CN111917570B - 一种新能源发电高低压脱网事故链搜索方法 - Google Patents

一种新能源发电高低压脱网事故链搜索方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了新能源发电技术领域的一种新能源发电高低压连锁脱网路径搜索方法及系统，旨在解决对可能发生的连锁故障无法预测新能源连锁脱网路径的技术问题，获得指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息；分别计算各指定设备脱网概率值及其脱网时刻；得到本次连锁脱网设备；重新进行时域仿真并进入下次事故链搜索，直到系统失去稳定或事故链搜索的事故链的长度达到指定的长度阈值；形成本次连锁脱网事故链；重新设置事故链搜索脱网概率阈值，进行新的搜索，统计形成新的事故链至达到最大搜索次数，统计输出事故链集。本发明充分利用新能源设备高低压穿越特性，能提前搜索出新能源连锁脱网路径，计算量少、容错性好。

Description

一种新能源发电高低压脱网事故链搜索方法
技术领域
本发明属于新能源发电技术领域，具体涉及一种新能源发电高低压脱网事故链搜索方法及系统。
背景技术
随着风电和光伏等新能源大量并网、远距离跨区输电规模持续增长，电网格局与电源结构发生重大改变，电网发展过渡期安全稳定特性不断恶化。电力电子设备呈现出非惯性、高速、离散等特征，电力电子设备及其控制系统与传统交流系统相互交织，控制规律及运行特性相互作用，导致系统动态特性复杂。故障对系统的冲击呈现全局化趋势，连锁故障风险凸显。
目前国内外对电力系统连锁故障研究的主流方法包括三类：基于模式搜索的传统分析方法、基于复杂系统理论的连锁故障模型分析方法和基于复杂网络理论的连锁故障分析方法。基于复杂系统理论的连锁故障模型分析方法将网络看作包含大量个体及个体之间相互作用的系统，在实际电网模型上讨论网络稳定性与脆弱性、扰动传播与控制等多方面问题，难以描述对实际物理系统的细节，处于理论研究的初级阶段；基于复杂网络理论的连锁故障分析方法主要从参量统计的角度来研究电网拓扑对于各种攻击的承受能力及是否具有发生连锁故障的可能等问题，以电网拓扑结构为核心，研究电网的结构脆弱性以及连锁故障的传播机理。由于过于依赖网络简化，使得这类模型距离电力系统的真实性还有很大差距；基于模式搜索的传统分析方法一般是通过建立符合电力系统实际物理过程的模型和算法对电网的连锁反应故障进行模拟。能够通过对物理过程的模拟来考察电网是否会发生连锁故障或者通过指标来评价系统的可靠性，该方法较适用于对已知连锁故障模式的分析。
发明内容
本发明的目的在于提供一种新能源发电高低压脱网事故链搜索方法及系统，以解决现有技术中对可能发生的连锁故障无法预测新能源连锁脱网路径的技术问题。
为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种新能源发电高低压脱网事故链搜索方法，包括：获取电网特定运行方式，获取电网指定设备接入节点处指定设备的控制保护特性；对指定初始连锁故障进行时域仿真，获得指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息；基于指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息和指定设备的控制保护特性，分别计算各指定设备脱网概率值及其脱网时刻；设置本次事故链搜索中的脱网概率阈值；将脱网概率值大于脱网概率阈值且脱网时刻最早的那些指定设备作为本次连锁脱网设备；基于指定初始连锁故障、所有脱网的指定设备及其脱网时刻，重新进行时域仿真并进入下次事故链搜索，直到系统失去稳定或事故链搜索的事故链的长度达到指定的长度阈值；统计形成电网特定运行方式在指定初始连锁故障及本次事故链搜索中设置的脱网概率阈值下的连锁故障事故链；设置新的事故链搜索的脱网概率阈值，进入下一次事故链搜索，直到遍历完每个层级的连锁故障，输出电网特定运行方式在指定初始连锁故障下的全部事故链，形成事故链集。
进一步地，所述指定设备接入节点包括风电场或光伏电站经过升压变压器接入区域电网时升压变压器的低压侧节点。
进一步地，所述脱网概率阈值包括低压脱网概率阈值和高压脱网概率阈值，所述低压脱网概率阈值的取值范围是0.5～0.8，所述高压脱网概率阈值的取值范围是0.5～0.8。
进一步地，所述长度阈值的取值范围是3～5。
进一步地，所述每个层级的连锁故障是指在事故链中的每个环节的故障。
进一步地，所述事故链集为：
S＝USi (22)
其中，S是事故链集，Si是第i次事故链搜索后形成的事故链集合，U表示求集合的并集。
一种新能源发电高低压脱网事故链搜索系统，包括：第一模块，用于根据电网特定运行方式、电网指定设备接入节点处指定设备的控制保护特性，对指定初始连锁故障进行时域仿真，获得指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息；第二模块，用于根据指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息和指定设备的控制保护特性，分别计算各指定设备脱网概率值及其脱网时刻；设置本次事故链搜索中的脱网概率阈值；将脱网概率值大于脱网概率阈值且脱网时刻最早的那些指定设备作为本次连锁脱网设备；第三模块，用于根据指定初始连锁故障、所有脱网的指定设备及其脱网时刻，重新进行时域仿真并进入下次事故链搜索，直到系统失去稳定或事故链搜索的事故链的长度达到指定的长度阈值；统计形成电网特定运行方式在指定初始连锁故障及本次事故链搜索中设置的脱网概率阈值下的连锁故障事故链；第四模块，用于设置新的事故链搜索的脱网概率阈值，进入下一次事故链搜索，直到遍历完每个层级的连锁故障，输出电网特定运行方式在指定初始连锁故障下的全部事故链，形成事故链集。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
(1)本发明充分利用新能源设备高低压穿越特性，通过计算指定设备脱网概率值及其脱网时刻，实现新能源发电高低压连锁脱网路径的快速搜索，对于可能发生的连锁故障，能提前搜索出新能源连锁脱网路径，有利于对电网特性认知的分析研究，有利于提前布署相关阻断措施，防范因新能源连锁脱网恶性演化带来的电网大停电事故发生的风险；
(2)本发明构建的设备脱网概率值及其脱网时刻计算方法，充分利用新能源设备高低压穿越特性，能有效解决目前传统方法的计算量高、容错性差等问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种新能源发电高低压脱网事故链搜索方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中持续时间与电压偏移值的关系曲线图；
图3是本发明实施例中电压偏移值与持续时间的关系曲线图；
图4是本发明实施例中pu＝0.9在其对应的持续时间2s内的积分值示意图；
图5是本发明实施例中pu＝0.2在其对应的持续时间0.625s内的积分值示意图；
图6是本发明实施例中电压取低压临界值示意图；
图7是本发明实施例中电压取高压临界值示意图；
图8是本发明实施例中pu,i,j,val≤1.2情形下故障概率计算示意图；
图9是本发明实施例中pu,i,j,val>1.2情形下故障概率计算示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例一：
如图1、图2所示，一种新能源发电高低压脱网事故链搜索方法，包括：获取电网特定运行方式，获取电网指定设备接入节点处指定设备的控制保护特性；对指定初始连锁故障进行时域仿真，获得指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息；基于指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息和指定设备的控制保护特性，分别计算各指定设备脱网概率值及其脱网时刻；设置本次事故链搜索中的脱网概率阈值；将脱网概率值大于脱网概率阈值且脱网时刻最早的那些指定设备作为本次连锁脱网设备；基于指定初始连锁故障、所有脱网的指定设备及其脱网时刻，重新进行时域仿真并进入下次事故链搜索，直到系统失去稳定或事故链搜索的事故链的长度达到指定的长度阈值；统计形成电网特定运行方式在指定初始连锁故障及本次事故链搜索中设置的脱网概率阈值下的连锁故障事故链；设置新的事故链搜索的脱网概率阈值，进入下一次事故链搜索，直到遍历完每个层级的连锁故障，输出电网特定运行方式在指定初始连锁故障下的全部事故链，形成事故链集。
指定设备接入节点在指新能源发电单元的通过串并联形成的规模化风电场或光伏电站(只考虑20MW以上)经过升压变压器接入区域电网时升压变压器的低压侧节点；指定设备接入节点的指定设备包括风力发电机组、光伏发电单元，记各指定设备集合为dev＝devi(i＝1,…,n)，指定设备devi(i＝1,…,n)的暂态电压响应曲线为pu,i(i＝1,…,n)，n为指定设备的总数。
计算各指定设备脱网概率值及其脱网时刻的方法如下：
(1)获得电压pu与可持续时间lu的关系式，具体地，根据实际新能源高低压穿越特性曲线，如图1所示，得到电压pu与持续时间lu关系式：
Figure BDA0002557131400000061
公式(1)为分段函数，如图3所示；
(2)对各指定设备devi(i＝1,…,n)，构造基于电压偏移和持续时间的脱网概率计算方法，具体地：
①对于低压穿越：
在电压偏移的情形下，电压偏移越大，偏移时间越长，故障发生的概率越大。由于pu＝0.9对应的持续时间为2s，在2s内其积分值为1；pu＝0.2对应的持续时间为0.625s，在0.625s内其积分值为1，示意图分别如图4和图5所示；
下面计算中，将电压pu(0.2～0.9)在△时间内(持续时间内)的脱网故障概率的一种近似值取为：
Figure BDA0002557131400000062
对于指定设备devi(i＝1,…,n)的电压变化函数pu(i)(i＝1,…,n)，分别记录其电压取低压临界值vol_low(本实施例取vol_low＝0.9)的时刻，记为：
cvt_low＝(t_low)ij(i＝1,…,n；j＝wi) (3)
其中，wi是指定设备devi取低压临界值的数量，如图6所示，图中t1,t2,t3就是电压取临界值vol_low的时刻；
对于指定设备devi(i＝1,…,n)取低电压临界值vol_low的时间序列(t_low)ij(i＝1,…,n；j＝wi)，取(t_low)ij(i＝1,…,n；j＝wi)中满足相邻时间组成的时间区间内电压值均小于vol_low的时间值组成时间区间序列，记为：
(t_seq_low)ij＝{((t_low)j,(t_low)j+1)}(i＝1,…,n；1≤j≤hi) (4)
其中，(t_seq_low)ij是第j个时间序列，(t_low)j是第j个时间序列区间的左端点值，(t_low)j+1是第j个时间序列区间的右端点值，hi是指定设备devi(i＝1,…,n)的满足条件的时间区间数目(在此时间区间内电压值均小于vol_low)。如图6所示，(t1,t2)内电压值均小于vol_low，(t2,t3)不是满足条件的时间区间；
对于指定设备devi(i＝1,…,n)，分别计算其电压曲线在(t_seq_low)ij＝{((t_low)j,(t_low)j+1)}(i＝1,…,n；j＝hi)中时间区间上的积分，即
Figure BDA0002557131400000071
其中，probi＝prob(pu,i,(t_low)j,(t_low)j+1)是pu,i在((t_low)j,(t_low)j+1)上的故障概率，i＝1,…,n；1≤j≤hi；lu,i是pu,i的倒数；
对于图6中为：
Figure BDA0002557131400000072
其中，prob(pu,t1,t2)是电压pu在时间[t1,t2]内的脱网故障概率，pu越小，故障概率越大；持续时间越长((t_low)j+1-(t_low)j)，积分值越大，脱网故障概率越大；
最终，可得到指定设备devi(i＝1,…,n)在时间区间序列(t_seq_low)ij(i＝1,…,n；j＝hi)上的故障概率积分值，记为(p_low)ij(i＝1,…,n；j＝hi)，即低压脱网阈值；
对于某一设备，分别计算上述低压穿越控制保护特性下的低压脱网概率值(通过上述规范化计算，其取值范围在0～1之间)，将低压脱网概率值大于低压脱网阈值(p_low)i(i＝1,…,n)(一般取值在0.5～0.8之间)且发生时刻最早的那种控制保护特性下的低压脱网概率作为该设备的低压脱网概率值，并记录下相应的脱网时刻，即
(time_esc_low)i＝min{(t_low)j+1:(p_low)ij≥(p_low)i}(i＝1,…,n；j＝hi)(7)
其中，(time_esc_low)i是设备devi的脱网时刻；
对应的低压脱网概率值为：
(prob_esc_low)i(i＝1,…,n) (8)
其中，(prob_esc_low)i是脱网设备设备devi的故障概率；
最终，记设备devi(i＝1,…,n)的低压脱网概率值及脱网时刻为：
prob_time_esc_low＝{(prob_esc_low)i,(time_esc_low)i}(i＝1,…,n) (9)
其中，prob_time_esc_low是设备devi(i＝1,…,n)的低压脱网概率值及脱网时刻的集合；
具体地，本实施例中，脱网概率阈值的计算需要对故障进行大量离线仿真，得到临界情况下指定设备的扰动，根据由稳定到失稳的跃变特性，设定设备故障的积分阈值；
②对于高压穿越：
高压穿越与低压穿越的过程类似，对于指定设备devi(i＝1,…,n)的电压变化函数pu(i)(i＝1,…,n)，分别记录其电压取高压临界值vol_high(本实施例取vol_high＝1.1)的时刻，记为cvt_high＝(t_high)ij(i＝1,…,n；j＝ri)，ri是指定设备devi取高压临界值的数量，如图7所示，t1,t2,t3就是电压取临界值vol_high的时刻。
对于指定设备devi(i＝1,…,n)取电压临界值vol_high的时间序列(t_high)(i＝1,…,n；j＝ri)，取(t_high)(i＝1,…,n；j＝ri)中满足相邻时间组成的时间区间内电压值均大于vol_high的时间值组成时间区间序列，记为：
(t_seq_high)ij＝{((t_high)j,(t_high)j+1)}(i＝1,…,n；1≤j≤qi) (10)
其中，(t_high)j是第j个时间序列区间的左端点值，(t_high)j+1是第j个时间序列区间的右端点值，qi是指定设备devi(i＝1,…,n)满足条件的时间区间数目(在此时间区间内电压值均大于vol_high)。如图7所示，(t2,t3)内电压值均大于vol_high，(t1,t2)不是满足条件的时间区间。
对于指定设备devi(i＝1,…,n)，分别计算其电压曲线在(t_seq_high)＝{((t_high)j,(t_high)j+1)}(i＝1,…,n；j＝qi)中时间区间上的积分，即
Figure BDA0002557131400000091
其中，probi＝prob(pu,i,(t_high)j,(t_high)j+1)是设备devi(i＝1,…,n)的电压曲线在(t_seq_high)＝{((t_high)j,(t_high)j+1)}(i＝1,…,n；j＝qi)中时间区间上的积分，i＝1,…,n；1≤j≤qi；f(pu,i)是公式(1)中电压pu与持续时间lu关系式；记pu,i在((t_high)j,(t_high)j+1)上的最大值为pu,i,j,val，则：
(a)若pu,i,j,val≤1.2，
此时，如图8所示，只有1个时刻取得最大值，pu,i在((t_high)j,(t_high)j+1)上是分段函数。
Figure BDA0002557131400000101
(b)若pu,i,j,val>1.2，
此时，如图9所示，有2个时刻取得最大值，分别记为t1,t2，pu,i在((t_high)j,(t_high)j+1)上不是分段函数
Figure BDA0002557131400000102
从上式，pu越小，故障概率越大；持续时间越长((t_high)j+1-(t_high)j)，积分值越大，脱网故障概率越大；
最终，可得到指定设备devi(i＝1,…,n)在时间区间序列(t_seq_high)ij(i＝1,…,n；j＝qi)上的故障概率积分值，记为(p_high)ij(i＝1,…,n；j＝qi)，即高压脱网阈值；
对于某一设备，分别计算上述高压穿越控制保护特性下的高压脱网概率值(通过上述规范化计算，其取值范围在0～1之间)，将高压脱网概率值大于高压脱网阈值(p_high)i(i＝1,…,n)(一般取值在0.5～0.8之间)且发生时刻最早的那种控制保护特性下的高压脱网概率作为该设备的高压脱网概率值，并记录下相应的脱网时刻，即
(time_esc_high)i＝min{(t_high)j+1:(p_high)ij≥(p_high)i}(i＝1,…,n；j＝qi) (14)
其中，(time_esc_high)i是设备devi的脱网时刻；
对应的高压脱网概率值为
(prob_esc_high)i(i＝1,…,n) (15)
其中，(prob_esc_high)i是脱网设备设备devi的故障概率；
最终，记指定设备devi(i＝1,…,n)的高压脱网概率值及脱网时刻为：
prob_time_esc_high＝{(prob_esc_high)i,(time_esc_high)i}(i＝1,…,n)(16)
其中，prob_time_esc_high是设备devi(i＝1,…,n)的高压脱网概率值及脱网时刻的集合；
具体地，本专利中，脱网概率阈值的计算根据专家经验及计算需要对故障进行大量离线仿真，得到临界情况下指定设备的扰动，根据由稳定到失稳的跃变特性，设定设备故障的积分阈值；
最终，可得到设备devi(i＝1,…,n)的低压脱网概率值及脱网时刻为：
prob_time_esc_low＝{(prob_esc_low)i,(time_esc_low)i}(i＝1,…,n) (9)
高压脱网概率值及脱网时刻为：
prob_time_esc_high＝{(prob_esc_high)i,(time_esc_high)i}(i＝1,…,n)(16)
记最早的脱网时刻T11为：
Figure BDA0002557131400000111
记达到最早的脱网时刻的设备集合为D11(可能有多个设备有相同的最早脱网时刻)；
则记第1次脱网的设备及时间集合DT11为：
DT11＝{D11,T11} (18)。
基于指定初始连锁故障、所有脱网的指定设备及其脱网时刻，进一步考虑本次连锁的脱网设备及其脱网时刻，重新进行时域仿真并进入下次连锁故障脱网设备搜索，直到系统失去稳定或连锁故障搜索的事故链的长度达到指定的长度阈值，长度阈值一般可设置为3～5，本实施例取为3；分别记第2、3层脱网的设备及时间集合为：
DT1i＝{D1i,T1i}(i＝2,3) (19)
其中，DT1i是第1次脱网的第i层脱网设备和脱网时间集合，D1i是1次脱网的第i层脱网设备，T1i是1次脱网的第i层脱网设备的脱时间；
统计形成电网特定运行方式在所感兴趣初始预想故障及本次(第1次)事故链搜索设置的脱网概率阈值下的连锁故障事故链为：
S1＝DT11DT12DT13 (20)
其中，S1是第1次事故链搜索后形成的事故链集合；
设置新的事故链搜索的脱网概率阈值，进入下一次事故链搜索，直到遍历完每个层级的连锁故障(每个层级脱网概率取值的数目一般设置2～5，本专利取为2)，输出电网特定运行方式在指定初始连锁故障下的全部事故链，形成事故链集。
记电网特定运行方式在指定初始连锁故障及第i次(一共2*2*2＝8)事故链搜索设置的脱网概率阈值下的连锁故障事故链为：
Si＝DTi1DTi2DTi3 (21)
其中，Si是第i次事故链搜索后形成的事故链集合，DTi1是第i次事故链搜索的第1个环节中的脱网设备和脱网时间，DTi2是第i次事故链搜索的第2环节中的脱网设备和脱网时间，DTi3是第i次事故链搜索的第3个环节中的脱网设备和脱网时间；
输出电网特定运行方式在指定初始连锁故障下的全部事故链，形成事故链集，记为S：
S＝USi (22)
其中，U表示求集合的并集。
本发明充分利用新能源设备高低压穿越特性，通过计算指定设备脱网概率值及其脱网时刻，实现新能源发电高低压连锁脱网路径的快速搜索，对于可能发生的连锁故障，能提前搜索出新能源连锁脱网路径，有利于对电网特性认知的分析研究，有利于提前布署相关阻断措施，防范因新能源连锁脱网恶性演化带来的电网大停电事故发生的风险；本发明构建的设备脱网概率值及其脱网时刻计算方法，充分利用新能源设备高低压穿越特性，能有效解决目前传统方法的计算量高、容错性差等问题。
实施例二：
基于实施例一所述的新能源发电高低压脱网事故链搜索方法，本实施例提供一种新能源发电高低压脱网事故链搜索系统，包括：
第一模块，用于根据电网特定运行方式、电网指定设备接入节点处指定设备的控制保护特性，对指定初始连锁故障进行时域仿真，获得指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息；
第二模块，用于根据指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息和指定设备的控制保护特性，分别计算各指定设备脱网概率值及其脱网时刻；设置本次事故链搜索中的脱网概率阈值；将脱网概率值大于脱网概率阈值且脱网时刻最早的那些指定设备作为本次连锁脱网设备；
第三模块，用于根据指定初始连锁故障、所有脱网的指定设备及其脱网时刻，重新进行时域仿真并进入下次事故链搜索，直到系统失去稳定或事故链搜索的事故链的长度达到指定的长度阈值；统计形成电网特定运行方式在指定初始连锁故障及本次事故链搜索中设置的脱网概率阈值下的连锁故障事故链；
第四模块，用于设置新的事故链搜索的脱网概率阈值，进入下一次事故链搜索，直到遍历完每个层级的连锁故障，输出电网特定运行方式在指定初始连锁故障下的全部事故链，形成事故链集。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种新能源发电高低压脱网事故链搜索方法，其特征是，包括：
获取电网特定运行方式，获取电网指定设备接入节点处指定设备的控制保护特性；对指定初始连锁故障进行时域仿真，获得指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息；
基于指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息和指定设备的控制保护特性，分别计算各指定设备脱网概率值及其脱网时刻；设置本次事故链搜索中的脱网概率阈值；将脱网概率值大于脱网概率阈值且脱网时刻最早的那些指定设备作为本次连锁脱网设备；
基于指定初始连锁故障、所有脱网的指定设备及其脱网时刻，重新进行时域仿真并进入下次事故链搜索，直到系统失去稳定或事故链搜索的事故链的长度达到指定的长度阈值；统计形成电网特定运行方式在指定初始连锁故障及本次事故链搜索中设置的脱网概率阈值下的连锁故障事故链；
设置新的事故链搜索的脱网概率阈值，进入下一次事故链搜索，直到遍历完每个层级的连锁故障，输出电网特定运行方式在指定初始连锁故障下的全部事故链，形成事故链集。
2.根据权利要求1所述的新能源发电高低压脱网事故链搜索方法，其特征是，所述指定设备接入节点包括风电场或光伏电站经过升压变压器接入区域电网时升压变压器的低压侧节点。
3.根据权利要求1所述的新能源发电高低压脱网事故链搜索方法，其特征是，所述脱网概率阈值包括低压脱网概率阈值和高压脱网概率阈值，所述低压脱网概率阈值的取值范围是0.5～0.8，所述高压脱网概率阈值的取值范围是0.5～0.8。
4.根据权利要求1所述的新能源发电高低压脱网事故链搜索方法，其特征是，所述长度阈值的取值范围是3～5。
5.根据权利要求1所述的新能源发电高低压脱网事故链搜索方法，其特征是，所述每个层级的连锁故障是指在事故链中的每个环节的故障。
6.根据权利要求1所述的新能源发电高低压脱网事故链搜索方法，其特征是，所述事故链集为：
S＝∪Si (22)
其中，S是事故链集，Si是第i次事故链搜索后形成的事故链集合，U表示求集合的并集。
7.一种新能源发电高低压脱网事故链搜索系统，其特征是，包括：
第一模块，用于根据电网特定运行方式、电网指定设备接入节点处指定设备的控制保护特性，对指定初始连锁故障进行时域仿真，获得指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息；
第二模块，用于根据指定设备接入节点在指定初始连锁故障下的暂态电压时域响应信息和指定设备的控制保护特性，分别计算各指定设备脱网概率值及其脱网时刻；设置本次事故链搜索中的脱网概率阈值；将脱网概率值大于脱网概率阈值且脱网时刻最早的那些指定设备作为本次连锁脱网设备；
第三模块，用于根据指定初始连锁故障、所有脱网的指定设备及其脱网时刻，重新进行时域仿真并进入下次事故链搜索，直到系统失去稳定或事故链搜索的事故链的长度达到指定的长度阈值；统计形成电网特定运行方式在指定初始连锁故障及本次事故链搜索中设置的脱网概率阈值下的连锁故障事故链；
第四模块，用于设置新的事故链搜索的脱网概率阈值，进入下一次事故链搜索，直到遍历完每个层级的连锁故障，输出电网特定运行方式在指定初始连锁故障下的全部事故链，形成事故链集。
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