CN113094920B - 一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法 - Google Patents

一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113094920B
CN113094920B CN202110436241.0A CN202110436241A CN113094920B CN 113094920 B CN113094920 B CN 113094920B CN 202110436241 A CN202110436241 A CN 202110436241A CN 113094920 B CN113094920 B CN 113094920B
Authority
CN
China
Prior art keywords
fault
reliability
failure
load
branch
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110436241.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113094920A (zh
Inventor
管必萍
周江昕
戴人杰
卫思明
赵万剑
姚伟
罗凤章
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin University
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Tianjin University
State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin University, State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd filed Critical Tianjin University
Priority to CN202110436241.0A priority Critical patent/CN113094920B/zh
Publication of CN113094920A publication Critical patent/CN113094920A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113094920B publication Critical patent/CN113094920B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00Details relating to the application field
    • G06F2113/04Power grid distribution networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/02Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法,包括:步骤一,数据统计步骤;步骤二,构建故障关联矩阵FIM步骤;步骤三,计算负荷节点和系统的可靠性指标步骤;步骤四,分别对可靠性影响因素进行灵敏度计算步骤,灵敏度计算值越大,则改进的可靠性提升越明显。上述方法通过矩阵进行解析计算的形式计算出配电网可靠性指标,并且通过该方法能直观地进行灵敏度计算,分析影响配电网可靠性的薄弱环节。

