CN107368966A - 一种电力网络脆弱性的评估方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种电力网络脆弱性的评估方法，本申请采用改进的连锁故障马尔科夫链模型，连锁故障状态转移概率以p的概率选择邻域电网内部确切的下一故障支路，以1‑p的概率选择邻域外的支路，计算负荷损失率、电能输送网络特征参数下降率、总负荷损失、电能输送网络特征参数，对电网脆弱性进行评估。本申请实施例构建了故障的邻域连锁反应与非邻域近似随机的连锁故障模型，有利于连锁故障传播机理的研究。同时，当p＝1时，解决基于概率论连锁故障方法无法确切界定严重故障边界的缺点，以最小电能输送网络特征参数为下一个故障支路，为电力网络的N‑K分析和预警提供明确的方向。

Description

一种电力网络脆弱性的评估方法
技术领域
本申请涉及电网安全分析技术领域，特别涉及一种电力网络脆弱性的评估方法。
背景技术
电力网络已经发展成为世界上最复杂的人造网络之一。近年来，电力系统大停电事 故时有发生，后果日益严重，充分暴露了大型互联电网的脆弱性，研究复杂电网连锁故障的脆弱性成为保障我国电网安全稳定运行亟待解决的技术问题。
目前，综合统计学和系统学的复杂网络理论是研究复杂电网连锁故障风险的重要手 段之一。现有的技术分析手段有：一是复杂网络理论方面，在复杂网络拓扑模型发展的基础上，结合电力网络的一些特点，提出与电力网络更相符的模型，并在已有的网络特 性参数(特征路径长度、度分布和聚类系数)上分析网络的动态效应。如：部分电力系 统与具有较大的聚类系数和较小的特征路径长度的小世界网络相近，这种网络特征对节 点的作用有深度和广度上的扩散效应。部分电力系统与度幂率分布的无标度网络相近， 该种网络特性对随机作用有很好的鲁棒性，对目标作用很脆弱。二是建立连锁故障模型， 采用随机故障和蓄意故障方法分析复杂电力网络的脆弱性。三是基于复杂系统理论中的 自组织临界性理论，判断电力系统是否处于自组织临界态。电力网络的拓扑特性分析和 连锁故障序列预测是主要难点。
现有方法存在以下薄弱点：一是都是基于复杂网络理论本身的特征参数，且由其他 类型的网络结构发展而来，节点类型无差异性，趋向于表征综合因素下网络长期演化后节点之间的关联，无法表征电力网络输送电能的本质需求，分析连锁故障危害和电网脆 弱性评估存在缺陷性。二是连锁故障模型主要考虑了潮流转移所引起的马尔科夫过程， 并因国内距离保护辅助判据的存在而有质疑，不能表征故障邻域范围内的连锁反应以及 非邻域范围内的故障可能性。
发明内容
本申请的目的在于提供一种电力网络脆弱性的评估方法，以解决现有技术不能表征 故障邻域范围内的连锁反应以及非邻域范围内的故障可能性的问题。
根据本申请的实施例，提供了一种电力网络脆弱性的评估方法，包括以下步骤：
S1、建立电力网络拓扑模型和改进的连锁故障马尔科夫链模型；
S2、在所述电力网络拓扑模型中，随机或特定断线仿真，生成当前故障支路；
S3、根据当前故障支路，构建当前故障支路的邻域电网，获取所述邻域电网的所有支路；
S4、依次单独断开所述邻域电网每个支路，计算所述邻域网络拓扑模型中电能输送 网络特征参数；
S5、比较所述电能输送网络特征参数，得到所述电能输送网络特征参数中的最小值 所对应的支路；
S6、在所述改进的连锁故障马尔科夫链模型中，得到由所述最小值所对应的支路、所述邻域电网其他支路和非所述邻域电网支路构成的连锁故障状态转移矩阵；
S7、根据所述连锁故障状态转移矩阵选取开断支路为下一个故障支路，将所述下一 个故障支路作为当前故障支路；统计故障支路的总数；
S8、判断所述故障支路的总数是否等于预设故障数列深度；
如果所述故障支路的总数不等于所述预设故障数列深度，执行步骤S3；
如果所述故障支路的总数等于所述预设故障数列深度，执行步骤S9；
