CN109583779A - 一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电‑气互联系统的薄弱元件确定方法，包括如下步骤：S1、对电‑气互联系统中元件状态进行随机抽样，执行S2；S2、判断电‑气互联系统是否失去负荷，若是，执行S3，若不是，返回执行S1；S3、计算电‑气互联系统中各元件的风险贡献，执行S4；S4、检查抽样精度是否足够，若足够，则计算各元件风险贡献指标，并基于风险贡献指标筛选薄弱元件，若不够，则执行S1。本发明将电‑气互联系统发生故障的风险贡献到不同的原件上，从而确定不同元件对故障发生的贡献，从而找到整个系统中的薄弱元件，便于工作人员针对薄弱元件进行改进，提高整个电‑气互联系统的稳定性。

Description

一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法

技术领域

本发明属于并网型微网可靠性的评估方法技术领域，具体涉及一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法。

背景技术

天然气作为一次能源在电力发电系统扮演了愈来愈重要的角色。燃气发电机具有输出功率范围广、能够快速启停、运行可靠、发电质量高、维护简单等优点。然而，由于天然气网和电力系统都是一种具有多元件的复杂系统，天然气网的天然气源、天然气输气管道、天然气压缩机以及电力系统的发电机组、电力传输线、隔离开关等元件均有故障的风险。这些潜在故障让天然气网及电力系统均面临可靠性的风险。

通过研究，通过电力系统及天然气网的基本参数可以计算出燃气发电机容量停运概率表，之后基于燃气发电机容量停运概率表对电系系统和天然气网进行多次随机抽样，经过统计分析可以得到电力系统和天然气网的供电充裕性评价信息。

本发明在上述基础上，公开了一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法，将电-气互联系统发生故障的风险贡献到不同的原件上，从而确定不同元件对故障发生的贡献，从而找到整个系统中的薄弱元件，便于工作人员针对薄弱元件进行改进，提高整个电-气互联系统的稳定性。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明公开了一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法，将电-气互联系统发生故障的风险贡献到不同的原件上，从而确定不同元件对故障发生的贡献，从而找到整个系统中的薄弱元件，便于工作人员针对薄弱元件进行改进，提高整个电-气互联系统的稳定性。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法，包括如下步骤：

S1、对电-气互联系统中元件状态进行随机抽样，执行S2；

S2、判断电-气互联系统是否失去负荷，若是，执行S3，若不是，返回执行S1；

S3、计算电-气互联系统中各元件的风险贡献，执行S4；

S4、检查抽样精度是否足够，若足够，则计算各元件风险贡献指标，并基于风险贡献指标筛选薄弱元件，若不够，则执行S1。

优选地，S3包括：

S301、基于随机抽样的结果判断天然气网是否故障，若天然气网无故障，执行S302，若天然气网故障，执行S303；

S302、分别计算电力系统中各元件的风险贡献；

S303、分别计算电力系统中各元件及天然气网的风险贡献，基于天然气网的风险贡献计算天然气网中各元件的风险贡献。

优选地，S301中，若天然气网供气量充足，则天然气网无故障，若天然气网供气量不足，则天然气网故障。

优选地，元件的风险贡献包括强迫停运概率风险贡献、期望缺电概率风险贡献及期望缺供电量风险贡献；

设电力系统中任意两不同元件i和j的强迫停运概率分别为p_i和p_j，设A、B分别为故障元件和非故障元件的集合，则电-气互联系统的失效事件k发生的概率P(k)为：

元件i对失效事件k的强迫停运概率风险贡献P(k→i)可表示为：

则元件i对电-气互联系统的强迫停运概率风险贡献P_i为：

其中，C为系统失效事件集合；

电-气互联系统期望缺电概率LOLP计算公式为：

元件i对失效事件k的期望缺电概率风险贡献LOLP_i为：

电-气互联系统期望缺供电量EENS计算公式为：

其中，T为评估周期，EENS(k)为失效事件k对应的期望缺供电量，C(k)为失效事件k削减的负荷功率；

元件i对失效事件k的期望缺供电量风险贡献EENS(k→i)为：

EENS(k→i)＝C(k)P(k→i)T

元件i对电-气互联系统的期望缺供电量风险贡献EENS_i为：

优选地，设电力系统中共有N个元件，设天然气网为元件x_N+1；

天然气网的失效事件k的强迫停运概率为p_N+1(k)，其中，p_N+1(k)＝p_gas(k)，p_gas为天然气网供气概率；

天然气网对电-气互联系统的期望缺电概率风险贡献和天然气网对电-气互联系统的期望缺供电量风险贡献分别记为LOLP(k→(N+1))及EENS(k→(N+1))，其中，EENS(k→N+1)＝C(k)P(k→N+1)T，P(k→N+1)为天然气网对电-气互联系统的强迫停运概率风险贡献。

