CN105139278A - 一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法 - Google Patents

一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法。本发明包括如下步骤:1.根据电网当前运行状态需要,分析电网调度员的调度操作,并分解得到包含的认知行为;2.分析认知行为中所包含的失效模式;3.求解发生人为失效的概率基本值HEP0;4.分析操作任务情景,确定行为影响因素的水平,得到失效概率修正系数;5.求解特定操作情境下的人为失效概率;6.以N-1故障为初始条件,对系统进行可靠性评估。本发明提高了电网运行可靠性。

Description

一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法
技术领域
本发明属于电力系统可靠性评估领域,具体涉及一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法。
背景技术
目前,调度员主要依据电网实时运行数据和个人经验对电网进行调度操作,以保证电网可靠运行。智能电子设备、远动程序化控制和智能操作票系统的应用,在很大程度上保证了电力调度操作的安全性。但是到目前为止,调度操作过程中人的角色还不能完全被智能设备所取代,人为因素对调度操作的可靠性具有很大影响。
通过分析近些年发生的重大电网事故可以发现,人为因素作用明显。一方面,调度员在事故中没能采取正确措施,或应急操作失败成为事故发展扩大的重要原因;另一方面,合理及时的人为操作能够避免电网连锁故障的发生。“8·14”美加大停电事故中,由于调度员对系统状态失去监视,没能及时发觉系统异常并采取措施,最终导致连锁故障发生。“9·28”意大利大停电中,由于瑞士调度对事故的严重性认识不足、反应不及时,另外瑞士和意大利调度员之间缺少恰当的交流,导致整个意大利半岛从欧洲电网解列。而在2006年“7·1”中国华中电网功率振荡事故中,调度员的人工紧急调控在平息振荡中发挥了关键作用。
由此可见,分析人为因素对电网连锁故障发展的影响,对提高电网运行可靠性具有重要意义,因此评估人为因素对电网连锁故障的影响是本申请人致力于解决的问题。
发明内容
本发明的目的是针对电网调度过程出现的问题,提出了一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法。
本发明首先分析了调度员的认知行为过程,总结了影响调度操作的行为影响因素,并对此引起的人为操作失败概率进行量化,提出了考虑人为因素的操作可靠性模型。其次分析了人为因素对电网连锁故障的影响,并从系统解列比例和系统失负荷量两个指标对人为因素的影响进行了量化。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤:
一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法,包括如下步骤:
步骤S1.根据电网当前运行状态需要,分析电网调度员的调度操作,并分解得到包含的认知行为;
所述的认知行为包括观察行为、解释行为、计划行为和执行行为;
步骤S2.分析认知行为中所包含的失效模式;
所述的失效模式包括观察目标错误、错误辨识、观察没有进行、诊断失败、决策失误、延迟解释、优先权错误、不适当的计划、动作方式错误、动作时间错误、动作目标错误、动作顺序错误和动作遗漏;
步骤S3.求解发生人为失效的概率基本值HEP0,具体如下:
当发生人处于观察行为时,判断得到可能出现的失效模式为观察目标错误PO1、错误辨识PO2、观察没有进行PO3;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PO=1-(1-a1×PO1)×(1-a2×PO2)×(1-a3×PO3)(公式1)
其中,a1、a2和a3是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
当发生人处于解释行为时,判断得到可能出现的失效模式为诊断失败PE1、决策失误PE2、延迟解释PE3;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PE=1-(1-b1×PE1)×(1-b2×PE2)×(1-b3×PE3)(公式2)
其中,b1、b2和b3是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
当发生人处于计划行为时,判断得到可能出现的失效模式为优先权错误PD1、不适当的计划PD2;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PD=1-(1-c1×PD1)×(1-c2×PD2)(公式3)
其中,c1、c2是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
当发生人处于执行行为时,判断得到可能出现的失效模式为动作方式错误PA1、动作时间错误PA2、动作目标错误PA3、动作顺序错误PA4和动作遗漏PA5;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PA=1-(1-d1×PA1)×(1-d2×PA2)×(1-d3×PA3)×(1-d4×PA24)×(1-d5×PA5)