S9、依次输出故障支路，生成连锁故障序列；
S10、根据所述连锁故障序列计算损失总负荷、负荷损失率、电能输送网络特征参数 下降率以及连锁故障电能输送网络特征参数；
S11、根据所述损失负荷、负荷损失率、电能输送网络特征参数下降率以及连锁故障 电能输送网络特征参数评估电力网络脆弱性。
进一步地，所述建立电力网络拓扑模型的步骤包括：
获取电力网络中厂站的分布信息，以及，厂站之间的输电线路连接信息；
根据所述厂站分布信息和输电线路连接信息，映射出节点和支路，所述节点包括电 源节点、输电节点和负荷节点；
根据所述节点和支路建立电力网络拓扑模型。
进一步地，所述邻域网络的构建步骤包括：
获取当前故障支路i；以支路i为中心延伸M条支路，定义为i的M级邻域电网。
进一步地，所述计算电力网络拓扑模型中电能输送网络特征参数的步骤包括：
计算所述电力网络拓扑模型中，电源节点与负荷节点之间的最小输送路径边数和总 输送路径条数；
根据所述最小输送路径边数和所述总输送路径条数计算所述电能输送网络特征参数。
进一步地，所述计算电力网络拓扑模型中，电源节点与负荷节点之间的最小输送路 径边数和总输送路径条数的步骤中，所述最小输送路径边数的计算公式：
其中，Dmin为最小输送路径边数，i为电源节点，j为负荷节点，dij为i和j之间距离最短输送路径上的边数，ns为网络中电源节点数，nl为网络中负荷节点数。
进一步地，所述计算电力网络拓扑模型中，电源节点与负荷节点之间的最小输送路 径边数和总输送路径条数的步骤中，所述总输送路径条数的计算公式：
和
其中，Z为总输送路径条数，i为电源节点，j为负荷节点，Zij为i和j之间的输送路径条数，是i和j之间的输送路径边数为M的输送路径条数，ZM是输送路径边数为M的 输送路径条数，ns为网络中电源节点数，nl为网络中负荷节点数，Mmax为电网最大输送路径 边数。
进一步地，所述根据最小输送路径边数和总输送路径条数计算电能输送网络特征参 数的步骤中，所述电能输送网络特征参数的计算公式：
其中，fk+1(i)为第k+1次故障后电能输送网络特征参数，Zk+1为第k+1次故障后电力网 络总输送路径条数，为第k+1次故障后电力网络最短路径边数，w为输送路径条数的权 重因子，可设定为ns为网络中电源节点数，nl为网络中负荷节点数。
进一步地，所述在改进的连锁故障马尔科夫链模型中，得到由最小值所对应的支路、 邻域电网其他支路和非邻域电网支路构成的连锁故障状态转移矩阵的步骤为：
P＝[pnonneigboru,pneigbour,pminneigbour]
其中，nwhole为当前故障网络所有的支路数，nneighbourohod为邻域电网的支路数，P为nwhole条支路的转移概率矩阵，psj为不确定因素引起的线路跳闸，pminneigbour为邻域电网内部的最 小值所对应的支路断开概率，pneigbour为邻域电网其他支路断开概率，pnonneigboru为非邻域电网 支路断开概率。
进一步地，所述根据连锁故障状态转移矩阵选取开断支路为下一个故障支路的步骤 为：
计算概率比重
计算累计概率
从均匀分布采样r1～Uniform[0，1]；
选择r1≤Prob的第一条支路为开断支路。
由以上技术方案可知，本申请提供了一种电力网络脆弱性的评估方法，S1、建立电力网 络拓扑模型和改进的连锁故障马尔科夫链模型；S2、在所述电力网络拓扑模型中，随机或特 定断线仿真，生成当前故障支路；S3、根据当前故障支路，构建当前故障支路的邻域电网，获 取所述邻域电网的所有支路；S4、依次单独断开所述邻域电网每个支路，计算所述邻域网络 拓扑模型中电能输送网络特征参数；S5、比较所述电能输送网络特征参数，得到所述电能输 送网络特征参数中的最小值所对应的支路；S6、在所述改进的连锁故障马尔科夫链模型中， 