CN111768026A - 一种考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法 - Google Patents

一种考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，分析系统一次设备故障与小概率事件连锁机理，总结考虑小概率事件的后续故障机制，建立考虑小概率事件的多重故障搜索模型；采用非序贯蒙特卡洛模拟法，基于考虑小概率事件的多重故障搜索模型和直流潮流最优切负荷算法，实现考虑小概率事件的电力系统风险评估。本发明有效量化了小概率事件对电力系统可靠性水平的影响，提高了电网风险评估的全面性与准确性。

Description

一种考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法
技术领域
本发明属于电力系统安全技术领域，特别涉及了一种电网风险评估方法。
背景技术
断路器拒动、CT死区故障、保护拒动等小概率事件的发生极易引发多重故障，扩大电力系统故障影响范围。虽然小概率事件发生概率较低，但随着电力系统规模的不断扩大，电网发生一次设备故障概率迅速上升，使得小概率故障诱发的多重故障风险迅速上升，而随着当前电力系统区域间联系日趋紧密，使得区域内出现的多重故障可能波及区域外电网，对电力系统的安全稳定运行带来了挑战。因此，需要建立一个能够考虑小概率事件的多重故障搜索模型以及考虑小概率事件的多重故障风险评估方法，为相关的多重故障深入研究提供技术方法。
现有的小概率事件研究主要集中在小概率事件发生概率评估建模的理论研究方面，从继电保护装置、动作原理方面，并综合考虑硬件、软件和设备老化、人为因素的影响，采用蒙特卡洛抽样和马尔可夫状态空间法建立了相对完善的保护隐性故障可靠性评估模型，侧重于保护系统本体故障概率的评估，小概率事件引发电网多重故障的搜索以及小概率故障对系统风险水平影响的研究方面仍较少。
发明内容
为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了一种考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法。
为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：
一种考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)分析系统一次设备故障与小概率事件连锁机理，总结考虑小概率事件的后续故障机制，建立考虑小概率事件的多重故障搜索模型；
(2)采用非序贯蒙特卡洛模拟法，基于考虑小概率事件的多重故障搜索模型和直流潮流最优切负荷算法，实现考虑小概率事件的电力系统风险评估。
进一步地，步骤(1)的具体过程如下：
(101)给出考虑小概率事件的后续故障机制：在系统一次设备故障后，分别考虑小概率事件以及后续继保动作，确定在发生小概率事件后新切除的一次设备；
(102)建立考虑小概率事件的多重故障搜索模型：系统在发生一次设备故障后，根据考虑小概率事件的后续故障机制，计算小概率事件的发生概率，并通过一次抽样确定发生的小概率事件；若发生小概率事件，则后续继保动作造成新的一次设备被切除，对于新切除的一次设备再次考虑后续故障机制继续搜索小概率事件，直至无小概率事件发生。
进一步地，在步骤(101)中，所述考虑小概率事件的后续故障机制包括由线路故障引发的后续故障机制和由母线故障引发的后续故障机制。
进一步地，在步骤(101)中，所述小概率事件包括死区故障、继电保护拒动和断路器拒动；所述后续继保动作包括远跳功能、母差保护、对侧保护和失灵保护。
进一步地，步骤(2)的具体过程如下：
首先获取系统主要一次设备故障概率，进行系统状态抽样，确定系统故障元件；其次，基于考虑小概率事件的多重故障搜索模型对故障元件进行考虑小概率时间的多重故障搜索，确定后续的小概率事件与系统最终状态；然后，基于系统最终状态执行直流潮流最优切负荷算法，确定系统负荷损失；最后，更新风险指标与收敛指标，若收敛指标满足条件即输出风险指标并退出风险评估，否则重新进行系统状态抽样。
进一步地，所述直流潮流最优切负荷算法的目标函数如下：
Figure BDA0002510463200000031
上式中，fp为优化计算的目标函数值，Pci为负荷节点i上的有功负荷切除量，NL为负荷节点集合；
所述直流潮流最优切负荷算法的等式约束条件包括：
直流潮流方程：Pij＝(θi-θj)/xij
功率平衡方程：
Figure BDA0002510463200000032
上式中，Pij为节点i到节点j的支路上传输的有功功率，θi为节点i的相角，θj为节点j的相角，xij为连接节点i与节点j支路上的电抗；PGi为发电机节点i的有功出力，PLi为负荷节点i上的有功负荷，NG为发电机节点集合；
所述直流潮流最优切负荷算法的的不等式约束条件如下：
发电机出力约束：
Figure BDA0002510463200000033
