CN107808240B - 电网风险场景故障概率的计算方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电网风险场景故障概率的计算方法和系统。通过确定电网风险场景中的输变电设备以及输变电设备的拓扑关系,得到电网风险场景中包含的支路独立停运模型以及相关支路停运模型;通过计算各个模型的故障概率,从而计算在电网风险场景发生多重故障的概率,从而实现对电网风险场景的风险进行系统的评估,本发明通过将电网中各个输变电设备的隔离区域等效为停运模型,从而避免重复计算各个故障,既保证了电网风险场景风险评估的准确性,又提高了电网风险场景故障概率计算的效率。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域,特别是涉及一种电网风险场景故障概率的计算方法以及一种电网风险场景故障概率的计算系统。
背景技术
在电网风险场景中,实时的故障风险评估利用当前电网运行情况及设备内外部信息预测短时间内的系统运行风险水平,因此对元件故障概率及风险计算的效率提出了更高要求。
故障风险评估主要针对当前电网运行情况下预想故障场景进行分析,预想故障场景概率的获取是其基础。目前设备相关停运模型多以设备失效模式进行划分。这种以设备失效模式进行划分的方式,不能在场景停运概率的计算中对产生同样后果的故障场景进行简化合并,导致对电网运行风险评估后果进行了重复计算,影响运行风险评估的时效性。
发明内容
基于此,提供一种电网风险场景故障概率的计算方法和系统,解决电网运行风险评估速度慢的问题。
一种电网风险场景故障概率的计算方法,包括:
获取电网风险场景中包含的输变电设备,确定各个所述输变电设备的设备类型;
根据所述电网风险场景中输变电设备的拓扑关系,确定各个所述输变电设备的隔离区域;
根据所述设备类型以及所述隔离区域,确定所述电网风险场景的支路独立停运模型集合和相关支路停运模型集合;
分别计算所述支路独立停运模型集合中各个支路独立停运模型的故障概率以及所述相关支路停运模型集合中各个相关支路停运模型的故障概率;
根据支路独立停运模型的故障概率、相关支路停运模型的故障概率以及预设的故障重数,计算电网风险场景中对应重故障的概率。
一种电网风险场景故障概率的计算系统,包括:
设备确定模块,用于获取电网风险场景中包含的输变电设备,确定各个所述输变电设备的设备类型;
隔离区域确定模块,用于根据所述电网风险场景中输变电设备的拓扑关系,确定各个所述输变电设备的隔离区域;
故障模型确定模块,用于根据所述设备类型以及所述隔离区域,确定所述电网风险场景的支路独立停运模型集合和相关支路停运模型集合;
模型故障概率计算模块,用于分别计算所述支路独立停运模型集合中各个支路独立停运模型的故障概率以及所述相关支路停运模型集合中各个相关支路停运模型的故障概率;
概率计算模块,用于根据支路独立停运模型的故障概率、相关支路停运模型的故障概率以及预设的故障重数,计算电网风险场景中对应重故障的概率。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述方法的步骤。
上述电网风险场景故障概率的计算方法和系统,通过确定电网风险场景中的输变电设备以及输变电设备的拓扑关系,得到电网风险场景中包含的支路独立停运模型以及相关支路停运模型;通过计算各个模型的故障概率,从而计算在电网风险场景发生多重故障的概率,从而实现对电网风险场景的风险进行系统的评估,本发明的上述方案,通过将电网中各个输变电设备的隔离区域等效为停运模型,从而避免重复计算各个故障,既保证了电网风险场景风险评估的准确性,又提高了电网风险场景故障概率计算的效率。
附图说明
图1为一实施例中电网风险场景故障概率的计算方法的示意性流程图;
图2为一实施例中IEEE RTS算例系统的示意性结构图;
图3为一实施例中线路支路独立停运模型的示意性结构图;
图4为一实施例中双绕组变压器支路独立停运模型的示意性结构图;
图5为一实施例中三绕组变压器支路独立停运模型的示意性结构图;
图6为一实施例中同塔多回路的支路共因停运模型的示意性结构图;
图7为一实施例中三绕组变压器支路共因停运模型的示意性结构图;
图8为一实施例中支路组停运模型的示意性结构图;
图9为一实施例中电网风险场景故障概率的计算系统的示意性结构图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及取得的效果,下面结合附图及较佳实施例,对本发明实施例的技术方案,进行清楚和完整的描述。
图1为一实施例中电网风险场景故障概率的计算方法的示意性流程图,如图1所示,所述方法的步骤包括:
S101,获取电网风险场景中包含的输变电设备,确定各个所述输变电设备的设备类型。