优选地，天然气网中任一元件g对电-气互联系统的强迫停运概率风险贡献为P_g(k→g)；

元件g对电-气互联系统的期望缺电概率风险贡献LOLP_g为：

LOLP(k→g)＝P_g(k→g)×LOLP(k→(N+1))；

LOLP(k→g)表示元件g对失效事件k的期望缺电概率风险贡献；

元件g对电-气互联系统的期望缺供电量风险贡献EENS_g为：

EENS(k→g)＝C(k)P_g(k→g)T×EENS(k→(N+1))；

EENS(k→g)表示元件g对失效事件k的期望缺供电量风险贡献。

优选地，S4中：

天然气网或电力系统中任意元件的风险贡献指标包括期望缺电概率风险贡献指标及期望缺供电量风险贡献指标；

天然气网或电力系统中任意元件h的期望缺电概率风险贡献指标为LOLP_h％，

式中，LOLP为电-气互联系统的期望缺电概率；

天然气网或电力系统中任意元件h的期望缺供电量风险贡献指标为EENS_h％，

式中，EENS为电-气互联系统的期望缺供电量；

当抽样精度足够时，将天然气网或电力系统中所有元件分别按期望缺电概率风险贡献指标和期望缺供电量风险贡献指标的大小，由大到小进行排序，将前预设个数的元件作为薄弱元件。

本发明公开了一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法，包括如下步骤：S1、对电-气互联系统中元件状态进行随机抽样，执行S2；S2、判断电-气互联系统是否失去负荷，若是，执行S3，若不是，返回执行S1；S3、计算电-气互联系统中各元件的风险贡献，执行S4；S4、检查抽样精度是否足够，若足够，则计算各元件风险贡献指标，并基于风险贡献指标筛选薄弱元件，若不够，则执行S1。本发明将电-气互联系统发生故障的风险贡献到不同的原件上，从而确定不同元件对故障发生的贡献，从而找到整个系统中的薄弱元件，便于工作人员针对薄弱元件进行改进，提高整个电-气互联系统的稳定性。

附图说明

为了使申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

图1为本发明公开的一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示，本发明公开了一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法，包括如下步骤：

S1、对电-气互联系统中元件状态进行随机抽样，执行S2；

根据电力系统及天然气网基本参数，计算电力系统及天然气网元件风险贡献，然后可以得到燃气发电机容量停运概率表，之后对电-气互联系统中元件状态进行随机抽样，抽样方式可以采用蒙特卡洛随机抽样。

S2、判断电-气互联系统是否失去负荷，若是，执行S3，若不是，返回执行S1；

进行随机抽样之后，可以进行天然气网充裕性分析，判断燃气发电机抽样状态，确定燃气发电机出力上限，进而确定电力系统的系统状态，并进行电-气互联系统最优潮流计算，最终计算当次抽样状态下电-气互联系统负荷削减量，当负荷削减量大于预设削减量阈值时，则判断失去负荷。

S3、计算电-气互联系统中各元件的风险贡献，执行S4；

沿用传统电力系统可靠性跟踪准则，即可得到电-气互联系统可靠性跟踪的准则：

仅由故障元件来分摊停运事件对应的“风险”(即风险贡献)，非故障元件不参与停运事件的“风险”分摊。

风险“责任”(即风险共享)分摊按比例进行，即元件对电-气互联系统的风险贡献按比例进行分摊。

以上两条准则具有同一性，即可实现电-气互联系统风险贡献指标的完全分摊。

设系统由n'个元件构成，x_i'为元件i的性能参数，H(x₁',x₂',...,x_n')为系统某一风险贡献，例如LOLP、EENS等，它是x₁',x₂',...,x_n'的函数。假设在某次失效事件k中元件1，2，3故障，假设H(x₁',x₂',...,x_n')可分为：H₁(x₁')、H₂(x₂')、H₃(x₃')和ψ(x₄',x₅',...,x_n')四个部分。其中，H₁(x₁')、H₂(x₂')、H₃(x₃')仅分别与x₁'、x₂'和x₃'有关，ψ(x₄',x₅',...,x_n')与除x₁'、x₂'和x₃'外的其他元件有关。则H(x₁',x₂',...,x_n')可表示为：