得到由所述最小值所对应的支路、所述邻域电网其他支路和非所述邻域电网支路构成的连锁 故障状态转移矩阵；S7、根据所述连锁故障状态转移矩阵选取开断支路为下一个故障支路， 将所述下一个故障支路作为当前故障支路；统计故障支路的总数；S8、判断所述故障支路的 总数是否等于预设故障数列深度；如果所述故障支路的总数不等于所述预设故障数列深度， 执行步骤S3；如果所述故障支路的总数等于所述预设故障数列深度，执行步骤S9；S9、依 次输出故障支路，生成连锁故障序列；S10、根据所述连锁故障序列计算损失总负荷、负荷损 失率、电能输送网络特征参数下降率以及连锁故障电能输送网络特征参数；S11、根据所述损 失负荷、负荷损失率、电能输送网络特征参数下降率以及连锁故障电能输送网络特征参数评 估电力网络脆弱性。本申请采用改进的连锁故障马尔科夫链模型，连锁故障状态转移概率以 p的概率选择邻域电网内部确切的下一故障支路，以1-p的概率选择邻域外的支路，计算负荷 损失率、电能输送网络特征参数下降率、总负荷损失、电能输送网络特征参数，对电网脆 弱性进行评估。本申请实施例构建了故障的邻域连锁反应与非邻域近似随机的连锁故障模型， 有利于连锁故障传播机理的研究。同时，当p＝1时，解决基于概率论连锁故障方法无法确切 界定严重故障边界的缺点，以最小电能输送网络特征参数为下一个故障支路，为电力网络 的N-K分析和预警提供明确的方向。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需 要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附 图获得其他的附图。
图1为根据本申请实施例示出的一种电力网络脆弱性的评估方法流程图；
图2为根据本申请实施例示出的连锁故障序列生成方法流程图；
图3为根据本申请实施例示出的连锁故障及损失负荷统计流程图。
具体实施方式
参阅图1至图3，本申请实施例提供了一种电力网络脆弱性的评估方法，包括以下步 骤：
S1、建立电力网络拓扑模型和改进的连锁故障马尔科夫链模型；
S2、在所述电力网络拓扑模型中，随机或特定断线仿真，生成当前故障支路；
S3、根据当前故障支路，构建当前故障支路的邻域电网，获取所述邻域电网的所有支路；
S4、依次单独断开所述邻域电网每个支路，计算所述邻域网络拓扑模型中电能输送 网络特征参数；
S5、比较所述电能输送网络特征参数，得到所述电能输送网络特征参数中的最小值 所对应的支路；
S6、在所述改进的连锁故障马尔科夫链模型中，得到由所述最小值所对应的支路、所述邻域电网其他支路和非所述邻域电网支路构成的连锁故障状态转移矩阵；
S7、根据所述连锁故障状态转移矩阵选取开断支路为下一个故障支路，将所述下一 个故障支路作为当前故障支路；统计故障支路的总数；
S8、判断所述故障支路的总数是否等于预设故障数列深度；
如果所述故障支路的总数不等于所述预设故障数列深度，执行步骤S3；
如果所述故障支路的总数等于所述预设故障数列深度，执行步骤S9；
S9、依次输出故障支路，生成连锁故障序列；
S10、根据所述连锁故障序列计算损失总负荷、负荷损失率、电能输送网络特征参数 下降率以及连锁故障电能输送网络特征参数；
S11、根据所述损失负荷、负荷损失率、电能输送网络特征参数下降率以及连锁故障 电能输送网络特征参数评估电力网络脆弱性。
需要说明的是，建立改进的连锁故障马尔科夫链模型构建步骤包括：
连锁故障的下一级故障仅与上一级故障有关：设连锁故障{B(t),t∈T}的状态空间为S， 如果对于任意的k>＝2，t1＜t2＜...＜tk∈T，在B(ti)＝bi,bi∈S,i＝1,2,...,k-1下B(tk)的条件概率分布函数恰好等于其在条件B(tk-1)＝bk-1下的条件概率分布函数，即
