

本发明所提供的基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，通过对每一级故障后电网运行状态的分析，分别得到下一级备选线路发生故障的概率性指标和严重度指标，分级综合得到备选线路的连锁故障综合指标，其方便简单、高效，能够为判断系统薄弱环节，制定降低连锁故障风险的预防控制策略提供依据。

附图说明

图1为本发明所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法的实施例的流程图。

具体实施方式

本发明提供一种基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参见图1，图1是本发明所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法的较佳实施例的流程图。如图1所示，所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法包括：

S100、获取每一连锁故障中备选设备的故障可能性指标；具体来说，基于第m级故障后线路潮流求取备选设备集H⁽⁰⁾ _m+1发生下一级故障的可能性指标F_pro,L，其具体包括：

S110、获取备选设备的潮流变化量指标和潮流越限指标；

S12、结合上述两个指标得到备选设备的故障可能性指标。

其中，在本实施中，潮流越限指标采用如下公式得到：

$B_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}=\frac{S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}}{S_{\stackrel{\‾}{h_i},\max }};$

其中，为在第m级故障发生后备选故障集中的设备潮流越限指标，为在第m次连锁故障后设备所传输的复功率，为设备的额定容量。该指标表示在第m级故障发生后，备选故障集中的设备上的潮流越限情况。

潮流变化量指标采用如下公式得到：

$A_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}-S_{\stackrel{\‾}{h_i},m-1}}{S_{\stackrel{\‾}{h_i},\max }}& ,S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}>S_{\stackrel{\‾}{h_i},m-1}\\ 0& ,S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}\≤S_{\stackrel{\‾}{h_i},m-1};\end{array}\right.$

其中，为在第m级故障发生后备选故障集中的设备潮流变化量指标，为在第m次连锁故障后设备所传输的复功率，为在第m次连锁故障前设备所传输的复功率，为设备的额定容量。该指标表示第m级事件发生后，备选故障集中的设备上的复功率与该故障事件发生前的复功率之间的相对变化量。若该指标较大，说明第m级故障后该设备潮流增长的幅度较大，因而保护发生隐性故障的可能性就越高。

结合上述两个指标，定义可能性指标如下

$F_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}={\mathrm{\ω}}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}{A}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}{B}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}$

其中，为备选故障集中设备发生第m+1级故障的可能性指标，为备选故障集中设备发生第m+1故障的权重系数，为在第m级故障发生后设备所传输的复功率，L为备选设备数。

S200、根据所述故障可能性指标得到连锁故障备选设备的连锁故障概率指标，并根据预先设定的概率阈值确定连锁故障链的下一级故障设备集；具体来说，在本实施例中，连锁故障概率指标计算方法如下：

设备发生第m+1级故障的状态转移概率指标计算如下：

$p_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}=\frac{F_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}}{\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}};$

其中，为设备发生第m+1级故障的概率，备选故障集中设备发生第m+1级故障的可能性指标，L为备选故障集设备数。

进一步地，本发明进行的连锁故障链搜索中会设定一个故障概率阈值，通过备选设备的故障概率与该阈值比较，筛选出下一级故障设备集。该概率阈值通过对越限指标的监测实现动态调整。其计算方法如下：

S210、指定概率阈值的初值p_min；

S220、计算备选设备集H⁽⁰⁾ _m+1中各设备的变化量指标越限指标可能性指标F_pro和概率指标

S230、对越限指标进行筛选，选出的设备作出相应标记，并设定标记向量为S＝{...0,...,1,0,1...0,...}；

S240、利用标记向量S对概率指标向量进行筛选，筛选出发生第m+1级故障的可能设备集H⁽¹⁾ _m+1；

S250、取可能设备集中设备概率的最小值，并赋值给p_min；

S260、每搜索一级连锁故障就对p_min修正一次，当p_min在连续3级(或多级)连锁故障链的搜索过程中均保持不变时，则将该值近似作为最终的概率阈值，从而实现了对概率阈值的循环动态调整。