在电网风险场景中,有众多的输变电设备,例如:线路、变压器等,上述的三种设备在运行时的运行状态均不相同,且失效模式众多。因此,在计算电网风险场景故障的概率时,需要首先确定各个输变电设备的设备类型。
S102,根据所述电网风险场景中输变电设备的拓扑关系,确定各个所述输变电设备的隔离区域。
在电网中,设备的拓扑关系清楚的描述各个设备之间的连接关系,在本步骤中,根据输变电设备的拓扑关系,也可以得到各个输变电设备之间的连接关系,根据其连接关系,可以得到每个输变电在故障时,对其他输变电设备的影响,这个影响称之为输变电设备的隔离区域。
S103,根据所述设备类型以及所述隔离区域,确定所述电网风险场景的支路独立停运模型集合和相关支路停运模型集合。
在得到输变电设备的设备类型和各个输变电设备的隔离区域之后,可以确定电网风险场景中包含的支路独立停运模型和相关支路停运模型。其中,支路独立停运模型表示在给定的外部环境和运行状态下,由于该支路失效从而导致该支路开断,与其他支路无关的模型;相关支路停运模型则包括两个方面,其一是同一原因导致多条支路同时停运,其二是某一支路停运,由于继电保护装置导致其他支路停运。
S104,分别计算所述支路独立停运模型集合中各个支路独立停运模型的故障概率以及所述相关支路停运模型集合中各个相关支路停运模型的故障概率。
在确定各个模型之后,根据模型中包含的输变电设备以及其失效的概率,可以求得各个模型的故障概率。
S105,根据支路独立停运模型的故障概率、相关支路停运模型的故障概率以及预设的故障重数,计算电网风险场景中对应重故障的概率。
在前述步骤中,计算得到了各个模型的故障概率,在本步骤中,利用计算得到的故障概率,以及预先设置的故障重数,其中,故障重数表是导致电网风险场景发生故障时发生失效的上述模型的个数。例如,二重故障表示,两个上述模型发生故障,导致电网故障。
在本实施例中,通过确定电网风险场景中的输变电设备以及输变电设备的拓扑关系,得到电网风险场景中包含的支路独立停运模型以及相关支路停运模型;通过计算各个模型的故障概率,从而计算在电网风险场景发生多重故障的概率,从而实现对电网风险场景的风险进行系统的评估,通过将电网中各个输变电设备的隔离区域等效为停运模型,从而避免重复计算各个故障,既保证了电网风险场景风险评估的准确性,又提高了电网风险场景故障概率计算的效率。
对于S102的步骤,在一实施例中,可以通过以下方式根据电网风险场景中输变电设备的拓扑关系,确定各个所述输变电设备的隔离区域:根据输变电设备的拓扑关系,确定与所述输变电设备连接的断路器,在输变电设备故障时,所述断路器断开导致与所述断路器相连的其他输变电设备停止工作,根据所述输变电设备故障的影响范围构成所述输变电设备的隔离区域。
本实施例的技术方案,根据输变电设备的拓扑关系,确定与其相连的断路器,通过断路器的开断,造成的影响范围,即可确定该输变电设备的隔离区域。
在一实施例中,所述输变电设备至少包括双绕组变压器、三绕组变压器和单回线路。对于S103的步骤,可以通过以下方式根据设备类型以及隔离区域,确定所述电网风险场景的支路独立停运模型集合:根据所述双绕组变压器、所述单回线路以及对应的所述隔离区域,确定支路独立停运模型集合,该集合中包括:单回线路支路独立停运模型、双绕组变压器支路独立停运模型和三绕组变压器支路独立停运模型;其中,所述单回线路支路独立停运模型为两个断路器通过单回线路连接的模型,所述双绕组变压器支路独立停运模型为双绕组变压器两端分别与两个断路器连接的模型,所述三绕组变压器支路独立停运模型为三绕组变压器三端分别与三个断路器连接的模型。上述方案具体描述了在输变电设备包括双绕组变压器、三绕组变压器和单回线路的情况下,支路独立停运模型集合中包含的支路独立停运模型的情况。
可选的,所述输变电设备还包括:多回线路。可以通过以下方式根据设备类型以及隔离区域,确定所述电网风险场景的相关支路停运模型集合:根据所述多回线路、所述三绕组变压器以及对应的隔离区域,确定电网风险场景的相关支路停运模型集合,该集合中包括:多回线路支路共因停运模型、三绕组变压器支路共因停运模型以及支路组停运模型;所述多回线路支路共因停运模型为两个以上的所述单回线路支路独立停运模型的两端分别连接同一条母线的模型;所述三绕组变压器支路共因停运模型为三绕组变压器三端分别通过三个断路器与三条母线连接的模型;所述支路组停运模型为所述双绕组变压器支路独立停运模型两端分别连接两条母线,并且其中一条母线还连接两条以上的所述单回线路,其中每条单回线路均包括一个断路器的模型。以上方案具体描述在输变电设备还包括多回路线时,相关支路停运模型集合中包含的相关支路停运模型的情况。