H(x₁',x₂',...,x_n')＝H₁(x₁')·H₂(x₂')·H₃(x₃')·ψ(x₄',x₅',...,x_n')

根据可靠性跟踪准则，此次失效事件k应由故障元件1，2，3承担“责任”，则在此次失效事件k中，3个故障元件对系统风险贡献H的“责任”分摊为：

其中，H(k→1)，H(k→2)和H(k→3)分别表示此次失效事件k下故障元件1，2，3对系统风险贡献H的分摊。

以此类推，假设某次失效事件k中，S为所有故障元件的集合，则集合S中的所有元件均需对此次失效事件的风险贡献H进行分摊，集合S中某一元件i分摊的风险贡献表示为：

显然上式满足比例分摊的同一性：

S4、检查抽样精度是否足够，若足够，则计算各元件风险贡献指标，并基于风险贡献指标筛选薄弱元件，若不够，则执行S1。

对之前每次迭代获得的风险贡献指标，如果前后两次风险贡献指标的绝对值差小于一个阈值(如10^-5，可根据实际情况进行设置)，就认为精度足够。本发明中风险贡献包括LOLP、LOLP％、EENS、EENS％，在可靠性评估中优先选择EENS指标来检验精度，即前后两次计算中各元件EENS均值之差中绝对值数值最大的一个小于预先设定的阈值，就达到精度。

如果风险足够，将之前每次迭代获得的风险贡献指标取均值作为最终结果。如，假设现在已经进行了N次迭代，每次迭代都求出了一个风险贡献指标，将这N个风险贡献指标取均值得到EENSn。然后跟前N-1次得到的风险贡献指标均值EENSn-1比较，如果EENSn和EENSn-1绝对值之差小于10^-5，就将这N个风险贡献指标的均值作为输出结果，否则进行下一次计算。

本发明将电-气互联系统发生故障的风险贡献到不同的原件上，从而确定不同元件对故障发生的贡献，从而找到整个系统中的薄弱元件，便于工作人员针对薄弱元件进行改进，提高整个电-气互联系统的稳定性。

具体实施时，S3包括：

S301、基于随机抽样的结果判断天然气网是否故障，若天然气网无故障，执行S302，若天然气网故障，执行S303；

对电力系统而言，天然气网充裕性的影响通过燃气发电机出力来体现。燃气发电机不同工作状态风险贡献分摊方法如表1所示。

表1燃气发电机影响因素“责任”分摊表

S302、分别计算电力系统中各元件的风险贡献；

S303、分别计算电力系统中各元件及天然气网的风险贡献，基于天然气网的风险贡献计算天然气网中各元件的风险贡献。

具体实施时，S301中，若天然气网供气量充足，则天然气网无故障，若天然气网供气量不足，则天然气网故障。

当天然气网的供气量满足所有未故障的燃气发电机正常工作,则认为天然气网供气充足,否则,认为天然气网供气不足。

具体实施时，元件的风险贡献包括强迫停运概率风险贡献、期望缺电概率风险贡献及期望缺供电量风险贡献；

设电力系统中任意两不同元件i和j的强迫停运概率分别为p_i和p_j，设A、B分别为故障元件和非故障元件的集合，则电-气互联系统的失效事件k发生的概率P(k)为：

元件i对失效事件k的强迫停运概率风险贡献P(k→i)可表示为：

则元件i对电-气互联系统的强迫停运概率风险贡献P_i为：

其中，C为系统失效事件集合；

电-气互联系统期望缺电概率LOLP计算公式为：

元件i对失效事件k的期望缺电概率风险贡献LOLP_i为：

电-气互联系统期望缺供电量EENS计算公式为：

其中，T为评估周期，EENS(k)为失效事件k对应的期望缺供电量，C(k)为失效事件k削减的负荷功率；

元件i对失效事件k的期望缺供电量风险贡献EENS(k→i)为：

EENS(k→i)＝C(k)P(k→i)T

元件i对电-气互联系统的期望缺供电量风险贡献EENS_i为：

具体实施时，设电力系统中共有N个元件，设天然气网为元件x_N+1；

天然气网的失效事件k的强迫停运概率为p_N+1(k)，其中，p_N+1(k)＝p_gas(k)，p_gas为天然气网供气概率；

天然气网对电-气互联系统的期望缺电概率风险贡献和天然气网对电-气互联系统的期望缺供电量风险贡献分别记为LOLP(k→(N+1))及EENS(k→(N+1))，其中，EENS(k→N+1)＝C(k)P(k→N+1)T，P(k→N+1)为天然气网对电-气互联系统的强迫停运概率风险贡献。P(k→N+1)采用与P(k→i)相同的方式求得。