Description

一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析 方法
技术领域
本发明涉及配电系统可靠性评估领域,特别涉及基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法。
背景技术
作为电力系统的重要组成部分,配电网直接面向电力用户,其可靠性对于整个电力系统而言将起到至关重要的作用。随着社会经济的迅速发展,城市用户对供电可靠性的要求越来越高。如何不断完善城市配电网,满足社会日益增长的优质供电需求,是当前供电企业面临的重要挑战。
当前已有相当成熟的可靠性计算方法,但随着配电网规模增大,这些方法的计算过程将变得繁琐,计算效率也受到影响,因此这些方法应用在实际电网的分析会比较麻烦。找到对于配电网可靠性与薄弱环节便捷高效的分析方法,是技术人员的主要目标。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术的不足,提供一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法,能够实现配电线路的额可靠性和薄弱环节分析。
实现上述目的的一种技术方案是:一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法,包括如下步骤:
步骤一,数据统计步骤,统计数据包括设备故障率、设备故障修复时间、用户数、网络连接关系、分段开关操作时间、联络开关操作时间;
步骤二,构建故障关联矩阵FIM步骤;支路故障对负荷节点的影响归纳为三种类型,影响类型a:只有等到故障修复后才能恢复供电;影响类型b:待故障隔离后,负荷可恢复由主电源供电;影响类型c:待故障隔离后,负荷可由联络线恢复供电;为对应三类支路故障对负荷的影响类型,构建三类FIM,即FIM A、FIM B以及FIM C;
步骤三,计算负荷节点和系统的可靠性指标步骤;
设Nl条支路的故障率组成的行向量为λ,支路的故障修复时间组成的行向量为μ,等效节点的负荷需求组成的行向量为L,则基于故障关联矩阵,各个节点因支路故障所导致的停电次数指标λLP、节点停电时间指标μLP、节点失电量指标ensLP可通过矩阵的代数运算得到:
式中的A、B、C分别表示三个FIM;tsw代表支路的分段开关隔离故障的操作时间;top代表联络开关操作时间;运算符号表示Hadamard积,运算规则为矩阵或向量对应位置元素相乘;
系统的可靠性指标:
式中的n表示每个负荷节点的用户数按照编号由小到大的顺序排列组成的行向量,N表示总用户数;
步骤四,分别对可靠性影响因素进行灵敏度计算,灵敏度计算值越大,则改进的可靠性提升越明显;
对于可量化类参数,通过可靠性指标计算公式对相应参数求偏导即可得到灵敏度:
对于不可量化类参数,通过重新计算故障关联矩阵并带入相关公式计算得到灵敏度
式中的ai、bi、ci分别表示A、B、C的第i行,B‘、C‘分别表示更新后的故障关联矩阵。
采用了本发明的一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法,通过矩阵进行解析计算的形式计算出配电网可靠性指标,并且通过该方法能直观地进行灵敏度计算,分析影响配电网可靠性的薄弱环节。
附图说明
图1为本发明的一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法应用于某地区一条配电线路的线路结构示意图;
图2为该条配电线路的分区域线路故障示意图;
图3为分区域线路故障率对SAIDI影响图表;
图4为分区域故障修复时间对SAIDI影响图表;
图5为该条配电线路增加分段开关示意图;
图6为增加分段开关对SAIDI影响图表。
具体实施方式
为了能更好地对本发明的技术方案进行理解,下面通过具体地实施例进行详细地说明:
本发明的一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法,包括如下步骤:
步骤一,数据统计步骤,统计数据包括设备故障率、设备故障修复时间、用户数、网络连接关系、分段开关操作时间、联络开关操作时间。
步骤二,构建故障关联矩阵FIM步骤;支路故障对负荷节点的影响归纳为三种类型,影响类型a:只有等到故障修复后才能恢复供电;影响类型b:待故障隔离后,负荷可恢复由主电源供电;影响类型c:待故障隔离后,负荷可由联络线恢复供电;为对应三类支路故障对负荷的影响类型,构建三类FIM,即FIM A、FIM B以及FIM C。以FIM A为例,aij=1,代表支路i故障对负荷节点j的影响类型为a,否则aij=0。
步骤三,计算负荷节点和系统的可靠性指标步骤;
设Nl条支路的故障率组成的行向量为λ,支路的故障修复时间组成的行向量为μ,等效节点的负荷需求组成的行向量为L,则基于故障关联矩阵,各个节点因支路故障所导致的停电次数指标λLP、节点停电时间指标μLP、节点失电量指标ensLP可通过矩阵的代数运算得到:
式中的A、B、C分别表示三个FIM;tsw代表支路的分段开关隔离故障的操作时间;top代表联络开关操作时间;运算符号表示Hadamard积,运算规则为矩阵或向量对应位置元素相乘;
系统的可靠性指标:
式中的n表示每个负荷节点的用户数按照编号由小到大的顺序排列组成的行向量,N表示总用户数;
根据上述步骤对图1所示的某地区一条配电线路进行可靠性指标计算,得到其可靠性指标分别为SAIFI=0.339632次/户年,SAIDI=55.8761分钟/户年,ASAI=1-SAIDI/(8760*60)=0.999894。
步骤四,分别对可靠性影响因素进行灵敏度计算步骤,灵敏度计算值越大,则改进的可靠性提升越明显;
对于可量化类参数,通过可靠性指标计算公式对相应参数求偏导即可得到灵敏度:
对于不可量化类参数,通过重新计算故障关联矩阵并带入相关公式计算得到灵敏度
式中的ai、bi、ci分别表示A、B、C的第i行,B‘、C‘分别表示更新后的故障关联矩阵。
对图1所示的某地区一条配电线路采用上述方法进行灵敏度分析,寻找薄弱环节。
线路故障率对系统的SAIDI影响较大的线路如图2和图3所示。由图3可以看出,图2中线路部分1对SAIDI影响大于线路部分2和线路部分3的影像,这是因为这些线路直接连接着负荷,并且这些线路之间没有分段开关。当图2中线路部分1发生故障时,除开关站以外负荷就都会断电,并且无法通过联络线进行转供。因此为了提高系统的可靠性,降低SAIDI指标,可以针对线路部分1的支路进行降低故障率作业。
故障修复时间对系统的SAIDI影响较大的线路如图4所示。由图4可以看出故障修复时间灵敏度与故障率灵敏度大体相同,线路部分1灵敏度比较高的支路其所带负荷较多,或者是其发生故障之后影响范围较广。若要提高系统的可靠性指标,尽量缩减线路部分1故障修复时间提高修复速度就是一个有效的措施。
计算得到分段开关操作时间灵敏度联络开关操作时间灵敏度可以看出分段开关操作时间和联络开关操作时间对系统可靠性指标的灵敏度相对来说都比较小。这是因为系统中的分段开关太少,少量分段开关的操作时间的变化对系统可靠性指标的影响不大。另外,由于分段开关数量较少,发生故障时一些线路无法隔离故障进行转供,导致联络线能够发挥的作用下降,因此联络开关操作时间灵敏度也比较低。因此开关操作时间的缩短对可靠性的提升效果不明显,可以不将它作为重点考虑因素,关键是要对系统结构进行改进。
从图5和图6可以看出,在图5中线路部分4增加若干个分段开关之后,每个线路开关都对系统可靠性有较为明显的提升。可以看出,在连接有比较多负荷的节点处加入分段开关对可靠性的提升相对来说更好,这是因为分段开关可以隔离故障,从而使非故障区域的负荷得到转供。
本发明提出了一种基于解析计算的配电网可靠性与薄弱环节分析方法,通过矩阵进行解析计算的形式计算出配电网可靠性指标,并且通过该方法能直观地进行灵敏度计算,分析影响配电网可靠性的薄弱环节。
本技术领域中的普通技术人员应当认识到,以上的实施例仅是用来说明本发明,而并非用作为对本发明的限定,只要在本发明的实质精神范围内,对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (1)