负荷切除量约束：0≤PCi≤PLi
线路潮流约束：
Figure BDA0002510463200000034
上式中，PGi 和
Figure BDA0002510463200000035
分别为PGi的下限和上限，
Figure BDA0002510463200000036
为Pij的上限。
进一步地，所述风险指标包括失负荷概率指标LOLP和电力不足期望指标EPNS：
Figure BDA0002510463200000037
Figure BDA0002510463200000038
上式中，FLOLPi为第i次抽样的系统切负荷标志，FEPNSi为第i次抽样的系统切负荷量，FEPNSi取值等于第i次抽样的fp值，FEPNSi不为0时，FLOLPi取值为1，FEPNSi为0时，FLOLPi取值为0，N为当前抽样总次数。
进一步地，所述收敛指标β：
Figure BDA0002510463200000041
当收敛指标β小于设定值时，输出风险指标并退出风险评估。
采用上述技术方案带来的有益效果：
本发明详细考虑了小概率事件间相互联系，根据其连锁机理构建考虑小概率事件的多重故障搜索模型，有效量化了小概率事件对电力系统可靠性水平的影响，提高了电网风险评估的全面性与准确性。
附图说明
图1为IEEE10机39节点系统示意图；
图2为本发明电网风险评估流程图；
图3为本发明中输电线故障后的小概率事件后续故障机制示意图；
图4为本发明中母线故障后的小概率事件后续故障机制示意图；
图5为本发明采用非序贯蒙特卡洛法计算的收敛指标变化图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。
本实施例采用图1所示电网，包含10台发电机、46条电力线路，系统总负荷6150.5MW，系统备用容量589.5MW。
首先，风险评估前准备，获取电网元件与小概率事件故障率，本实施例设置如表1所示：
表1
元件或事件 故障概率 类型
输电线路 0.5％ 元件故障
母线 0.03％ 元件故障
断路器拒动 0.04％ 小概率事件
CT死区故障 0.02％ 小概率事件
继保故障 0.03％ 小概率事件
如图2所示，系统风险评估的具体过程如下：
1、对系统39条母线与46条电力线路状态进行抽样，确定系统的初始状态。
2、若系统有故障发生，对故障元件根据如图3、图4所示的小概率事件连锁机理，确认可能发生的小概率事件，若系统无故障发生，则与系统失负荷概率指标LOLP相关的该次系统切负荷标志FLOLPi设为0，与电力不足期望指标EPNS相关的系统切负荷量FEPNSi设为0，进入步骤7。
3、对确认可能发生的小概率事件进行抽样，确定发生的小概率事件与新被切除元件，并根据新切除元件，重新依据小概率事件连锁机理确定新的可能发生的小概率事件。
4、重复步骤3，直到无新的小概率故障发生，无新的元件被切除，该次抽样结束，确认最终系统元件状态。
5、根据系统最终元件状态，通过直流潮流最优切负荷算法，计算一次确定当前状态的最优切负荷量fp：
目标函数：
Figure BDA0002510463200000051
约束条件包括：
Pij＝(θi-θj)/xij
Figure BDA0002510463200000052
Figure BDA0002510463200000061
0≤PCi≤PLi
Figure BDA0002510463200000062
上式中，fp为优化计算的目标函数值，Pci为负荷节点i上的有功负荷切除量；Pij为节点i到节点j的支路上传输的有功功率，θi为节点i的相角，θj为节点j的相角，xij为连接节点i与节点j支路上的电抗；PGi为发电机节点i的有功出力，PLi为负荷节点i上的有功负荷；PGi 和
Figure BDA0002510463200000063
分别为PGi的下限和上限，
Figure BDA0002510463200000064
为Pij的上限；NL为负荷节点集合，NG为发电机节点集合。
6、依据步骤5中的优化结果进行设置，设该次的系统切负荷量FEPNSi＝fp；若fp不为0，则该次系统切负荷标志FLOLPi设置为1，若fp为0，则该次系统切负荷标志FLOLPi设置为0。
7、根据步骤6中计算的该次指标计算结果更新更新系统的失负荷概率指标LOLP与电力不足期望指标EPNS，并计算方差收敛指标β，计算公式为：
Figure BDA0002510463200000065
Figure BDA0002510463200000066
Figure BDA0002510463200000067
上式中，FLOLPi为第i次抽样的系统切负荷标志，FEPNSi为第i次抽样的系统切负荷量，N为当前抽样总次数。
8、若收敛指标β小于设定值则退出评估程序，输出风险评估结果，否则返回步骤1重新进行系统抽样。
采用上述风险评估方法，基于MATLAB软件编写相关的直流切负荷算法以及评估程序，收敛指标随抽样次数变化情况如图5所示，考虑小概率事件前后系统风险变化情况如表2所示：
表2
风险指标 不考虑小概率事件 考虑小概率事件 风险增长率