(公式4)
其中,d1、d2、d3、d4和d5是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
概率基本值HEP0的求解如下:
HEP0=1-(1-PO)×(1-PE)×(1-PD)×(1-PA)(公式5)
步骤S4.分析操作任务情景,确定行为影响因素的水平,得到失效概率修正系数;
所述的影响因素包括调度员压力PSF1;调度员经验PSF2;技能培训PSF3;操作复杂度PSF4;操作环境PSF5;班组合作质量PSF6;计划充分性PSF7;
步骤S5.求解特定操作情境下的人为失效概率;
步骤S6.以N-1故障为初始条件,对系统进行可靠性评估。
步骤S6-1.读入系统参数;
步骤S6-2.指标初始化,所述的指标包括发生越线次数n和系统发生解裂次数m;初始化n=0,m=0;
步骤S6-3.断开线路i后进行系统直流潮流计算;
步骤S6-4.判断系统其它线路是否出现潮流越限,如果发生潮流越限,则n=n+1,并断开越限线路,然后跳转至步骤S6-5;如果没有发生潮流越限,则跳转至步骤S6-7;
步骤S6-5.进行调度操作,并判断调度操作是否成功,具体的:当操作不成功时,跳转至步骤S6-6的概率为HEP;当操作成功时,跳转至步骤S6-7的概率为1-HEP;
步骤S6-6.判断系统是否发生解裂,如果发生解裂,则m=m+1,否则直接则跳转至步骤S6-7;
步骤S6-7.计算可靠性指标,具体如下:
计算系统解裂比例和系统失负荷量两个指标:
ξ = m n (公式6)
式6中:ξ表示系统解裂比例,n表示发生潮流越限的次数,m表示“N-1”校验中系统发生解裂的次数;
PLOSS=PNOR-PEM(公式7)
式7中:PLOSS表示系统的失负荷量,PNOR表示正常情况下系统的负荷量,PEM表示系统故障后恢复稳定时系统的负荷量;
步骤S6-8重复步骤S6-3~S6-7,直至完成N-1校验。
步骤4中所述的失效概率修正系数求解如下:
β = Σ i = 1 7 ρ i (公式8)
式8中:β表示失效概率修正系数,ρi表示第i个行为影响因素的影响指数。
步骤S5所述修正后人为失效概率HEP求解如下:
HEP=HEP0×100.25β(公式9)
式9中:HEP表示发生人为失误的概率,HEP0表示认知失效概率基本值。
本发明有益效果如下:
本发明首先分析了调度员的认知行为过程,总结了影响调度操作的行为影响因素,并对此引起的人为操作失败概率进行量化,提出了考虑人为因素的操作可靠性模型。其次分析了人为因素对电网连锁故障的影响,并从系统解列比例和系统失负荷量两个指标对人为因素的影响进行了量化。
附图说明
图1是本发明流程图;
图2是本发明步骤6流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1和图2所示,一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法,具体包括如下步骤:
步骤S1.根据电网当前运行状态需要,分析电网调度员的调度操作,并分解得到包含的认知行为。
所述的认知行为包括观察行为、解释行为、计划行为和执行行为;
步骤S2.分析认知行为中所包含的失效模式。
所述的失效模式包括观察目标错误、错误辨识、观察没有进行、诊断失败、决策失误、延迟解释、优先权错误、不适当的计划、动作方式错误、动作时间错误、动作目标错误、动作顺序错误和动作遗漏。
步骤S3.求解发生人为失效的概率基本值HEP0,具体如下:
当发生人处于观察行为时,判断得到可能出现的失效模式为观察目标错误PO1、错误辨识PO2、观察没有进行PO3;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PO=1-(1-a1×PO1)×(1-a2×PO2)×(1-a3×PO3)(公式1)
其中,a1、a2和a3是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
当发生人处于解释行为时,判断得到可能出现的失效模式为诊断失败PE1、决策失误PE2、延迟解释PE3;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PE=1-(1-b1×PE1)×(1-b2×PE2)×(1-b3×PE3)(公式2)
其中,b1、b2和b3是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
当发生人处于计划行为时,判断得到可能出现的失效模式为优先权错误PD1、不适当的计划PD2;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PD=1-(1-c1×PD1)×(1-c2×PD2)(公式3)
其中,c1、c2是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
当发生人处于执行行为时,判断得到可能出现的失效模式为动作方式错误PA1、动作时间错误PA2、动作目标错误PA3、动作顺序错误PA4和动作遗漏PA5;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PA=1-(1-d1×PA1)×(1-d2×PA2)×(1-d3×PA3)×(1-d4×PA24)×(1-d5×PA5)