S300、计算故障设备级中设备故障的严重度指标。具体的，对于通过阈值筛选后得到的第m+1级故障设备集H⁽¹⁾ _m+1中的设备依次进行后果严重度分析，求出H⁽¹⁾ _m+1中各设备的严重度指标。本发明从母线电压越限、设备潮流越限、系统潮流收敛情况等3个方面定义故障严重度指标，较全面地评估故障对电网安全的影响。可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中设备h_i故障导致的严重度指标为

${\mathrm{wZ}}^{\left(h_i\right)}={\mathrm{wC}}^{\left(h_i\right)}+{\mathrm{wV}}^{\left(h_i\right)}+{\mathrm{wF}}^{\left(h_i\right)};$

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统潮流发散严重度指标；为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统母线低电压严重度指标；为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统设备过负荷严重度指标。

进一步地，所述潮流发散严重度指标

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统潮流发散严重度指标；

低电压严重度指标

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统母线低电压严重度指标，N为系统中的母线个数，为设备h_i故障后母线k的节点电压，V_k,mean为母线k电压限值的平均，V_k,step为母线k电压限值的容差。V_k,mean、V_k,step的计算公式如下：

$V_{k,\mathrm{mean}}=\frac{1}{2}(V_k^{\max }+V_k^{\min });$

$V_{k,\mathrm{step}}=\frac{1}{2}(V_k^{\max }-V_k^{\min });$

过负荷严重度指标

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统设备过负荷严重度指标，L为系统中的设备个数(如线路、变压器等)，为设备h_i故障后设备l的潮流，S_l,max为设备l潮流限值。

S400、综合概率指标和严重度指标得到综合风险指标，完成连锁故障搜索综合评估。具体来说，综合风险指标计算方法如下；

$r_{h_i,m+1}=p_{h_i,m+1}{\mathrm{wZ}}^{\left(h_i\right)}$

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i发生第m+1级故障的综合搜索指标，为设备h_i发生第m+1级故障的概率，为设备h_i故障后的严重度综合指标。越大，说明设备h_i发生故障的风险越高。从而实现了连锁故障搜索综合评估，为后续计算出连锁故障树中每条连锁故障链的风险指标，进一步判断系统薄弱环节，制定降低连锁故障风险的预防控制策略提供理论依据。

综上所述，本发明所提供的基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，通过对每一级故障后电网运行状态的分析，分别得到下一级备选线路发生故障的概率性指标和严重度指标，分级综合得到备选线路的连锁故障综合指标，其方便简单、高效，能够为判断系统薄弱环节，制定降低连锁故障风险的预防控制策略提供依据。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述方法包括：

A、获取每一连锁故障中备选设备的故障可能性指标；

B、根据所述故障可能性指标得到连锁故障备选设备的连锁故障概率指标，并根据预先设定的概率阈值确定连锁故障链的下一级故障设备集；

C、计算故障设备级中设备故障的严重度指标；

D、综合概率指标和严重度指标得到综合风险指标，完成连锁故障搜索综合评估。

2.根据权利要求1所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述步骤A具体包括：

A1、获取备选设备的潮流变化量指标和潮流越限指标；

A2、结合上述两个指标得到备选设备的故障可能性指标。

3.根据权利要求2所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述步骤A1中潮流变化量指标采用如下公式得到：

$A_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}-S_{\stackrel{\‾}{h_i},m-1}}{S_{\stackrel{\‾}{h_i},\max }}& ,S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}>S_{\stackrel{\‾}{h_i},m-1}\\ 0& ,S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}\≤S_{\stackrel{\‾}{h_i},m-1};\end{array}\right.$

其中，为在第m级故障发生后备选故障集中的设备潮流变化量指标，为在第m次连锁故障后设备所传输的复功率，为在第m次连锁故障前设备所传输的复功率，为设备的额定容量。

4.根据权利要求3所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述步骤A1中潮流越限指标采用如下公式得到：

