CN111191867B - 电力系统复杂网络的可靠性评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于供电网格的构建技术领域，公开了一种电力系统复杂网络的可靠性评估方法，把电力系统抽象成为复杂网络模型，把电力系统的母线、发电站、连接线路和变压器等元件都纳入复杂网络考虑其可靠性，把电力系统的母线、发电站等视为节点，把电力系统的连接线路、变压器等视为边，采用复杂网络节点、边及路径的可靠性加权度指标模型分析评估电力系统复杂网络的节点的可靠性，这些指标不仅体现了节点、支路、电气路径在拓扑连接关系中的重要性，更体现了这些电气元件自身的可靠度。本发明可应用于电网规划及运行阶段，对分析电网系统薄弱环节，提升电网可靠性，继而指导后期升级改造，具有重要意义。

Description

电力系统复杂网络的可靠性评估方法
技术领域
本发明属于供电网格的构建技术领域，特别是涉及一种电力系统复杂网络的可靠性评估方法。
背景技术
根据全国特高压电网规划方案，华北－华中－华东(简称“三华”)电网将通过特高压实现交流同步互联，全国电网互联的格局即将形成。特高压电网互联后，现有500kV、220kV主网电力网络架结构也将随之改变。特别地，伴随着特高压落地，各省市电网的演化与发展模式也将受到影响，电网的结构与运行方式日趋复杂。
复杂网络理论是分析电网结构和演化的有效工具。复杂网络实际上是各种实际系统的拓扑抽象，复杂网络理论则是从统计的角度考察网络中节点和边的性质，这些性质的不同意味着网络内部结构的不同，而网络内部结构的不同将导致系统功能有所差异。目前，研究者提出的复杂网络的主要特征有度、度分布、平均路径长度、聚类系数、介数等，可以从各个侧面反映实际网络的结构特征，并以此为基础分析其网络性能。复杂网络理论模型构造简洁，从研究对象的实际拓扑连接关系出发，通过复杂网络理论工具，分析对象的聚类程度、节点重要度、系统脆弱性等物理特性，评估效率高。
然而，本发明人发现，在对电力系统的分析过程中，复杂网络理论需要对电网进行简化，得到的结果虽然体现了元件在结构上的重要性，却忽略了拓扑链接的电气特性和实际物理意义，导致评估结果不能真实反映实际。比如，通过复杂网络分析得知电力系统中的某500kV母线为网络中节点度最高的节点，为网络的攻击脆弱环节。但是根据电网实际我们可知，系统中的这类关键节点可靠性极高，不会轻易发生故障，这些元件并不是在对电网进行升级改造时需要首先关注的部分。反而是那些网络重要程度相对较高，但是可靠性较差的元件，更应该得到足够的重视。
发明内容
为了有效对电力系统复杂网络的可靠性进行评估，本发明提供了一种电力系统复杂网络的可靠性评估方法，把电力系统抽象成为复杂网络模型，采用以下复杂网络节点可靠性加权度指标模型分析评估电力系统复杂网络的节点的可靠性：
式中：
dr(v)表示节点v的可靠性加权度指标；
v表示复杂网络的节点；
r(v)表示复杂网络中节点v的可靠度，为节点v正常工作的概率；
vi表示复杂网络中可靠性受节点v影响的节点；
Ev表示可靠性受节点v影响的节点集合；
表示节点vi对节点v的可靠性灵敏度。
节点的可靠性加权度指标是节点v的可靠度倒数与可靠性受节点v影响的节点加权和，权值为可靠性灵敏度。节点的可靠性加权度指标越大，表明该节点越脆弱，故障后对系统影响越大。
优选地，采用以下复杂网络边的可靠性加权度指标模型分析评估电力系统复杂网络的边的可靠性：
式中：
dr(e)表示边e的可靠性加权度指标；
e表示复杂网络的边；
vj表示复杂网络中可靠性受边e影响的节点；
r(e)表示边e的可靠度，为边e正常工作的概率；
Ee表示可靠性受边e影响的节点集合；
表示节点vj对边e的可靠性灵敏度。
边e的可靠性加权度指标是边e的可靠度倒数与可靠性受边e影响的节点的加权和，权值为可靠性灵敏度。边e的可靠性加权度指标越大，表明该边越脆弱，故障后对系统影响越大。
优选地，采用以下复杂网络加权平均路径的可靠度指标模型分析评估电力系统复杂网络的路径的可靠性：