(公式4)
其中,d1、d2、d3、d4和d5是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
概率基本值HEP0的求解如下:
HEP0=1-(1-PO)×(1-PE)×(1-PD)×(1-PA)(公式5)
步骤S4.分析操作任务情景,确定行为影响因素的水平,得到失效概率修正系数。
所述的影响因素包括调度员压力PSF1;调度员经验PSF2;技能培训PSF3;操作复杂度PSF4;操作环境PSF5;班组合作质量PSF6;计划充分性PSF7;
步骤S5.求解特定操作情境下的人为失效概率。
步骤S6.如图2所示,以N-1故障为初始条件,对系统进行可靠性评估。
步骤S6-1.读入系统参数
步骤S6-2.指标初始化,所述的指标包括发生越线次数n和系统发生解裂次数m;初始化n=0,m=0;
步骤S6-3.断开线路i后进行系统直流潮流计算;
步骤S6-4.判断系统其它线路是否出现潮流越限,如果发生潮流越限,则n=n+1,并断开越限线路,然后跳转至步骤S6-5;如果没有发生潮流越限,则跳转至步骤S6-7;
步骤S6-5.进行调度操作,并判断调度操作是否成功,具体的:当操作不成功时,跳转至步骤S6-6的概率为HEP;当操作成功时,跳转至步骤S6-7的概率为1-HEP;
步骤S6-6判断系统是否发生解裂,如果发生解裂,则m=m+1,否则直接则跳转至步骤S6-7;
步骤S6-7计算可靠性指标,具体如下:
计算系统解裂比例和系统失负荷量两个指标:
ξ = m n (公式6)
式中:ξ表示系统解裂比例,n表示发生潮流越限的次数,m表示“N-1”校验中系统发生解裂的次数。
PLOSS=PNOR-PEM(公式7)
式中:PLOSS表示系统的失负荷量,PNOR表示正常情况下系统的负荷量,PEM表示系统故障后恢复稳定时系统的负荷量。
步骤S6-8重复步骤S6-3~S6-7,直至完成N-1校验。
所述的步骤S2中,各失效模式所对应的基本失误概率如表1所示。
表1不同失效模式失误概率基本值
所述的步骤S4中,行为影响因素(PSF)的分类、描述和影响效能如表2所示。
表2行为影响因素分类、描述和影响效能
利用公式(8)求解失效概率修正系数:
β = Σ i = 1 7 ρ i (公式8)
β表示失效概率修正系数,ρi表示第i个行为影响因素的影响指数。
所述的步骤S5中,修正后人为失效概率HEP如公式3所示:
HEP=HEP0×100.25β(公式9)
式中:HEP表示发生人为失误的概率(HumanErrorProbability),HEP0表示认知失效概率基本值。
所述的步骤S6中,系统解列比例和系统失负荷量两个指标利用公式4和公式5计算。

Claims (4)

1.一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤S1.根据电网当前运行状态需要,分析电网调度员的调度操作,并分解得到包含的认知行为;
所述的认知行为包括观察行为、解释行为、计划行为和执行行为;
步骤S2.分析认知行为中所包含的失效模式;
所述的失效模式包括观察目标错误、错误辨识、观察没有进行、诊断失败、决策失误、延迟解释、优先权错误、不适当的计划、动作方式错误、动作时间错误、动作目标错误、动作顺序错误和动作遗漏;
步骤S3.求解发生人为失效的概率基本值HEP0,具体如下:
当发生人处于观察行为时,判断得到可能出现的失效模式为观察目标错误PO1、错误辨识PO2、观察没有进行PO3;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PO=1-(1-a1×PO1)×(1-a2×PO2)×(1-a3×PO3)(公式1)
其中,a1、a2和a3是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
当发生人处于解释行为时,判断得到可能出现的失效模式为诊断失败PE1、决策失误PE2、延迟解释PE3;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PE=1-(1-b1×PE1)×(1-b2×PE2)×(1-b3×PE3)(公式2)
其中,b1、b2和b3是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
当发生人处于计划行为时,判断得到可能出现的失效模式为优先权错误PD1、不适当的计划PD2;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PD=1-(1-c1×PD1)×(1-c2×PD2)(公式3)
其中,c1、c2是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
当发生人处于执行行为时,判断得到可能出现的失效模式为动作方式错误PA1、动作时间错误PA2、动作目标错误PA3、动作顺序错误PA4和动作遗漏PA5;那么该认知行为出现失效的概率基本值为:
PA=1-(1-d1×PA1)×(1-d2×PA2)×(1-d3×PA3)×(1-d4×PA24)×(1-d5×PA5)
(公式4)