以上两个实施例中,通过具体到输变电设备的类型以及根据拓扑关系分析得到的支路独立停运模型和相关支路停运模型,根据上述实施例,可以知道,支路独立停运模型包括线路支路独立停运模型和变压器支路停运模型,而相关支路停运模型则包括支路共因停运模型和支路组停运模型,通过将电网风险场景划分为各个停运模型,可以准确的分析得到电网风险场景的故障概率。
对于S104的步骤,可以通过以下方式计算支路独立停运模型集合中各个支路独立停运模型的故障概率:单回线路支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Plb=Pl(Pnor1+Pnor2+Pnor1·Pnor2)+Pmal1+Pmal2+Pmal1·Pmal2
其中,Plb表示单回线路支路独立停运模型的故障概率;Pl表示单回线路故障概率;Pnor1表示其中一个断路器正确动作的概率;Pnor2表示另一个断路器正确动作的概率;Pmal1表示所述其中一个断路器误动概率;Pmal2表示所述另一个断路器误动概率;
双绕组变压器支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Pdt-ind=Pdt(Pnor3+Pnor4+Pnor3·Pnor4)+Pmal3+Pmal4+Pmal3·Pmal4
其中,Pdt-ind表示双绕组变压器支路独立停运模型的故障概率;Pdt表示双绕组变压器故障概率;Pnor3表示其中一个断路器正确动作的概率;Pnor4表示另一个断路器正确动作的概率;Pmal3表示所述其中一个断路器误动概率;Pmal4表示所述另一个断路器误动概率;
三绕组变压器支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Ptt-ind=Pmal
其中,Ptt-ind表示三绕组变压器支路独立停运模型的故障概率;Pmal表示三绕组变压器三个绕组连接的断路器中任意断路器误动概率。
以上为支路独立停运模型的各个情况下的计算过程,通过各个支路独立停运模型可以清楚的分析各个设备对该停运模型停运的影响,从而提高计算的准确率以及计算效率。
在另一实施例中,可以通过以下方式计算相关支路停运模型集合中各个相关支路停运模型的故障概率:所述多回线路支路共因停运模型的故障概率计算数学表达式为:
其中,Pmul-rel表示多回线路支路共因停运模型的故障概率;PcD表示线路共因停运概率;Pnor-ij(1≤i;j=1,2)表示第i条线路的第j个断路器DLij正常动作概率;Pmal-ij表示断路器DLij的误动概率;
所述三绕组变压器支路共因停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Ptt-rel=PttPnor5Pnor6Pnor7+Pmal5Pmal6Pmal7
其中,Ptt-rel表示三绕组变压器支路共因停运模型的故障概率;Ptt表示三绕组变压器故障概率;Pnor5、Pnor6、Pnor7分别表示三个断路器正确动作的概率;Pmal5、Pmal6、Pmal7分别表示三个断路器误动概率;
所述支路组停运模型的故障概率计算数学表达式为:
其中,P表示支路组停运模型的故障概率;Pbus表示与单回线路连接的母线故障的概率;Pnor-DLi表示单回线路i中断路器正确动作的概率;Pfailure-DLi表示单回线路i中断路器发生接地故障的概率;Pdt表示双绕组变压器发生故障的概率;Prej-DL表示双绕组变压器与连接单回线路的母线之间的断路器拒动的概率;Pline-i表示单回线路i发生故障的概率;Prej-DLi表示单回线路i中断路器发生拒动的概率。
以上为相关支路停运模型的各个情况下的计算过程,通过各个相关支路停运模型可以清楚的分析各个设备对该停运模型停运的影响,从而提高计算的准确率以及计算效率。
对于S105的步骤,可选的,可以通过以下方式根据支路独立停运模型的故障概率、相关支路停运模型的故障概率以及预设的故障重数,计算电网风险场景中各重故障的概率:根据预设的故障重数,筛选对应数量的支路独立停运模型和/或相关支路停运模型的组合,计算各个组合中故障模型均发生故障的概率,累加所有组合发生故障的概率,得到电网风险场景中对应重故障的概率。上述计算过程,可以有效避免重复计算多重故障时的状态,从而提高计算的准确性。
以下结合一具体实施例对本发明进行进一步的说明。
图2为一实施例中IEEE RTS算例系统的示意性结构图,针对IEEE RTS的故障风险场景概率计算包括以下步骤:
S201,选取IEEE RTS系统内输变电设备作为待分析对象集合。
S202,根据输变电设备类型进行分类。具体而言,输变电设备类型包括输电线路和变压器。输电线路区分为单回线路和多回线路;变压器区分为双绕组变压器和三绕组变压器.