式中：
dr(ij)表示加权平均路径的可靠度指标；
i表示复杂网络中的节点；
j表示复杂网络中的不同于节点i的另一节点；
f表示复杂网络的节点i和j的最短路径上的边；
dij表示节点i和j的最短路径距离。
进一步地，所述复杂网络加权平均路径是所有节点两两之间可靠性加权距离的平均值：
式中：
L表示复杂网络任意两个节点的平均路径长度；
N表示网络节点数。
本发明的有益效果是结合复杂网络理论分析的效率与电力系统可靠性评估的准确性，可更为有效地定位电力系统薄弱环节。解决了以往复杂网络脆弱性评估欠缺对电气元件及电力系统实际物理意义考虑的问题，从节点、支路、电气路径三个方面，将电力系统可靠性评估结果应用于脆弱性评估中，不仅体现了节点、支路、电气路径在拓扑连接关系中的重要性，更体现了其所代表的真实电力网络中的电气元件自身的可靠度，对分析电力系统薄弱环节，提升电力网络可靠性水平，继而指导电力网络的后期升级改造，具有重要意义，该方法可应用于电力网络规划及运行阶段。
具体实施方式
下结合具体实施例对本发明的原理及具体实施过程做进一步的说明，以使对本发明有更全面的理解。
在下面的描述中，出于说明的目的，为了加深对实施例的全面理解，阐述了一些具体细节。然而很明显，本发明也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。
一种电力系统复杂网络的可靠性评估方法的可选实施例，把电力系统抽象成为复杂网络模型，把电力系统的母线、发电站、连接线路和变压器等元件都纳入复杂网络考虑其可靠性，把电力系统的母线、发电站等视为节点，把电力系统的连接线路、变压器等视为边，包括以下3个部分：
第1部分：计算复杂网络节点可靠性加权度指标dr(v)，用以评估复杂网络节点的重要性；节点可靠性加权度指标：
若用G{V，E}表示给定无向网络，其中V＝{v}、E＝{e}分别表示节点集和边集。复杂网络节点可靠性加权度指标可以采用以下模型计算，节点v的可靠性加权度指标dr(v)计算模型为：
式中：
r(v)表示复杂网络中节点v的可靠度，为节点v正常工作的概率；
vi表示复杂网络中可靠性受节点v影响的节点，
Ev表示可靠性受节点v影响的节点集合；
表示节点vi对节点v的可靠性灵敏度；
即节点v的可靠度倒数与可靠性受节点v影响的节点加权和，权值为可靠性灵敏度。可靠性加权度越大，表明该节点越脆弱，故障后对系统影响越大；
第2部分：计算复杂网络边的可靠性加权度指标dr(e)，用以评估复杂网络边的重要性；复杂网络边的可靠性加权度可以采用以下模型计算，边e的可靠性加权度指标dr(e)计算模型为：
式中：
dr(e)表示边e的可靠性加权度指标；
e表示复杂网络的边；
vj表示复杂网络中可靠性受边e影响的节点；
r(e)表示边e的可靠度，为边e正常工作的概率；
Ee表示可靠性受边e影响的节点集合；
表示节点vj对边e的可靠性灵敏度；
即边e的可靠度倒数与可靠性受边e影响的边加权和，权值为可靠性灵敏度。可靠性加权度越大，表明该边越脆弱，故障后对系统影响越大；
第3部分：考虑复杂网络中任意两个节点连接的边数最少的路径(称为最短路径)所包含的边数，计算加权平均路径的可靠度指标dr(ij)，用以评估复杂网络节点间路径的可靠度；
复杂网络中两个节点的平均路径长度，是复杂网络中所有节点两两之间可靠性加权距离的平均值；
若定义复杂网络中任意两个节点为i和j，连接着这两点的所有的路径中，包含边数最少的路径(称为最短路径)所包含的边数称为节点i和j的距离以dij表示，复杂网络可靠性加权平均路径的可靠度指标可以采用以下模型计算：
式中：
dr(ij)表示加权平均路径的可靠度指标；
i表示复杂网络中的节点；
j表示复杂网络中的不同于节点i的另一节点；
f表示复杂网络的节点i和j的最短路径上的边；
dij表示节点i和j的最短路径距离；
其中，一个复杂网络中所有节点两两之间可靠性加权距离的平均值称为复杂网络的平均路径长度，即：
式中：
L表示复杂网络任意两个节点的平均路径长度；
N为网络节点数。