P(B(tk)≤bk|B(t1)＝b1,B(t2)＝b2,...,B(tk-1)＝bk-1)＝P(B(tk)≤bk|B(tk-1)＝bk-1)
连锁故障由{b1,b2,…,bk}故障事件构成，连锁故障概率为
本申请提出以p的概率选择上一级故障邻域电网内部支路为下一故障支路，以(1-p) 的概率选择邻域外的支路作为下一故障支路，下一级故障仅与上一级故障有关。
本申请将复杂网络理论和电力网络电能输送特点相结合，针对简化电力系统的复杂 网络拓扑特征描述，提出基于电能输送结构特点的电能输送网络特征参数；采用以继电保护主保护为最小单元的电网拓扑建模方法，贴近在电力网络故障情况下逐个失去单个拓扑单元运行实际；在故障支路的邻域范围内的选择最弱电能输送网络特征参数所对应的支路作为下一故障支路。当p＝1时，为电网的严重故障搜索路径提供可行的解决方案；采用OPA模型分析连锁故障下的负荷损失，可用于评估复杂电力网络的脆弱性。
由以上技术方案可知，本申请提供了一种电力网络脆弱性的评估方法，本申请采用改进 的连锁故障马尔科夫链模型，连锁故障状态转移概率以p的概率选择邻域电网内部确切的下 一故障支路，以1-p的概率选择邻域外的支路，计算负荷损失率、电能输送网络特征参数下 降率、总负荷损失、电能输送网络特征参数，对电网脆弱性进行评估。本申请实施例构建 了故障的邻域连锁反应与非邻域近似随机的连锁故障模型，有利于连锁故障传播机理的研究。 同时，当p＝1时，解决基于概率论连锁故障方法无法确切界定严重故障边界的缺点，以最小 电能输送网络特征参数为下一个故障支路，为电力网络的N-K分析和预警提供明确的方向。
进一步地，所述建立电力网络拓扑模型的步骤包括：
获取电力网络中厂站的分布信息，以及，厂站之间的输电线路连接信息；
根据所述厂站分布信息和输电线路连接信息，映射出节点和支路，所述节点包括电 源节点、输电节点和负荷节点；
根据所述节点和支路建立电力网络拓扑模型。
需要说明的是，对特定电压等级或大于等于某电压等级的电网进行建模。在进行厂 站到节点的映射时，根据厂站在电力系统中不同功能，将网络节点分为三类：电源节点，输电节点，负荷节点。根据继电保护主保护范围映射节点和支路，对于有负荷下网或电 源上网的变电站，根据变电站的功能特点，进行单个变电站的多节点映射。以单台发电 机来定义单个电源节点，分段的负荷母线定义负荷节点。
进一步地，所述计算电力网络拓扑模型中电能输送网络特征参数的步骤包括：
计算所述电力网络拓扑模型中，电源节点与负荷节点之间的最小输送路径边数和总 输送路径条数；
根据所述最小输送路径边数和所述总输送路径条数计算所述电能输送网络特征参数。
需要进一步说明的是，对于负荷节点，其供电支路上的故障单元越多，即支路上的边越多，该条支路失去对负荷节点供电能力的风险越大，电网更容易损失负荷。因此， 提出最小输送路径边数的概念，定义网络中电源节点i和负荷节点j之间的距离dij为最短输 送路径上的边数。该网络的最小输送路径边数Dmin就是指所有节点对之间距离的平均值，即：
式中，ns为网络中电源节点数，nl为网络中负荷节点数。最小输送路径边数Dmin实际从 整体上表征了系统的输电距离，以电源与负荷节点间最短距离的故障单元数来表征，这样的 故障单元数越少，损失负荷的风险越小。
另外，还需要说明的是，对于负荷节点,其输电支路存在多条，任意一条支路切断，还可 以通过另外几条支路输电。因此对于负荷节点而言，这样的输电支路越多，电网损失负荷节 点的风险越小。提出输送路径条数的概念，定义网络中电源节点i和负荷节点j之间的路径条 数为输送路径条数Zij，设定输送路径边数M,定义网络中电源节点i和负荷节点j之间的输送 路径边数为M的输送路径条数该网络的输送路径边数为M的输送路径条数ZM就是指 所有电源和负荷节点对之间输送路径条数的平均值，即：