S203,根据输变电设备拓扑连接关系形成初始风险场景集合。具体而言,选取某一设备后,根据拓扑连接关系确定与该设备相连的断路器,确定该设备的隔离区域。
S204,根据不同设备类型及其相关隔离区域,形成支路独立停运模型集合和相关支路停运模型集合。
上述的支路独立停运模型包括线路支路停运模型。图3为一实施例中线路支路独立停运模型的示意性结构图,如图3所示,正常情况下线路两端断路器DL1和DL2跳开,线路支路断开;当线路两端断路器发生误动时,线路支路开断,因此线路支路停运故障概率计算表达式如下:
Plb=Pl(Pnor-DL1+Pnor-DL2+Pnor-DL1·Pnor-DL2)+Pmal-DL1+Pmal-DL2+Pmal-DL1·Pmal-DL2
其中,Plb表示线路支路停运故障概率,Pl表示线路故障概率,Pnor-DL1表示断路器DL1正确动作概率,Pnor-DL2表示断路器DL2正确动作概率,Pmal-DL1表示断路器DL1误动概率,Pmal-DL2表示断路器DL2误动概率。
上述的支路独立停运模型还包括双绕组变压器支路独立停运模型。图4为一实施例中双绕组变压器支路独立停运模型的示意性结构图,如图4所示,当双绕组变压器发生故障时,正常情况下其高、低压侧两端断路器DL3和DL4跳开,双绕组变压器支路开断;当DL3和DL4发生误动时,双绕组变压器支路开断,因此双绕组变压器支路独立停运故障概率计算的数学表达式为:
Pdt-ind=Pdt(Pnor-DL3+Pnor-DL4+Pnor-DL3·Pnor-DL4)+Pmal-DL3+Pmal-DL4+Pmal-DL3·Pmal-DL4
其中,Pdt-ind表示双绕组变压器支路独立停运故障概率,Pdt表示双绕组变压器故障概率,Pnor-DL3表示断路器DL3正确动作概率,Pnor-DL4表示断路器DL4正确动作概率,Pmal-DL3表示断路器DL3误动概率,Pmal-DL4表示断路器DL4误动概率。
上述的支路独立停运模型还包括三绕组变压器支路独立停运模型,图5为一实施例中三绕组变压器支路独立停运模型的示意性结构图,如图5所示,由于三绕组变压器故障时,高、中、低压三侧的断路器均开断,三绕组变压器对应的三个支路同时断开,从支路开断的角度,三绕组变压器支路停运的概率仅考虑该支路断路器的误动概率,其故障概率计算数学表达式为:
Ptt-ind=Pmal-DL
其中,Ptt-ind表示三绕组变压器支路停运的概率,Pmal-DL表示断路器DL5、DL6、DL7中任一误动概率。
上述相关支路停运模型包括同塔多回路的支路共因停运模型。图6为一实施例中同塔多回路的支路共因停运模型的示意性结构图,如图6所示,当同塔多回线路同时停运时,其故障概率包括线路1、线路2的共因停运概率以及两回路线中至少一个断路器误动的概率,器故障概率计算数学表达式为:
其中,Pmul-rel表示同塔多回路的支路共因停运概率,PcD表示线路共因停运概率,Pnor-ij表示断路器DLij的正常动作概率,Pmal-ij表示DLij的误动概率。
上述相关支路停运模型还包括三绕组变压器支路共因停运模型。图7为一实施例中三绕组变压器支路共因停运模型的示意性结构图,如图7所示,当变压器故障时,若相连的三个断路器正常动作,三绕组变压器的三个等效支路均开断;若相连的三个断路器均误动,也就可以造成三绕组变压器的等效支路均断开。其故障概率计算的数学表达式为:
Ptt-rel=PttPDL8-norPDL9-norPDL10-nor+PDL8-malPDL9-malPDL10-mal
其中,Ptt-rel表示三绕组变压器支路共因停运模型故障概率,Ptt表示三绕组变压器故障的概率。
上述相关支路停运模型还包括支路组停运模型。图8为一实施例中支路组停运模型的示意性结构图,如图8所示,当发生母线故障时,正常情况下与母线相连的断路器均断开,母线故障切除,在IEEE RTS系统中的后果是母线节点相连的支路均被开断。若发生与该母线相连的断路器接地故障或线路故障且断路器拒动时,其后果与母线故障相同,具体情况如下:
1、当母线BUS1发生故障时,断路器DL21、DL22、DL23、DL25断开,变压器所在支路及三条线路所在支路均断开,母线Bus1被切除。
2、当断路器DL21、DL22、DL23、DL25任意一个发生接地故障时,断路器DL24断开,三条线路对侧的断路器断开,其后果与情况1相同。
3、当线路1故障且断路器DL23拒动,此时相当于母线Bus1发生了故障,其后果与情况1相同。
根据上述分析,在该具体实施例中支路组停运模型主要针对继电保护装置为切除母线故障或与母线相连的断路器接地故障而导致该母线上的多条支路同时停运以及某支路停运且该支路上靠近母线侧的断路器发生拒动而导致与该母线相连的其它支路同时停运,其场景故障概率为以下三个部分概率之和:
第一部分:继电保护装置为切除母线故障而导致该母线上的多条支路同时停运的概率,其计算公式如下:
其中,Pbus表示母线故障的概率,Pnor-DLi表示与母线相连断路器i正确动作的概率。
第二部分:继电保护装置为切除与母线相连的断路器接地故障而导致该母线上的多条支路同时停运的概率,其计算公式如下:
其中,Pfailure-DLi表示断路器i发生接地故障的概率。
第三部分:某支路停运且该支路上靠近母线侧的断路器发生拒动而导致与该母线相连的其它支路同时停运的概率,其计算公式如下:
其中,Pdt表示双绕组变压器发生故障的概率,Prej-DL5表示断路器5拒动的概率,Pline-i表示线路i发生故障的概率,Prej-DLi表示断路器i发生拒动的概率。
在图2中,该系统包括11台发电机(包括一个同步调相机)、38条支路(33条线路和5台变压器)、24条母线、1个电抗器。假设每个母线相连的支路、发电机、负荷电抗器之间均有断路器,则该系统元件及设备统计数量如表1所示。
表1
假设除断路器外的元件及设备停运模型基于两状态,故障截至数为“2G+2L+2B+2T+2DL”,表示选取1~2重发电机(同步调相机)故障状态,1~2重线路及变压器故障状态,1~2重母线故障,1~2重断路器故障。其中,断路器故障分为误动及拒动两种状态。表2给出采用状态枚举及支路停运模型进行多重故状态数量对比分析。
故障重数 | “2G+2L+2B+2T+2DL”状态枚举 | 支路停运模型后果合并 |
0 | 1 | 1 |
1 | 177 | 73 |
2 | 15576 | 6987 |
0-2 | 15754 | 7061 |
表2
由于断路器和母线数量众多,因此采用状态枚举时多重故障状态的数量主要由断路器和母线的组合提供贡献。然而当母线发生单重故障时,其后果与相连的断路器发生单重故障及多重故障、相连线路与断路器发生多重故障相同,因此采用本方法可以大大减小待分析的场景数。
基于与上述实施例中的电网风险场景故障概率的计算方法相同的思想,本发明还提供电网风险场景故障概率的计算系统,该系统可用于执行上述电网风险场景故障概率的计算方法。为了便于说明,电网风险场景故障概率的计算系统实施例的结构示意图中,仅仅示出了与本发明实施例相关的部分,本领域技术人员可以理解,图示结构并不构成对系统的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
图9为一实施例中电网风险场景故障概率的计算系统的示意性结构图,如图9所示,所述系统包括:
设备确定模块301,用于获取电网风险场景中包含的输变电设备以及确定各个所述输变电设备的设备类型;
隔离区域确定模块302,用于根据所述电网风险场景中输变电设备的拓扑关系,确定各个所述输变电设备的隔离区域;
故障模型确定模块303,用于根据所述设备类型以及所述隔离区域,确定所述电网风险场景的支路独立停运模型集合和相关支路停运模型集合;
模型故障概率计算模块304,用于分别计算所述支路独立停运模型集合中各个支路独立停运模型的故障概率以及所述相关支路停运模型集合中各个相关支路停运模型的故障概率;
概率计算模块305,用于根据支路独立停运模型的故障概率、相关支路停运模型的故障概率以及预设的故障重数,计算电网风险场景中对应重故障的概率。
在一实施例中,所述隔离区域确定模块302还用于根据输变电设备的拓扑关系,确定与所述输变电设备连接的断路器,在输变电设备故障时,所述断路器断开导致与所述断路器相连的其他输变电设备停止工作,根据所述输变电设备故障的影响范围构成所述输变电设备的隔离区域。
在另一实施例中,所述输变电设备至少包括双绕组变压器、三绕组变压器和单回线路,所述故障模型确定模块303还用于根据所述双绕组变压器、所述单回线路以及对应的所述隔离区域,确定支路独立停运模型集合,该集合中包括:单回线路支路独立停运模型、双绕组变压器支路独立停运模型和三绕组变压器支路独立停运模型;其中,所述单回线路支路独立停运模型为两个断路器通过单回线路连接的模型,所述双绕组变压器支路独立停运模型为双绕组变压器两端分别与两个断路器连接的模型,所述三绕组变压器支路独立停运模型为三绕组变压器三端分别与三个断路器连接的模型。
可选的,所述输变电设备还包括:多回线路。所述故障模型确定模块303还用于根据所述多回线路、所述三绕组变压器以及对应的隔离区域,确定电网风险场景的相关支路停运模型集合,该集合中包括:多回线路支路共因停运模型、三绕组变压器支路共因停运模型以及支路组停运模型;其中,所述多回线路支路共因停运模型为两个以上的所述单回线路支路独立停运模型的两端分别连接同一条母线的模型;所述三绕组变压器支路共因停运模型为三绕组变压器三端分别通过三个断路器与三条母线连接的模型;所述支路组停运模型为所述双绕组变压器支路独立停运模型两端分别连接两条母线,并且其中一条母线还连接两条以上的所述单回线路,其中每条单回线路均包括一个断路器的模型。