Claims (2)

1.一种电力系统复杂网络的可靠性评估方法，把电力系统抽象成为复杂网络模型，其特征在于：采用以下复杂网络节点可靠性加权度指标模型分析评估电力系统复杂网络的节点的可靠性：
式中：
dr(v)表示节点v的可靠性加权度指标；
v表示复杂网络的节点；
r(v)表示复杂网络中节点v的可靠度；
vi表示复杂网络中可靠性受节点v影响的节点；
Ev表示可靠性受节点v影响的节点集合；
表示节点vi对节点v的可靠性灵敏度，
采用以下复杂网络边的可靠性加权度指标模型分析评估电力系统复杂网络的边的可靠性：
式中：
dr(e)表示边e的可靠性加权度指标；
e表示复杂网络的边；
vj表示复杂网络中可靠性受边e影响的节点；
r(e)表示边e的可靠度；
Ee表示可靠性受边e影响的节点集合；
表示节点vj对边e的可靠性灵敏度，
采用以下复杂网络加权平均路径的可靠度指标模型分析评估电力系统复杂网络的路径的可靠性：
式中：
dr(ij)表示加权平均路径的可靠度指标；
i表示复杂网络中的节点；
j表示复杂网络中的不同于节点i的另一节点；
f表示复杂网络的节点i和j的最短路径上的边；
dij表示节点i和j的最短路径距离。
2.根据权利要求1所述的电力系统复杂网络的可靠性评估方法，其特征在于：所述复杂网络加权平均路径是所有节点两两之间可靠性加权距离的平均值：
式中：
L表示复杂网络任意两个节点的平均路径长度；
N表示网络节点数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112365180A (zh) * 2020-11-23 2021-02-12 国网西藏电力有限公司经济技术研究院 配电网节点重要度评估方法、系统、存储介质及计算设备
CN114124725A (zh) * 2021-09-16 2022-03-01 国科量子通信网络有限公司 基于复杂网络模型的量子通信网络可靠度全面评估方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104156769A (zh) * 2013-05-31 2014-11-19 贵州电网公司电力调度控制中心 电力系统脆弱性评估方法
CN105528645A (zh) * 2015-11-05 2016-04-27 国家电网公司 一种大电网脆弱性的预测方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104156769A (zh) * 2013-05-31 2014-11-19 贵州电网公司电力调度控制中心 电力系统脆弱性评估方法
CN105528645A (zh) * 2015-11-05 2016-04-27 国家电网公司 一种大电网脆弱性的预测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A dynamic shortest path weighted routing mechanism for MANET based on complex network theory;Wang Yinghe 等;2014 4th IEEE International Conference on Network Infrastructure and Digital Content;17-21 *
基于准稳态功率转移分布因子的电力系统复杂网络特性分析;苏慧玲 等;电力自动化设备;第33卷(第9期);47-53 *
基于复杂网络理论的电力系统脆弱性分析;戴婷婷 等;现代电力;第27卷(第1期);56-60 *

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