式中，ns为网络中电源节点数，nt为网络中输电节点数，nl为网络中负荷节点数。以M 为横坐标，ZM为纵坐标，可以列出网络中输送路径边数为M的输送路径条数ZM，即网络中输送路径条数ZM随输送路径边数M的变化情况，可用于对比不同电力网络的输送路径条数分布情况。输送路径条数ZM实际从整体上表征了系统通过输电断面对负荷供电的能力，输送 路径条数ZM越大，损失负荷的风险越小。总的输送路径条数Z为：
Mmax为电网最大输送路径边数。Z的大小表征了电能输送的通路数,Z越大，电网输送电 能的能力越强。
进一步地，所述根据最小输送路径边数和总输送路径条数计算电能输送网络特征参数的 步骤中，所述电能输送网络特征参数的计算公式：
其中，fk+1(i)为第k+1次故障后电能输送网络特征参数，Zk+1为第k+1次故障后电力网 络总输送路径条数，为第k+1次故障后电力网络最短路径边数，w为输送路径条数的权 重因子，可设定为ns为网络中电源节点数，nl为网络中负荷节点数。
需要说明的是，连锁故障是某一时段多个连续单一故障的组合，通常在进行电力系统N-K 稳定分析时，以最严重故障作为分析边界。在连锁第k次故障后，任意断开电力网络中的一 条支路，使得所形成的网络具有最弱的网络特征参数，定为第k+1次故障。可以采用如下算 法求得第k+1次故障支路。
0≤ZK+1≤ZK
参阅图2，连锁故障序列生成方法包括：
k＝0，确定初始运行参数，包括电网拓扑、负荷需求和发电机出力等；根据初始运行参数 数据来判别发电节点、负荷节点、输电节点，确定初始拓扑结构；确定连锁故障序列深度K。
k＝1，随机或特定故障仿真，生成故障支路break(1)。
以break(k)为中心，构建break(k)的邻域网络neigbourhood_k。
k＝k+1，记录邻域网络支路neig_Branch(k)，计算邻域网络支路数N_neig_Branch(k)，采 用比较得出电能输送网络特征参数最小值的方法，记录邻域最小特征参数对应支路 neig_break(k)。
计算线路j的综合状态转移概率，选出故障线路break(k)。
依此循环，当k＝K，生成故障深度为K的最弱网络特征参数连锁故障序列 break_K＝[break(1)…break(k)…break(K)]。
需要补充的是，每得到一次故障电网，可计算当前故障电网的最小输送路径边数和总输 送路径条数，电能输送网络特征参数实际上可用于不同实际电力网络之间的对比，也可用于 表征在连锁故障不断深化下，电网输送能力的减弱。
进一步地，所述在改进的连锁故障马尔科夫链模型中，得到由最小值所对应的支路、 邻域电网其他支路和非邻域电网支路构成的连锁故障状态转移矩阵的步骤为：
P＝[pnonneigboru,pneigbour,pminneigbour]
其中，nwhole为当前故障网络所有的支路数，nneighbourohod为邻域电网的支路数，P为nwhole条支路的转移概率矩阵，psj为不确定因素引起的线路跳闸，pminneigbour为邻域电网内部的最 小值所对应的支路断开概率，pneigbour为邻域电网其他支路断开概率，pnonneigboru为非邻域电网 支路断开概率。
线路i断开后系统任一剩余线路j断开的概率为
psj为不确定因素引起的线路跳闸，包括线路随机故障，保护和断路器的不正确动作等。 neigbourhood为线路i所形成的邻域网络。
邻域电网内部支路j的断开概率为：
MINneigbourhod为邻域网络中最小电能输送网络特征参数所对应的支路。
其中，nwhole为当前故障网络所有的支路数，nneighbourhood为邻域网络的支路数。
由上一级线路i故障引起的剩余线路线路j的状态转移概率为：
P(bk＝j|bk-1＝i)＝pΠneigbour(j)+(1-p)psjΠnonneigboru(j)