$B_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}=\frac{S_{\stackrel{\‾}{h_i},m}}{S_{\stackrel{\‾}{h_i},\max }};$

其中，为在第m级故障发生后备选故障集中的设备潮流越限指标，为在第m次连锁故障后设备所传输的复功率，为设备的额定容量。

5.根据权利要求4所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述步骤A2中故障可能性指标采用如下公式得到：

$F_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}={\mathrm{\ω}}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}{A}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}{B}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1};$

其中，为设备发生第m+1级故障的概率，备选故障集中设备发生第m+1级故障的可能性指标，L为备选故障集设备数。

6.根据权利要求5所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述步骤B中连锁故障概率指标计算方法如下：

设备发生第m+1级故障的状态转移概率指标计算如下：

$p_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}=\frac{F_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}}{\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{\stackrel{\‾}{h_i},m+1}};$

其中，为设备发生第m+1级故障的概率，备选故障集中设备发生第m+1级故障的可能性指标，L为备选故障集设备数。

7.根据权利要求5所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述步骤B中预先设定的概率阈值通过对越限指标的监测实现动态调整，其计算方法如下：

B1、指定概率阈值的初值p_min；

B2、计算备选设备集H⁽⁰⁾ _m+1中各设备的变化量指标越限指标可能性指标F_pro和概率指标

B3、对越限指标进行筛选，选出的设备作出相应标记，并设定标记向量为S＝{...0,...,1,0,1...0,...}；

B4、利用标记向量S对概率指标向量进行筛选，筛选出发生第m+1级故障的可能设备集H⁽¹⁾ _m+1；

B5、取可能设备集中设备概率的最小值，并赋值给p_min；

B6、每搜索一级连锁故障就对p_min修正一次，当p_min在连续3级(或多级)连锁故障链的搜索过程中均保持不变时，则将该值近似作为最终的概率阈值，从而实现了对概率阈值的循环动态调整。

8.根据权利要求5所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述步骤C中严重度指标基于母线电压越限、设备潮流越限和系统潮流收敛情况3个方面定义的，可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中设备h_i故障导致的严重度指标为

${\mathrm{wZ}}^{\left(h_i\right)}={\mathrm{wC}}^{\left(h_i\right)}+{\mathrm{wV}}^{\left(h_i\right)}+{\mathrm{wF}}^{\left(h_i\right)};$

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统潮流发散严重度指标；为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统母线低电压严重度指标；为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统设备过负荷严重度指标。

9.根据权利要求8所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述潮流发散严重度指标

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统潮流发散严重度指标；

低电压严重度指标

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统母线低电压严重度指标，N为系统中的母线个数，为设备hi故障后母线k的节点电压，V_k,mean为母线k电压限值的平均，V_k,step为母线k电压限值的容差。V_k,mean、V_k,step的计算公式如下：

$V_{k,\mathrm{mean}}=\frac{1}{2}(V_k^{\max }+V_k^{\min });$

$V_{k,\mathrm{step}}=\frac{1}{2}(V_k^{\max }-V_k^{\min });$

过负荷严重度指标

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i故障后系统设备过负荷严重度指标，L为系统中的设备个数，为设备h_i故障后设备l的潮流，S_l,max为设备l潮流限值。

10.根据权利要求6所述基于概率指标和严重度指标的连锁故障搜索综合评估方法，其特征在于，所述步骤D中综合风险指标计算方法如下；

$r_{h_i,m+1}=p_{h_i,m+1}{\mathrm{wZ}}^{\left(h_i\right)}$

其中，为可能设备集H⁽¹⁾ _m+1中某一设备h_i发生第m+1级故障的综合搜索指标，为设备h_i发生第m+1级故障的概率，为设备h_i故障后的严重度综合指标。