在一实施例中,模型故障概率计算模块304还用于所述单回线路支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Plb=Pl(Pnor1+Pnor2+Pnor1·Pnor2)+Pmal1+Pmal2+Pmal1·Pmal2
其中,Plb表示单回线路支路独立停运模型的故障概率;Pl表示单回线路故障概率;Pnor1表示其中一个断路器正确动作的概率;Pnor2表示另一个断路器正确动作的概率;Pmal1表示所述其中一个断路器误动概率;Pmal2表示所述另一个断路器误动概率;
所述双绕组变压器支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Pdt-ind=Pdt(Pnor3+Pnor4+Pnor3·Pnor4)+Pmal3+Pmal4+Pmal3·Pmal4
其中,Pdt-ind表示双绕组变压器支路独立停运模型的故障概率;Pdt表示双绕组变压器故障概率;Pnor3表示其中一个断路器正确动作的概率;Pnor4表示另一个断路器正确动作的概率;Pmal3表示所述其中一个断路器误动概率;Pmal4表示所述另一个断路器误动概率。
所述三绕组变压器支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Ptt-ind=Pmal
其中,Ptt-ind表示三绕组变压器支路独立停运模型的故障概率;Pmal表示三绕组变压器三个绕组连接的断路器中任意断路器误动概率。
可选的,模型故障概率计算模块304还用于所述多回线路支路共因停运模型的故障概率计算数学表达式为:
其中,Pmul-rel表示多回线路支路共因停运模型的故障概率;PcD表示线路共因停运概率;Pnor-ij(1≤i;j=1,2)表示第i条线路的第j个断路器DLij正常动作概率;Pmal-ij表示断路器DLij的误动概率。
所述三绕组变压器支路共因停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Ptt-rel=PttPnor5Pnor6Pnor7+Pmal5Pmal6Pmal7
其中,Ptt-rel表示三绕组变压器支路共因停运模型的故障概率;Ptt表示三绕组变压器故障概率;Pnor5、Pnor6、Pnor7分别表示三个断路器正确动作的概率;Pmal5、Pmal6、Pmal7分别表示三个断路器误动概率。
所述支路组停运模型的故障概率计算数学表达式为:
其中,P表示支路组停运模型的故障概率;Pbus表示与单回线路连接的母线故障的概率;Pnor-DLi表示单回线路i中断路器正确动作的概率;Pfailure-DLi表示单回线路i中断路器发生接地故障的概率;Pdt表示双绕组变压器发生故障的概率;Prej-DL表示双绕组变压器与连接单回线路的母线之间的断路器拒动的概率;Pline-i表示单回线路i发生故障的概率;Prej-DLi表示单回线路i中断路器发生拒动的概率。
可选的,概率计算模块305还用于根据预设的故障重数,筛选对应数量的支路独立停运模型和/或相关支路停运模型的组合,计算各个组合中故障模型均发生故障的概率,累加所有组合发生故障的概率,得到电网风险场景中对应重故障的概率。
本领域普通技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中,作为独立的产品销售或使用。所述程序在执行时,可执行如上述各方法的实施例的全部或部分步骤。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
在一实施例中,所述存储介质还可设置于计算机设备中,所述计算机设备还包括处理器。所述处理器执行所述存储介质中的程序时可执行如上述各方法的实施例的全部或部分步骤。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种电网风险场景故障概率的计算方法,其特征在于,包括:
获取电网风险场景中包含的输变电设备,确定各个所述输变电设备的设备类型;
根据所述电网风险场景中输变电设备的拓扑关系,确定各个所述输变电设备的隔离区域;包括:根据输变电设备的拓扑关系,确定与所述输变电设备连接的断路器,在所述输变电设备故障时,所述断路器断开导致与所述断路器相连的其他输变电设备停止工作,根据所述输变电设备故障的影响范围构成所述输变电设备的隔离区域;
根据所述设备类型以及所述隔离区域,确定所述电网风险场景的支路独立停运模型集合和相关支路停运模型集合;
分别计算所述支路独立停运模型集合中各个支路独立停运模型的故障概率以及所述相关支路停运模型集合中各个相关支路停运模型的故障概率;
根据支路独立停运模型的故障概率、相关支路停运模型的故障概率以及预设的故障重数,计算电网风险场景中对应重故障的概率。
2.根据权利要求1所述的电网风险场景故障概率的计算方法,其特征在于,所述输变电设备至少包括双绕组变压器、三绕组变压器和单回线路;