nwhole条支路的转移概率矩阵：
P＝[pnonneigboru,pneigbour,pminneigbour]
pminneigbour为邻域内部最小电能输送网络特征参数所对应的支路断开概率，pneigbour,为邻 域内其余支路断开概率；pnonneigboru为邻域外支路断开概率。
进一步地，所述根据连锁故障状态转移矩阵选取开断支路为下一个故障支路的步骤 为：
计算概率比重
计算累计概率
从均匀分布采样r1～Uniform[0，1]；
选择r1≤Pr ob的第一条支路为开断支路。
采用matlab编程如下：
进一步地，所述根据连锁故障序列统计总损失负荷，包括：
断开所述连锁故障序列内的第一个故障支路；
计算直流最优潮流，统计负荷损失；
如果所述断开次数不等于所述预设故障数列深度，断开所述连锁故障序列内的下一个故 障支路，重复所述计算直流最优潮流，统计负荷损失的步骤；
如果所述断开次数等于所述预设故障数列深度，统计总负荷损失。
参阅图3，根据连锁故障序列统计总损失负荷，包括：
k＝0，确定初始运行参数，确定连锁故障序列深度K和连锁故障序列break_K＝[break(1)… break(k)…break(K)]。
模拟故障k，断开故障支路break(k)。判断是否产生孤岛；若有孤岛，对孤岛进行处理， 计算直流最优潮流，统计负荷损失Lose(k)、级联负荷损失率级联电能输送网络特征参 数下降率
其中，若有孤岛，对孤岛进行处理包括：对于实际电网，重要线路跳闸形成孤岛，按实际策略执行，无策略按直流最优潮流执行。
直流最优潮流使用线性规划方法求解发电机功率调度问题，目标是价值函数最小化。其中，为该孤岛中所有发电机发出的总功 率，表示该孤岛中所有负荷节点的总负荷，Cost表示甩负荷所付出代价。ei为发电机 发出单位电量所需费用，为系统优化控制前负荷节点的负荷需求。一般取Cost>>ei。
k＝k+1，若k≠K，继续模拟下一个故障，重复执行上述步骤；
依此循环，当k＝K，统计总的损失负荷Lose_K、损失负荷率LK、电能输送网络特 征参数下降率FK、电能输送网络特征参数f。
进一步的，根据
统计总负荷损失；其中，Lose_K为总负荷损失，Lose(k)为第k级故障负荷损失，K为预 设故障序列深度。
通过总损失负荷评估电力网络应对严重故障的脆弱性。以负荷损失量作为评估手段， 最为直接，对于实际电网，可以对负荷进行分级，配置不同权重进行评估。
进一步地，负荷损失率指标用于评估连锁故障传播深度对系统负荷的损失程度。计 算公式为：
其中，Load0为电网初始负荷总量。
各级联故障负荷损失率指标计算公式为：
其中，和分别为第i级连锁故障损失负荷和第i-1级连锁故障后的负 荷总量。
各级联故障负荷损失率指标用于评估各级连锁故障对系统负荷损失的影响程度。有 利于分析各级故障对负荷损失的后果。通过各级损失负荷率区间评估不同电网的故障承 受能力。
如：对于A电网，k级故障的损失负荷率区间为[a1，a2]，对于B电网，k级故障的 损失负荷率区间为[b1，b2]，若有b1>a1，b2>a2，那么A电网明显强于B电网。
进一步地，电能输送网络特征参数下降率指标计算公式为：
其中，fK和f0分别为发生K级连锁故障后电能输送网络特征参数和初始网络的电能输 送网络特征参数。
电能输送网络特征参数下降率指标用于评估连锁故障传播深度对电网拓扑结构的影 响。
进一步地，各级联故障电能输送网络特征参数下降率指标的计算公式为：
其中，和分别为第i级连锁故障后电能输送网络特征参数和第i-1级连锁故 障后的电能输送网络特征参数。各级联故障电能输送网络特征参数下降率指标用于评估各 级连锁故障对系统电能输送能力的影响程度。
进一步地，计算连锁故障电能输送网络特征参数是第i级连锁故障后电能输 送网络特征参数。电能输送网络特征参数指标用于评估电网拓扑的电能输送能力。可用于不 同实际电网的对比。