其中,d1、d2、d3、d4和d5是取值为0或1的数,取值为1时表示出现该失效模式,取值为0时表示该失效模式未出现;
概率基本值HEP0的求解如下:
HEP0=1-(1-PO)×(1-PE)×(1-PD)×(1-PA)(公式5)
步骤S4.分析操作任务情景,确定行为影响因素的水平,得到失效概率修正系数;
所述的影响因素包括调度员压力PSF1;调度员经验PSF2;技能培训PSF3;操作复杂度PSF4;操作环境PSF5;班组合作质量PSF6;计划充分性PSF7;
步骤S5.求解特定操作情境下的人为失效概率;
步骤S6.以N-1故障为初始条件,对系统进行可靠性评估。
2.如权利要求1所述的一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法,其特征在于步骤6所述的以N-1故障为初始条件,对系统进行可靠性评估具体如下:
步骤S6-1.读入系统参数;
步骤S6-2.指标初始化,所述的指标包括发生越线次数n和系统发生解裂次数m;初始化n=0,m=0;
步骤S6-3.断开线路i后进行系统直流潮流计算;
步骤S6-4.判断系统其它线路是否出现潮流越限,如果发生潮流越限,则n=n+1,并断开越限线路,然后跳转至步骤S6-5;如果没有发生潮流越限,则跳转至步骤S6-7;
步骤S6-5.进行调度操作,并判断调度操作是否成功,具体的:当操作不成功时,跳转至步骤S6-6的概率为HEP;当操作成功时,跳转至步骤S6-7的概率为1-HEP;
步骤S6-6.判断系统是否发生解裂,如果发生解裂,则m=m+1,否则直接则跳转至步骤S6-7;
步骤S6-7.计算可靠性指标,具体如下:
计算系统解裂比例和系统失负荷量两个指标:
ξ = m n (公式6)
式6中:ξ表示系统解裂比例,n表示发生潮流越限的次数,m表示“N-1”校验中系统发生解裂的次数;
PLOSS=PNOR-PEM(公式7)
式7中:PLOSS表示系统的失负荷量,PNOR表示正常情况下系统的负荷量,PEM表示系统故障后恢复稳定时系统的负荷量;
步骤S6-8重复步骤S6-3~S6-7,直至完成N-1校验。
3.如权利要求1所述的一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法,其特征在于步骤4中所述的失效概率修正系数求解如下:
β = Σ i = 1 7 ρ i (公式8)
β表示失效概率修正系数,ρi表示第i个行为影响因素的影响指数。
4.如权利要求1所述的一种人为因素对电网连锁故障影响分析方法,其特征在于步骤S5所述修正后人为失效概率HEP求解如下:
HEP=HEP0×100.25β(公式9)
式中:HEP表示发生人为失误的概率,HEP0表示认知失效概率基本值。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107169635A (zh) * 2017-04-26 2017-09-15 中车株洲电力机车研究所有限公司 一种人机系统可靠性指标分解分配方法及评估方法
CN109711667A (zh) * 2018-11-21 2019-05-03 中国航天标准化研究所 一种空间人机系统舱内维修任务人因失误建模分析方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102208809A (zh) * 2011-06-01 2011-10-05 清华大学 含光伏电源的配电网可靠性评估方法
CN103488802A (zh) * 2013-10-16 2014-01-01 国家电网公司 一种基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法
CN103489138A (zh) * 2013-10-16 2014-01-01 国家电网公司 一种输电网故障信息与线路越限信息的相关度分析法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102208809A (zh) * 2011-06-01 2011-10-05 清华大学 含光伏电源的配电网可靠性评估方法
CN103488802A (zh) * 2013-10-16 2014-01-01 国家电网公司 一种基于粗糙集关联规则的超高压电网故障规则挖掘方法
CN103489138A (zh) * 2013-10-16 2014-01-01 国家电网公司 一种输电网故障信息与线路越限信息的相关度分析法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
黄江宁 等: "基于故障集分类的电力系统可靠性评估方法", 《中国电机工程学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107169635A (zh) * 2017-04-26 2017-09-15 中车株洲电力机车研究所有限公司 一种人机系统可靠性指标分解分配方法及评估方法
CN109711667A (zh) * 2018-11-21 2019-05-03 中国航天标准化研究所 一种空间人机系统舱内维修任务人因失误建模分析方法

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