具体实施时，天然气网中任一元件g对电-气互联系统的强迫停运概率风险贡献为P_g(k→g)；

元件g对电-气互联系统的期望缺电概率风险贡献LOLP_g为：

LOLP(k→g)＝P_g(k→g)×LOLP(k→(N+1))；

LOLP(k→g)表示元件g对失效事件k的期望缺电概率风险贡献；

元件g对电-气互联系统的期望缺供电量风险贡献EENS_g为：

EENS(k→g)＝C(k)P_g(k→g)T×EENS(k→(N+1))；

EENS(k→g)表示元件g对失效事件k的期望缺供电量风险贡献。

P_g(k→g)采用与P(k→i)相同的方式求得。

由于电力系统故障与天然气网充裕性相互独立，可将天然气网看作一个整体。对电力系统而言，天然气网整体的作用效应同电力系统内部其他元件作用效应相同，即均可能由于其故障而导致电力系统负荷削减事件发生。因此，可将天然气网看作电力系统的一个等值元件，在每次负荷削减事件下，同电力系统其他元件一并进行“责任”分摊，再将天然气网等值元件分摊到的风险贡献在天然气网内元件间进行“责任”2次分摊，确定天然气网内元件对此次电力系统负荷削减事件的“贡献”，最后求得天然气网元件对电力系统负荷削减事件总的风险贡献分摊。天然气网内元件风险贡献2次分摊仍然遵照电-气互联系统可靠性跟踪准则及跟踪模型，假设电力系统原有(x₁,x₂,...x_N)共N个元件，将天然气网整体看作电力系统的一个等值元件，记为x_N+1。

具体实施时，S4中：

天然气网或电力系统中任意元件的风险贡献指标包括期望缺电概率风险贡献指标及期望缺供电量风险贡献指标；

天然气网或电力系统中任意元件h的期望缺电概率风险贡献指标为LOLP_h％，

式中，LOLP为电-气互联系统的期望缺电概率；

天然气网或电力系统中任意元件h的期望缺供电量风险贡献指标为EENS_h％，

式中，EENS为电-气互联系统的期望缺供电量；

当抽样精度足够时，将天然气网或电力系统中所有元件分别按期望缺电概率风险贡献指标和期望缺供电量风险贡献指标的大小，由大到小进行排序，将前预设个数的元件作为薄弱元件。

以RTS79系统和改进的比利时天然气网进行算例分析。将系统层面的风险贡献分摊到发输电系统元件及天然气网元件，按照对负荷削减事件“责任”由大到小排序，便可确定发输电系统及天然气网薄弱元件。本实施例中，抽样次数为450,000次。

下面为采用常规方式得到的数据，常规方式不将天然气网进行风险贡献的分摊。

当天然气网供气完全充裕时，电力系统可靠性跟踪只在电力系统内部元件中进行，天然气网不对失负荷事件承担“责任”。不计比利时天然气网故障的RTS79系统在峰荷负荷水平下的LOLP和EENS指标计算结果如表2所示。由于RTS79系统包含32台发电机和38条支路，限于篇幅，表3只给出RTS79发电系统各元件及输电系统风险贡献跟踪结果。

表2RTS79系统峰荷水平可靠性计算结果

表3RTS79系统风险贡献计算结果

从表格3可以看出：当仅存在电力系统内部元件故障时，RTS79发电系统部分最薄弱的元件为22号和23号发电机。这两台发电机均为400MW，是RTS79系统里装机容量最大的两台机组。该结果也符合实际运行情况，装机容量最大的机组，其不可用率也最高，并且承担出力任务最重的机组一旦故障，其带来的影响也就最大，对系统风险贡献承担的“责任”也就最大。

从该表还可以看出：RTS79系统的发电系统承担了整个系统负荷削减事件的主要“责任”。在这种运行情况下，发电系统的故障更容易导致系统失负荷事件的发生。输电系统整体来说是相当可靠的。