由以上技术方案可知，本申请提供了一种电力网络脆弱性的评估方法，S1、建立电力网络拓扑模型和改进的连锁故障马尔科夫链模型；S2、在所述电力网络拓扑模型中， 随机或特定断线仿真，生成当前故障支路；S3、根据当前故障支路，构建当前故障支路的 邻域电网，获取所述邻域电网的所有支路；S4、依次单独断开所述邻域电网每个支路， 计算所述邻域网络拓扑模型中电能输送网络特征参数；S5、比较所述电能输送网络特征 参数，得到所述电能输送网络特征参数中的最小值所对应的支路；S6、在所述改进的连 锁故障马尔科夫链模型中，得到由所述最小值所对应的支路、所述邻域电网其他支路和 非所述邻域电网支路构成的连锁故障状态转移矩阵；S7、根据所述连锁故障状态转移矩 阵选取开断支路为下一个故障支路，将所述下一个故障支路作为当前故障支路；统计故 障支路的总数；S8、判断所述故障支路的总数是否等于预设故障数列深度；如果所述故 障支路的总数不等于所述预设故障数列深度，执行步骤S3；如果所述故障支路的总数等 于所述预设故障数列深度，执行步骤S9；S9、依次输出故障支路，生成连锁故障序列； S10、根据所述连锁故障序列计算损失总负荷、负荷损失率、电能输送网络特征参数下降 率以及连锁故障电能输送网络特征参数；S11、根据所述损失负荷、负荷损失率、电能输 送网络特征参数下降率以及连锁故障电能输送网络特征参数评估电力网络脆弱性。本申 请采用改进的连锁故障马尔科夫链模型，连锁故障状态转移概率以p的概率选择邻域电 网内部确切的下一故障支路，以1-p的概率选择邻域外的支路，计算负荷损失率、电能 输送网络特征参数下降率、总负荷损失、电能输送网络特征参数，对电网脆弱性进行评 估。本申请实施例构建了故障的邻域连锁反应与非邻域近似随机的连锁故障模型，有利 于连锁故障传播机理的研究。同时，解决基于概率论连锁故障方法无法确切界定严重故 障边界的缺点，以最小电能输送网络特征参数为下一个故障支路，当p＝1时，为电力网 络的N-K分析和预警提供明确的方向。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本申请的其它 实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下 面的权利要求指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且 可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种电力网络脆弱性的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、建立电力网络拓扑模型和改进的连锁故障马尔科夫链模型；
S2、在所述电力网络拓扑模型中，随机或特定断线仿真，生成当前故障支路；
S3、根据当前故障支路，构建当前故障支路的邻域电网，获取所述邻域电网的所有支路；
S4、依次单独断开所述邻域电网每个支路，计算所述邻域网络拓扑模型中电能输送网络特征参数；
S5、比较所述电能输送网络特征参数，得到所述电能输送网络特征参数中的最小值所对应的支路；
S6、在所述改进的连锁故障马尔科夫链模型中，得到由所述最小值所对应的支路、所述邻域电网其他支路和非所述邻域电网支路构成的连锁故障状态转移矩阵；
S7、根据所述连锁故障状态转移矩阵选取开断支路为下一个故障支路，将所述下一个故障支路作为当前故障支路；统计故障支路的总数；
S8、判断所述故障支路的总数是否等于预设故障数列深度；
如果所述故障支路的总数不等于所述预设故障数列深度，执行步骤S3；
如果所述故障支路的总数等于所述预设故障数列深度，执行步骤S9；
S9、依次输出故障支路，生成连锁故障序列；