所述根据所述设备类型以及所述隔离区域,确定所述电网风险场景的支路独立停运模型集合的步骤,包括:
根据所述双绕组变压器、所述单回线路以及对应的所述隔离区域,确定支路独立停运模型集合,该集合中包括:单回线路支路独立停运模型、双绕组变压器支路独立停运模型和三绕组变压器支路独立停运模型;
其中,所述单回线路支路独立停运模型为两个断路器通过单回线路连接的模型,所述双绕组变压器支路独立停运模型为双绕组变压器两端分别与两个断路器连接的模型,所述三绕组变压器支路独立停运模型为三绕组变压器三端分别与三个断路器连接的模型。
3.根据权利要求2所述的电网风险场景故障概率的计算方法,其特征在于,所述输变电设备还包括:多回线路;
所述根据所述设备类型以及所述隔离区域,确定所述电网风险场景的相关支路停运模型集合的步骤,包括:
根据所述多回线路、所述三绕组变压器以及对应的隔离区域,确定电网风险场景的相关支路停运模型集合,该集合中包括:多回线路支路共因停运模型、三绕组变压器支路共因停运模型以及支路组停运模型;
其中,所述多回线路支路共因停运模型为两个以上的所述单回线路支路独立停运模型的两端分别连接同一条母线的模型;
所述三绕组变压器支路共因停运模型为三绕组变压器三端分别通过三个断路器与三条母线连接的模型;
所述支路组停运模型为所述双绕组变压器支路独立停运模型两端分别连接两条母线,并且其中一条母线还连接两条以上的所述单回线路,其中每条单回线路均包括一个断路器的模型。
4.根据权利要求2所述的电网风险场景故障概率的计算方法,其特征在于,所述计算所述支路独立停运模型集合中各个支路独立停运模型的故障概率的步骤,包括:
所述单回线路支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Plb=Pl(Pnor1+Pnor2+Pnor1·Pnor2)+Pmal1+Pmal2+Pmal1·Pmal2
其中,Plb表示单回线路支路独立停运模型的故障概率;Pl表示单回线路故障概率;Pnor1表示其中一个断路器正确动作的概率;Pnor2表示另一个断路器正确动作的概率;Pmal1表示所述其中一个断路器误动概率;Pmal2表示所述另一个断路器误动概率;
所述双绕组变压器支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Pdt-ind=Pdt(Pnor3+Pnor4+Pnor3·Pnor4)+Pmal3+Pmal4+Pmal3·Pmal4
其中,Pdt-ind表示双绕组变压器支路独立停运模型的故障概率;Pdt表示双绕组变压器故障概率;Pnor3表示其中一个断路器正确动作的概率;Pnor4表示另一个断路器正确动作的概率;Pmal3表示所述其中一个断路器误动概率;Pmal4表示所述另一个断路器误动概率;
所述三绕组变压器支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Ptt-ind=Pmal
其中,Ptt-ind表示三绕组变压器支路独立停运模型的故障概率;Pmal表示三绕组变压器三个绕组连接的断路器中任意断路器误动概率。
5.根据权利要求3所述的电网风险场景故障概率的计算方法,其特征在于,所述计算所述相关支路停运模型集合中各个相关支路停运模型的故障概率的步骤,包括:
所述多回线路支路共因停运模型的故障概率计算数学表达式为:
其中,Pmul-rel表示多回线路支路共因停运模型的故障概率;PcD表示线路共因停运概率;Pnor-ij(1≤i;j=1,2)表示第i条线路的第j个断路器DLij正常动作概率;Pmal-ij表示断路器DLij的误动概率;
所述三绕组变压器支路共因停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Ptt-rel=PttPnor5Pnor6Pnor7+Pmal5Pmal6Pmal7
其中,Ptt-rel表示三绕组变压器支路共因停运模型的故障概率;Ptt表示三绕组变压器故障概率;Pnor5、Pnor6、Pnor7分别表示三个断路器正确动作的概率;Pmal5、Pmal6、Pmal7分别表示三个断路器误动概率;
所述支路组停运模型的故障概率计算数学表达式为:
其中,P表示支路组停运模型的故障概率;Pbus表示与单回线路连接的母线故障的概率;Pnor-DLi表示单回线路i中断路器正确动作的概率;Pfailure-DLi表示单回线路i中断路器发生接地故障的概率;Pdt表示双绕组变压器发生故障的概率;Prej-DL表示双绕组变压器与连接单回线路的母线之间的断路器拒动的概率;Pline-i表示单回线路i发生故障的概率;Prej-DLi表示单回线路i中断路器发生拒动的概率。
6.根据权利要求1-5任一项所述的电网风险场景故障概率的计算方法,其特征在于,所述根据支路独立停运模型的故障概率、相关支路停运模型的故障概率以及预设的故障重数,计算电网风险场景中各重故障的概率的步骤,包括:
根据预设的故障重数,筛选对应数量的支路独立停运模型和/或相关支路停运模型的组合,计算各个组合中故障模型均发生故障的概率,累加所有组合发生故障的概率,得到电网风险场景中对应重故障的概率。
7.一种电网风险场景故障概率的计算系统,其特征在于,包括:
设备确定模块,用于获取电网风险场景中包含的输变电设备以及确定各个所述输变电设备的设备类型;
隔离区域确定模块,用于根据所述电网风险场景中输变电设备的拓扑关系,确定各个所述输变电设备的隔离区域;包括:根据输变电设备的拓扑关系,确定与所述输变电设备连接的断路器,在所述输变电设备故障时,所述断路器断开导致与所述断路器相连的其他输变电设备停止工作,根据所述输变电设备故障的影响范围构成所述输变电设备的隔离区域;
故障模型确定模块,用于根据所述设备类型以及所述隔离区域,确定所述电网风险场景的支路独立停运模型集合和相关支路停运模型集合;
模型故障概率计算模块,用于分别计算所述支路独立停运模型集合中各个支路独立停运模型的故障概率以及所述相关支路停运模型集合中各个相关支路停运模型的故障概率;
概率计算模块,用于根据支路独立停运模型的故障概率、相关支路停运模型的故障概率以及预设的故障重数,计算电网风险场景中对应重故障的概率。
8.根据权利要求7所述的电网风险场景故障概率的计算系统,其特征在于,所述模型故障概率计算模块包括单回线路模型故障概率计算单元、双绕组模型故障概率计算单元和三绕组模型故障概率计算单元;
所述单回线路模型故障概率计算单元,用于计算单回线路支路独立停运模型的故障概率,所述单回线路支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Plb=Pl(Pnor1+Pnor2+Pnor1·Pnor2)+Pmal1+Pmal2+Pmal1·Pmal2
其中,Plb表示单回线路支路独立停运模型的故障概率;Pl表示单回线路故障概率;Pnor1表示其中一个断路器正确动作的概率;Pnor2表示另一个断路器正确动作的概率;Pmal1表示所述其中一个断路器误动概率;Pmal2表示所述另一个断路器误动概率;
所述双绕组模型故障概率计算单元,用于计算双绕组变压器支路独立停运模型的故障概率,所述双绕组变压器支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Pdt-ind=Pdt(Pnor3+Pnor4+Pnor3·Pnor4)+Pmal3+Pmal4+Pmal3·Pmal4
其中,Pdt-ind表示双绕组变压器支路独立停运模型的故障概率;Pdt表示双绕组变压器故障概率;Pnor3表示其中一个断路器正确动作的概率;Pnor4表示另一个断路器正确动作的概率;Pmal3表示所述其中一个断路器误动概率;Pmal4表示所述另一个断路器误动概率;
所述三绕组模型故障概率计算单元,用于计算所述三绕组变压器支路独立停运模型的故障概率,所述三绕组变压器支路独立停运模型的故障概率计算数学表达式为:
Ptt-ind=Pmal
其中,Ptt-ind表示三绕组变压器支路独立停运模型的故障概率;Pmal表示三绕组变压器三个绕组连接的断路器中任意断路器误动概率。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述方法的步骤。
10.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一所述方法的步骤。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
"A Novel Traveling Wave Based Fault Location Scheme for Power Distribution Grids with Distributed Generations";Xu Chen;《2015 IEEE Power & Energy Society General Meeting》;20150730;全文 * |
"Research on the modification methods for the failure rate curve of electric equipment";Yong Wang;《2015 5th International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies (DRPT)》;20151129;第1535-1540页 * |
"应用贝叶斯网络的连锁故障模式识别";廖苑晰 等;《电力系统及其自动化学报》;20130215;第25卷(第01期);第103-105页 * |
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