下面为采用本发明的方法得到的数据：

计及比利时天然气网故障的RTS79系统在峰荷负荷水平下的LOLP和EENS指标计算结果如表4所示。表5为计及天然气故障的RTS79发电系统各元件及输电系统可靠性跟踪结果。其中，表5还包含等值天然气网的可靠性跟踪结果。表6为天然气网内各元件进行风险贡献二次分摊的结果。

表4计及天然气网故障的RTS79系统峰荷水平可靠性计算结果

表5计及天然气网故障的RTS79系统风险贡献计算结果

续表5

由表4.5可知：在计及天然气网故障后，发电系统对系统的风险贡献分摊比重下降；输电系统对LOLP的分摊比重基本不变；等值天然气网对LOLP的分摊比重LOLP_i％为2.722％。可见，当计及天然气网故障后，发电系统LOLP％下降的2.723％分摊给了等值天然气网。

对比表4.3及表4.5系统风险贡献指标EENS_i及EENS_i％可以看出：发电系统原本应该承担的2.263％期望缺供电量“责任”由等值天然气网承担。通过对此电-气互联系统的可靠性跟踪，进一步明确了天然气网对电力系统可靠性影响程度及“责任”大小。若增加燃气发电机的装机容量，则天然气网承担的“责任”将更大。

表4.6比利时天然气网可靠性跟踪二次分摊结果

6

从表6天然气网元件二次分摊结果中可以发现：该改进的比利时天然气网最薄弱元件为第1号元件。该天然气网中第2号与4号元件也属于相对薄弱元件。

基于可靠性跟踪的电-气互联系统可靠性提升措施分析

通过前述分析已经得到比利时天然气网及RTS79系统在考虑多种故障因素下的薄弱元件，针对这些薄弱元件，相应提出对比解决方案。

①当不计及天然气网充裕性影响时，RTS79发电系统前4个薄弱元件依次为G22、G23、G32和G14，输电系统最薄弱元件为L39，假设通过设备更新等措施减半故障概率

在该方案下，每次选取一个薄弱元件进行改善，并重新进行充裕性评估。改善方案对比结果如表7所示。记改善方案较改善前LOLP降低百分数为EENS降低量为Δβ％

表7 RTS79系统可靠性改善结果

可以看出：对G22进行可靠性改善和对G23进行可靠性改善，两个改善方案的改善效果相当，并且改善效果最好。这是因为G22和G23为不计天然气网故障的RTS79系统的最薄弱元件，这两台发电机对LOLP和EENS的分摊比例相当，因此，改善二者可靠性对提升系统可靠性效果最好并且效果相当。

对比表中G32、G14和L39改善效果可以看：随着元件薄弱程度的降低，系统LOLP和EENS下降幅度依次减小，对系统的可靠性提升效果依次减弱，由于输电系统整体对LOLP和EENS的分摊仅有0.01％左右，因此改善L39的可靠性对系统整体可靠性提升几乎没有效果。

由此可以看出：对于不计天然气网故障的RTS79系统的可靠性跟踪及薄弱元件辨识的方法是准确的，并且针对可靠性跟踪结果提出的可靠性改善的措施是有效的。

②计及天然网故障后，RTS79发电系统前4个薄弱元件依次为G23、G22、G32和G14，输电系统最薄弱元件为L39，等值天然气网最薄弱元件为Gas1，假设通过设备更新等措施减半故障概率

在该方案下，每次选取一个薄弱元件进行改善，并重新进行充裕性评估。改善方案对比结果如表8所示。

表8计及天然气网故障的RTS79系统可靠性改善结果

对比表8与表7可以看出：计及天然气网故障后，针对电-气互联系统可靠性跟踪结果的可靠性提升措施效果与不计及天然气网故障的提升措施整体效果相似，对最薄弱元件G22和G23的可靠性改善均使系统可靠性提升最大，LOLP及EENS下降幅度最大；

对比表中G32、G14、Gas1和L39改善效果可以看出：随着元件薄弱程度的降低，系统LOLP和EENS下降幅度依次减小，对系统的可靠性提升效果依次减弱。其中，提升天然气网最薄弱元件Gas1使系统LOLP下降0.3％、EENS下降0.4％。可以看出：提升Gas1的可靠性比提升输电系统最薄弱元件L39的可靠性对系统整体可靠性改善效果更好。

由此可以看出：对于计及天然气网故障的RTS79系统的风险贡献分担和薄弱元件的确定是准确的，并且针对可靠性跟踪结果提出的可靠性改善的措施是有效的。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。