S10、根据所述连锁故障序列计算损失总负荷、负荷损失率、电能输送网络特征参数下降率以及连锁故障电能输送网络特征参数；
S11、根据所述损失负荷、负荷损失率、电能输送网络特征参数下降率以及连锁故障电能输送网络特征参数评估电力网络脆弱性。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立电力网络拓扑模型的步骤包括：
获取电力网络中厂站的分布信息，以及，厂站之间的输电线路连接信息；
根据所述厂站分布信息和输电线路连接信息，映射出节点和支路，所述节点包括电源节点、输电节点和负荷节点；
根据所述节点和支路建立电力网络拓扑模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算电力网络拓扑模型中电能输送网络特征参数的步骤包括：
计算所述电力网络拓扑模型中，电源节点与负荷节点之间的最小输送路径边数和总输送路径条数；
根据所述最小输送路径边数和所述总输送路径条数计算所述电能输送网络特征参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算电力网络拓扑模型中，电源节点与负荷节点之间的最小输送路径边数和总输送路径条数的步骤中，所述最小输送路径边数的计算公式：
其中，Dmin为最小输送路径边数，i为电源节点，j为负荷节点，dij为i和j之间距离最短输送路径上的边数，ns为网络中电源节点数，nl为网络中负荷节点数。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算电力网络拓扑模型中，电源节点与负荷节点之间的最小输送路径边数和总输送路径条数的步骤中，所述总输送路径条数的计算公式：
和
其中，Z为总输送路径条数，i为电源节点，j为负荷节点，Zij为i和j之间的输送路径条数，是i和j之间的输送路径边数为M的输送路径条数，ZM是输送路径边数为M的输送路径条数，ns为网络中电源节点数，nl为网络中负荷节点数，Mmax为电网最大输送路径边数。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据最小输送路径边数和总输送路径条数计算电能输送网络特征参数的步骤中，所述电能输送网络特征参数的计算公式：
其中，fk+1(i)为第k+1次电能输送网络特征参数，Zk+1为第k+1次故障后电力网络总输送路径条数，为第k+1次故障后电力网络最短路径边数，w为输送路径条数的权重因子，可设定为ns为网络中电源节点数，nl为网络中负荷节点数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在改进的连锁故障马尔科夫链模型中，得到由最小值所对应的支路、邻域电网其他支路和非邻域电网支路构成的连锁故障状态转移矩阵的步骤为：
P＝[pnonneighbour,pneighbour,pminneighbour]
其中，nwhole为当前故障网络所有的支路数，nneighbourhood为邻域电网的支路数，P为nwhole条支路的转移概率矩阵，psj为不确定因素引起的线路跳闸，pminneighbour为邻域电网内部的最小值所对应的支路断开概率，pneighbour为邻域电网其他支路断开概率，pnonneighbour为非邻域电网支路断开概率。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据连锁故障状态转移矩阵选取开断支路为下一个故障支路的步骤为：
计算概率比重
计算累计概率
从均匀分布采样r1～Uniform[0，1]；
选择r1≤Prob的第一条支路为开断支路。
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