1.一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一,数据统计步骤,统计数据包括设备故障率、设备故障修复时间、用户数、网络连接关系、分段开关操作时间、联络开关操作时间;
步骤二,构建故障关联矩阵FIM步骤;支路故障对负荷节点的影响归纳为三种类型,影响类型a:只有等到故障修复后才能恢复供电;影响类型b:待故障隔离后,负荷可恢复由主电源供电;影响类型c:待故障隔离后,负荷可由联络线恢复供电;为对应三类支路故障对负荷的影响类型,构建三类FIM,即FIM A、FIM B以及FIM C;
步骤三,计算负荷节点和系统的可靠性指标步骤;
设Nl条支路的故障率组成的行向量为λ,支路的故障修复时间组成的行向量为μ,等效节点的负荷需求组成的行向量为L,则基于故障关联矩阵,各个节点因支路故障所导致的停电次数指标λLP、节点停电时间指标μLP、节点失电量指标ensLP可通过矩阵的代数运算得到:
式中的A、B、C分别表示三个FIM;tsw代表支路的分段开关隔离故障的操作时间;top代表联络开关操作时间;运算符号表示Hadamard积,运算规则为矩阵或向量对应位置元素相乘;
系统的可靠性指标:
式中的n表示每个负荷节点的用户数按照编号由小到大的顺序排列组成的行向量,N表示总用户数;
步骤四,分别对可靠性影响因素进行灵敏度计算步骤,灵敏度计算值越大,则改进的可靠性提升越明显;
对于可量化类参数,通过可靠性指标计算公式对相应参数求偏导即可得到灵敏度:
对于不可量化类参数,通过重新计算故障关联矩阵并带入相关公式计算得到灵敏度
式中的ai、bi、ci分别表示A、B、C的第i行,B‘、C‘分别表示更新后的故障关联矩阵。
CN202110436241.0A 2021-04-22 2021-04-22 一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法 Active CN113094920B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110436241.0A CN113094920B (zh) 2021-04-22 2021-04-22 一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110436241.0A CN113094920B (zh) 2021-04-22 2021-04-22 一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113094920A CN113094920A (zh) 2021-07-09
CN113094920B true CN113094920B (zh) 2023-11-10

Family

ID=76679455

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110436241.0A Active CN113094920B (zh) 2021-04-22 2021-04-22 一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113094920B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115187075B (zh) * 2022-07-12 2023-05-05 南通大学 一种配网可靠性灵敏度分解方法
CN115221468B (zh) * 2022-09-14 2023-04-18 天津大学 配电网可靠性指标解析计算方法、系统、服务器和终端