LOLP 0.0334 0.0357 6.8％
EPNS 5.8379 6.5077 11.47％
实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (8)

1.一种考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)分析系统一次设备故障与小概率事件连锁机理，总结考虑小概率事件的后续故障机制，建立考虑小概率事件的多重故障搜索模型；
(2)采用非序贯蒙特卡洛模拟法，基于考虑小概率事件的多重故障搜索模型和直流潮流最优切负荷算法，实现考虑小概率事件的电力系统风险评估。
2.根据权利要求1所述考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程如下：
(101)给出考虑小概率事件的后续故障机制：在系统一次设备故障后，分别考虑小概率事件以及后续继保动作，确定在发生小概率事件后新切除的一次设备；
(102)建立考虑小概率事件的多重故障搜索模型：系统在发生一次设备故障后，根据考虑小概率事件的后续故障机制，计算小概率事件的发生概率，并通过一次抽样确定发生的小概率事件；若发生小概率事件，则后续继保动作造成新的一次设备被切除，对于新切除的一次设备再次考虑后续故障机制继续搜索小概率事件，直至无小概率事件发生。
3.根据权利要求2所述考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，其特征在于，在步骤(101)中，所述考虑小概率事件的后续故障机制包括由线路故障引发的后续故障机制和由母线故障引发的后续故障机制。
4.根据权利要求2所述考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，其特征在于，在步骤(101)中，所述小概率事件包括死区故障、继电保护拒动和断路器拒动；所述后续继保动作包括远跳功能、母差保护、对侧保护和失灵保护。
5.根据权利要求1所述考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，其特征在于，步骤(2)的具体过程如下：
首先获取系统主要一次设备故障概率，进行系统状态抽样，确定系统故障元件；其次，基于考虑小概率事件的多重故障搜索模型对故障元件进行考虑小概率时间的多重故障搜索，确定后续的小概率事件与系统最终状态；然后，基于系统最终状态执行直流潮流最优切负荷算法，确定系统负荷损失；最后，更新风险指标与收敛指标，若收敛指标满足条件即输出风险指标并退出风险评估，否则重新进行系统状态抽样。
6.根据权利要求5考虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，其特征在于，所述直流潮流最优切负荷算法的目标函数如下：
Figure FDA0002510463190000021
上式中，fp为优化计算的目标函数值，Pci为负荷节点i上的有功负荷切除量，NL为负荷节点集合；
所述直流潮流最优切负荷算法的等式约束条件包括：
直流潮流方程：Pij＝(θi-θj)/xij
功率平衡方程：
Figure FDA0002510463190000022
上式中，Pij为节点i到节点j的支路上传输的有功功率，θi为节点i的相角，θj为节点j的相角，xij为连接节点i与节点j支路上的电抗；PGi为发电机节点i的有功出力，PLi为负荷节点i上的有功负荷，NG为发电机节点集合；
所述直流潮流最优切负荷算法的的不等式约束条件如下：
发电机出力约束：
Figure FDA0002510463190000023
负荷切除量约束：0≤PCi≤PLi
线路潮流约束：
Figure FDA0002510463190000024
上式中，PGi 和
Figure FDA0002510463190000025
分别为PGi的下限和上限，
Figure FDA0002510463190000026
为Pij的上限。
7.根据权利要求6虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，其特征在于，所述风险指标包括失负荷概率指标LOLP和电力不足期望指标EPNS：
Figure FDA0002510463190000031
Figure FDA0002510463190000032
上式中，FLOLPi为第i次抽样的系统切负荷标志，FEPNSi为第i次抽样的系统切负荷量，FEPNSi取值等于第i次抽样的fp值，FEPNSi不为0时，FLOLPi取值为1，FEPNSi为0时，FLOLPi取值为0，N为当前抽样总次数。
8.根据权利要求7虑调度运行小概率事件的电网风险评估方法，其特征在于，所述收敛指标β：
Figure FDA0002510463190000033
当收敛指标β小于设定值时，输出风险指标并退出风险评估。
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