Claims (7)

1.一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、对电-气互联系统中元件状态进行随机抽样，执行S2；

S2、判断电-气互联系统是否失去负荷，若是，执行S3，若不是，返回执行S1；

S3、计算电-气互联系统中各元件的风险贡献，执行S4；

S4、检查抽样精度是否足够，若足够，则计算各元件风险贡献指标，并基于风险贡献指标筛选薄弱元件，若不够，则执行S1。

2.如权利要求1所述的电-气互联系统的薄弱元件确定方法，其特征在于，S3包括：

S301、基于随机抽样的结果判断天然气网是否故障，若天然气网无故障，执行S302，若天然气网故障，执行S303；

S302、分别计算电力系统中各元件的风险贡献；

S303、分别计算电力系统中各元件及天然气网的风险贡献，基于天然气网的风险贡献计算天然气网中各元件的风险贡献。

3.如权利要求2所述的电-气互联系统的薄弱元件确定方法，其特征在于，S301中，若天然气网供气量充足，则天然气网无故障，若天然气网供气量不足，则天然气网故障。

4.如权利要求2所述的电-气互联系统的薄弱元件确定方法，其特征在于，元件的风险贡献包括强迫停运概率风险贡献、期望缺电概率风险贡献及期望缺供电量风险贡献；

设电力系统中任意两不同元件i和j的强迫停运概率分别为p_i和p_j，设A、B分别为故障元件和非故障元件的集合，则电-气互联系统的失效事件k发生的概率P(k)为：

元件i对失效事件k的强迫停运概率风险贡献P(k→i)可表示为：

则元件i对电-气互联系统的强迫停运概率风险贡献P_i为：

其中，C为系统失效事件集合；

电-气互联系统期望缺电概率LOLP计算公式为：

元件i对失效事件k的期望缺电概率风险贡献LOLP_i为：

电-气互联系统期望缺供电量EENS计算公式为：

其中，T为评估周期，EENS(k)为失效事件k对应的期望缺供电量，C(k)为失效事件k削减的负荷功率；

元件i对失效事件k的期望缺供电量风险贡献EENS(k→i)为：

EENS(k→i)＝C(k)P(k→i)T

元件i对电-气互联系统的期望缺供电量风险贡献EENS_i为：

5.如权利要求4所述的电-气互联系统的薄弱元件确定方法，其特征在于，设电力系统中共有N个元件，设天然气网为元件x_N+1；

天然气网的失效事件k的强迫停运概率为p_N+1(k)，其中，p_N+1(k)＝p_gas(k)，p_gas为天然气网供气概率；

天然气网对电-气互联系统的期望缺电概率风险贡献和天然气网对电-气互联系统的期望缺供电量风险贡献分别记为LOLP(k→(N+1))及EENS(k→(N+1))，其中，EENS(k→N+1)＝C(k)P(k→N+1)T，P(k→N+1)为天然气网对电-气互联系统的强迫停运概率风险贡献。

6.如权利要求5所述的电-气互联系统的薄弱元件确定方法，其特征在于，天然气网中任一元件g对电-气互联系统的强迫停运概率风险贡献为P_g(k→g)，元件g对电-气互联系统的期望缺电概率风险贡献LOLP_g为：

LOLP(k→g)＝P_g(k→g)×LOLP(k→(N+1))；

LOLP(k→g)表示元件g对失效事件k的期望缺电概率风险贡献；

元件g对电-气互联系统的期望缺供电量风险贡献EENS_g为：

EENS(k→g)＝C(k)P_g(k→g)T×EENS(k→(N+1))；

EENS(k→g)表示元件g对失效事件k的期望缺供电量风险贡献。

7.如权利要求5所述的电-气互联系统的薄弱元件确定方法，其特征在于，S4中：

天然气网或电力系统中任意元件的风险贡献指标包括期望缺电概率风险贡献指标及期望缺供电量风险贡献指标；

天然气网或电力系统中任意元件h的期望缺电概率风险贡献指标为LOLP_h％，

式中，LOLP为电-气互联系统的期望缺电概率；

天然气网或电力系统中任意元件h的期望缺供电量风险贡献指标为EENS_h％，

式中，EENS为电-气互联系统的期望缺供电量；

当抽样精度足够时，将天然气网或电力系统中所有元件分别按期望缺电概率风险贡献指标和期望缺供电量风险贡献指标的大小，由大到小进行排序，将前预设个数的元件作为薄弱元件。