【摘要】：提出一種基于馬爾可夫過(guò)程的電力系統(tǒng)連鎖故障解析模型及概率計(jì)算方法,該方法區(qū)分電力系統(tǒng)不同元件物理特性,結(jié)合系統(tǒng)元件所在電力系統(tǒng)狀態(tài)信息,分析元件停運(yùn)概率。在元件停運(yùn)模型基礎(chǔ)之上,考慮連鎖故障演化過(guò)程中故障事件間的相關(guān)性,以及故障序列對(duì)故障概率、故障后果的影響,通過(guò)馬爾可夫過(guò)程描述連鎖故障轉(zhuǎn)移過(guò)程,搜索系統(tǒng)在不同初始故障條件下的連鎖故障事件,生成電力系統(tǒng)連鎖故障全系統(tǒng)狀態(tài)空間;與此同時(shí),分析系統(tǒng)不同狀態(tài)下的轉(zhuǎn)移過(guò)程,通過(guò)相關(guān)元件停運(yùn)模型分析系統(tǒng)轉(zhuǎn)移概率,計(jì)算得到不同規(guī)模連鎖故障的概率。最后,在RTS79系統(tǒng)中驗(yàn)證此方法,結(jié)果表明該方法可發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在不同初始故障下的連鎖故障事件,并計(jì)算連鎖故障概率,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的關(guān)鍵元件,以便基于此提出相應(yīng)的系統(tǒng)改進(jìn)措施,預(yù)防連鎖故障發(fā)生,降低系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),提高電力系統(tǒng)供電能力。
【圖文】：

統(tǒng)中元件的相關(guān)性指標(biāo)(interactionsmetrics，IM)IIM如下：seqESIMseq(,)(,|)SIlmIlmSW=(6)式中：l、m為系統(tǒng)元件，seqS代表一條件連鎖故障序列；seqI(l,m|S)為示性函數(shù)，當(dāng)故障序列seqS為l~m時(shí)，勸1”，否則勸0”。4算例分析4.1連鎖故障概率分析在RTS79測(cè)試系統(tǒng)中，分別采用運(yùn)行可靠性模型及固定停運(yùn)概率模型進(jìn)行連鎖故障搜索。為提高連鎖故障搜索效率，僅搜索過(guò)載線路，且在故障規(guī)模大于20條線路停運(yùn)或連鎖故障事件概率小于10-10時(shí)停止搜索。連鎖故障規(guī)模及連鎖故障概率關(guān)系如圖4所示。在固定停運(yùn)概率模型中，，線路停運(yùn)概率與線路潮流變化無(wú)關(guān)，且與連鎖故障發(fā)展階段無(wú)關(guān)。然而，在連鎖故障發(fā)展過(guò)程中，存在大量的負(fù)荷轉(zhuǎn)移，且在連鎖故障快速發(fā)展階段，大量元件退出運(yùn)行，系統(tǒng)潮流變化顯著，當(dāng)前元件停運(yùn)后會(huì)進(jìn)一步影響到后續(xù)的故障發(fā)展，潮流轉(zhuǎn)移等作用使得元件故障間的相關(guān)性增強(qiáng)。而在固定停運(yùn)概率模型中，忽略了元件故障間的相關(guān)性，因此會(huì)遺漏一些連鎖故障事件。同時(shí)，由于忽略了線路潮流對(duì)元件停運(yùn)概率的影響，固定停運(yùn)概率模型低估了系統(tǒng)連鎖故障的可能性。這種影響在系統(tǒng)故障模型較小時(shí)并非顯著，但隨著系統(tǒng)故障規(guī)模的擴(kuò)大，其影響將會(huì)愈發(fā)明顯。因此，通過(guò)建立潮流相關(guān)的運(yùn)行可靠性模型反映這種相關(guān)性，可更好地模擬連鎖故障演變。與此同時(shí)，可通過(guò)連鎖故障搜索得到各故障規(guī)模下的連鎖故障事件排序，表1中列出不同故障規(guī)事故概率事故概率圖4連鎖故障搜索結(jié)果Fig.4Cascadingoutagesearchingresults

概率較大的3個(gè)連鎖事件。隨著連鎖故障規(guī)模的增加，其故障概率并非顯著減小，特別地，對(duì)于一些相關(guān)性較強(qiáng)的連鎖故障而言，其較大規(guī)模故障的概率甚至?xí)哂谳^小規(guī)模故障的概率。如表中5個(gè)元件的連鎖故障事件(22,7,23,21,29)概率便高于4個(gè)元件的連鎖故障事件(21,7,23,29)概率，這是由于伴隨著連鎖故障的演化，系統(tǒng)運(yùn)行條件改變，進(jìn)而元件的停運(yùn)概率也隨之改變。在惡劣的運(yùn)行條件下，將加大系統(tǒng)連鎖故障的可能。4.2系統(tǒng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)分析1）關(guān)鍵線路分析。通過(guò)對(duì)搜索得到的連鎖故障路徑進(jìn)行分析，可以得到系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)如圖5所示。圖中每一節(jié)點(diǎn)代表系統(tǒng)中一個(gè)母線，節(jié)點(diǎn)間的連線代表了母線間的傳輸線，連線的寬窄體現(xiàn)了線路的關(guān)鍵度。由圖可見，系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是線路Bus12-Bus13，線路Bus3-Bus24，以及線路Bus14-Bus16。在RTS79系統(tǒng)中，電源與負(fù)荷分布不均，在系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，需要將功率跨區(qū)傳輸，而這幾條線路為區(qū)域間的重要聯(lián)絡(luò)線，且為單回線路連接，一旦發(fā)生故障，將引發(fā)功率轉(zhuǎn)移，進(jìn)而導(dǎo)致其他線路傳輸功率過(guò)載，有圖5系統(tǒng)關(guān)鍵線路分析Fig.5Criticaltransmissionlinesanalysis可能造成連鎖故障。結(jié)合數(shù)據(jù)及理論分析，可通過(guò)改進(jìn)這幾條線路，以加強(qiáng)系統(tǒng)，預(yù)防連鎖故障發(fā)生。2）線路相關(guān)性分析。通過(guò)對(duì)搜索得到的連鎖故障路徑進(jìn)行分析，可以得到系統(tǒng)中線路間的相互轉(zhuǎn)移關(guān)系，如圖6所示。圖中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)均代表系統(tǒng)中的一條線路，節(jié)點(diǎn)間的連線代表了線路間的相互關(guān)系，線路的寬窄體現(xiàn)了線路間相互關(guān)系的大校通過(guò)圖可以發(fā)現(xiàn)，線路20(Bus12-Bus23)與線路22(Bus13-Bus23)相關(guān)性較大，容易發(fā)生連鎖故障，隨后為線路23(Bus14-Bus16)故障。在初始故障發(fā)生后，可結(jié)合線路的相關(guān)性分析，判斷可能的連鎖故障事件，以便制定緊急控制方案

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 付蓉;蔣國(guó)平;王保云;;計(jì)及系統(tǒng)連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)的電網(wǎng)預(yù)防控制[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2011年03期

2 王多;王維洲;靳丹;于會(huì)泉;劉文穎;;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的連鎖故障概率模型[J];電力安全技術(shù);2011年07期

3 王伊渺;李華強(qiáng);肖先勇;廖苑晰;;基于電網(wǎng)狀態(tài)和結(jié)構(gòu)的連鎖故障預(yù)測(cè)[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2012年20期

4 孫可,韓禎祥,曹一家;復(fù)雜電網(wǎng)連鎖故障模型評(píng)述[J];電網(wǎng)技術(shù);2005年13期

5 周宗發(fā);艾欣;鄧慧瓊;劉昊;;基于故障樹和模糊推理的電網(wǎng)連鎖故障分析方法[J];電網(wǎng)技術(shù);2006年08期

6 易俊;周孝信;;考慮系統(tǒng)頻率特性以及保護(hù)隱藏故障的電網(wǎng)連鎖故障模型[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2006年14期

7 鄧慧瓊;艾欣;趙亮;;電網(wǎng)連鎖故障分析方法評(píng)述[J];現(xiàn)代電力;2006年06期

8 易俊;周孝信;;基于連鎖故障搜索模型的降低電網(wǎng)發(fā)生連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)的方法[J];電網(wǎng)技術(shù);2007年06期

9 鄧慧瓊;艾欣;羅嘯;;電網(wǎng)連鎖故障防治策略初探及連鎖過(guò)載識(shí)別方法研究[J];現(xiàn)代電力;2007年01期

10 易俊;周孝信;肖逾男;;具有不同拓?fù)涮卣鞯闹袊?guó)區(qū)域電網(wǎng)連鎖故障分析[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2007年10期

相關(guān)會(huì)議論文 前7條

1 王爽;艾欣;;考慮因果關(guān)系的電力系統(tǒng)連鎖故障研究[A];中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2008年

2 戴光武;都洪基;賈磊;張曉萍;;基于模糊理論和故障樹的連鎖故障分析方法[A];中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（中冊(cè)）[C];2008年

3 暴海峰;;電力系統(tǒng)連鎖故障評(píng)估綜述[A];2010年云南電力技術(shù)論壇論文集（文摘部分）[C];2010年

4 謝華森;顧雪平;;基于交流潮流模型的電網(wǎng)連鎖故障過(guò)程模擬[A];中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（中冊(cè)）[C];2008年

5 郝達(dá)智;艾欣;;基于時(shí)序的連鎖故障搜索方法研究[A];中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（中冊(cè)）[C];2008年

6 黃敏芳;王顏新;;自然災(zāi)害下大電網(wǎng)連鎖故障分析及控制方法研究[A];中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第十八屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集——A11系統(tǒng)工程方法在公共衛(wèi)生、突發(fā)事件應(yīng)急管理方面的研究[C];2014年

7 寇凌岳;艾欣;鄧慧瓊;;基于FCM算法的連鎖故障評(píng)價(jià)及路徑劃分方法研究[A];第十一屆全國(guó)電工數(shù)學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 鄧慧瓊;電網(wǎng)連鎖故障預(yù)測(cè)分析方法及其應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué)（北京）;2007年

2 梁才;基于復(fù)雜電網(wǎng)非均質(zhì)特性的連鎖故障關(guān)鍵元件辨識(shí)模型[D];華北電力大學(xué)(北京);2014年

3 蔡曄;智能電網(wǎng)多網(wǎng)交互作用的機(jī)理分析及應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2016年

4 丁理杰;復(fù)雜電網(wǎng)連鎖故障大停電分析與預(yù)防研究[D];浙江大學(xué);2008年

5 陳繼剛;油田電力系統(tǒng)連鎖故障分析與研究[D];大慶石油學(xué)院;2009年

6 王佳明;基于復(fù)雜系統(tǒng)脆性理論的電網(wǎng)連鎖故障預(yù)警模型研究[D];華北電力大學(xué);2013年

7 任惠;電力系統(tǒng)連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)分析[D];華北電力大學(xué)（河北）;2009年

8 許婧;考慮保護(hù)隱藏故障的復(fù)雜電力系統(tǒng)連鎖故障分析研究[D];中國(guó)電力科學(xué)研究院;2011年

9 范文禮;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的連鎖故障建模與預(yù)防研究[D];西南交通大學(xué);2014年

10 于洋;電力系統(tǒng)連鎖故障及相關(guān)問(wèn)題的研究[D];浙江大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 邸鵬宇;連鎖故障雙階段搜索算法及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 楊陽(yáng);基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的電網(wǎng)連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[D];西南交通大學(xué);2015年

3 楊逍;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的特征參數(shù)構(gòu)造及分析[D];華北電力大學(xué);2015年

4 肖遙;過(guò)載主導(dǎo)型連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

5 范佳琪;基于臨界相變的電力系統(tǒng)連鎖故障早期預(yù)警機(jī)理研究[D];華北電力大學(xué);2015年

6 曹楷;電力系統(tǒng)連鎖故障早期預(yù)警模型研究[D];華北電力大學(xué);2015年

7 朱自強(qiáng);保護(hù)系統(tǒng)對(duì)電力系統(tǒng)連鎖故障的影響分析[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

8 郝澤龍;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的電網(wǎng)連鎖故障模型研究[D];廈門理工學(xué)院;2015年

9 劉沛錚;基于復(fù)雜系統(tǒng)理論的電網(wǎng)連鎖故障模型及自組織臨界辨識(shí)方法[D];重慶大學(xué);2015年

10 李慶;電網(wǎng)關(guān)鍵線路及連鎖故障辨識(shí)方法研究[D];東北電力大學(xué);2016年

本文編號(hào)：2579731