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107958329A (zh) * 2017-11-23 2018-04-24 国网浙江省电力公司经济技术研究院 一种供电可靠性的评估方法及系统
CN108595382A (zh) * 2018-06-22 2018-09-28 天津大学 基于故障关联矩阵的配电网络结构类参数灵敏度计算方法
CN108711852A (zh) * 2018-06-22 2018-10-26 天津大学 一种基于故障关联矩阵的配电网故障参数灵敏度计算方法
CN108921725A (zh) * 2018-06-22 2018-11-30 天津大学 一种复杂配电网可靠性指标快速解析计算方法
CN111551821A (zh) * 2020-05-14 2020-08-18 中国南方电网有限责任公司 一种配电网接地故障辨识方法、装置及设备

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108022002B (zh) * 2017-10-23 2020-07-14 国网浙江省电力公司经济技术研究院 一种基于支持张量机的中性点接地方式决策方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107958329A (zh) * 2017-11-23 2018-04-24 国网浙江省电力公司经济技术研究院 一种供电可靠性的评估方法及系统
CN108595382A (zh) * 2018-06-22 2018-09-28 天津大学 基于故障关联矩阵的配电网络结构类参数灵敏度计算方法
CN108711852A (zh) * 2018-06-22 2018-10-26 天津大学 一种基于故障关联矩阵的配电网故障参数灵敏度计算方法
CN108921725A (zh) * 2018-06-22 2018-11-30 天津大学 一种复杂配电网可靠性指标快速解析计算方法
CN111551821A (zh) * 2020-05-14 2020-08-18 中国南方电网有限责任公司 一种配电网接地故障辨识方法、装置及设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于回路可靠性贡献指标的电网薄弱点分析;肖雅元;张磊;罗毅;王宏刚;邓集;电力系统保护与控制;第43卷(第15期);54-59 *
配电自动化数据传输有误对配电系统供电可靠性的影响;罗凤章;杨文涛;张天宇;王成山;魏冠元;姚良忠;;电力系统自动化(第19期);18-27 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113094920A (zh) 2021-07-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107394773B (zh) 考虑故障处理全过程的配网信息物理系统可靠性评估方法
CN110221198B (zh) 基于故障树的煤矿井下组合开关故障诊断方法
CN113094920B (zh) 一种基于故障后果解析表达的配电网可靠性薄弱环节分析方法
Rampurkar et al. Cascading failure analysis for Indian power grid
CN108711852B (zh) 一种基于故障关联矩阵的配电网故障参数灵敏度计算方法
CN108595382B (zh) 基于故障关联矩阵的配电网络结构类参数灵敏度计算方法
CN106327033B (zh) 一种基于马尔可夫过程的电力系统连锁故障解析方法
US9819196B2 (en) Power distribution system capable of automatic fault detection in a distributed manner and method thereof
Kazemi et al. Reliability assessment of an automated distribution system
CN104750878A (zh) 一种基于混合搜索策略的拓扑故障诊断方法
CN109949178B (zh) 一种基于支持向量机中压配网停电事件判断及补全方法
CN113328437B (zh) 一种智能配电网cps拓扑构建方法及故障恢复方法
CN112072647A (zh) 考虑通信故障影响的配电网cps安全性评估方法及装置
CN102565630B (zh) 一种用于配电网可靠性评估的状态标记法
Safari et al. A hybrid method for recloser and sectionalizer placement in distribution networks considering protection coordination, fault type and equipment malfunction
Sepehry et al. A new algorithm for reliability evaluation of radial distribution networks
CN117318020A (zh) 考虑用户停电风险价值的中压配电网络薄弱性识别方法
CN112736872B (zh) 一种基于运行方式实时分析的配电网保护控制策略优化方法
Li et al. Identification of Critical Hidden Failure Line Based on State-failure-network
Lei et al. Reliability analysis of modern substations considering cyber link failures
Sepehry et al. A new algorithm for reliability assessment of distribution system based on reliability network equivalent technique
CN110661231B (zh) 一种基于主站soe信息处理的故障恢复时数据处理方法
CN112564108A (zh) 一种考虑复电效益的配电网自适应重构策略
CN109473977B (zh) 一种计及风险的电力系统快速预防控制方法
CN109636209B (zh) 一种基于大数据分析的智能隔离断路器对电网影响的在线风险评估方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant