电力系统风险评估算法研究

(1.甘肃同兴智能科技发展有限责任公司，甘肃 兰州 730000；2.国网甘肃省电力公司，甘肃 兰州 730000)

1 概 述

电力系统故障是一种可能性和严重性的集合[1]，其风险预测是电力系统安全稳定运行的安全屏障。传统的EMS在分析电力系统故障时，只取最有可能的应急列表，没有量化其影响。相比之下，在线运行风险分析更科学，既能反映突发事件的可能性，又能通过建立风险指数[2]来反映电力量测系统故障的严重程度。当电力系统出现故障时，会导致电网调度等电力系统无法可靠运行，因此，研究适用于区域电力系统的在线风险评估模型和算法是非常必要的，可以协助调度员进行安全决策，保证足够的安全余量[3]。

本文基于电力故障的实时可能性模型，利用模糊理论来处理不确定性因素，设计出电力量测系统正常工作风险在线分析软件，为调度员提供实时的基于风险的决策信息。

2 基本概念

2.1 操作风险评估的定义

电力系统面临故障发生的不确定性和严重性[4]。基于风险的安全评估用概率表示突发事件的可能性，用严重性函数表示故障的严重程度[5]，然后综合这两个方面得到定量的风险指标。

计算风险指标的基本公式为

(1)

式中Xf——电力系统的运行状态；

Ei——第i个故障；

PrEi——它的概率；

Seν(Ei,Xf)——Xf运行状态下Ei的严重程度；

Risk(Xf)——运行状态Xf的一个风险指标。

2.2 电力系统风险评估的内容

基于风险的安全评价可分为三类：元素层次风险评估、系统级风险评估和基于风险的决策优化。图1显示了目前关于电力系统运行风险评估的主要内容及其相互关系[6]。

图1 风险评估内容

电力系统风险评估方法一般包括4个步骤：一是确定组件故障模型；二是选择系统状态并计算其概率；三是评估系统状态的后果；四是计算风险指标。

2.3 电力系统风险评估方法

根据不同对象的特点，应采用不同的风险评估方法[7]。对于简单系统，有四种基本方法：概率卷积、串行和并行网络、马尔可夫方程和频率持续时间方法[8]。对于一个大型复杂系统，风险评估方法包括状态枚举和蒙特卡罗模拟，后者可分为顺序和非顺序抽样方法。

3 区域电网在线供电风险评估算法设计

区域电网是一种复合式发电和输电系统，其风险评估内容包括4个主要方面：组件故障和负荷曲线模型的确定、系统状态的选择、系统问题的识别和分析以及可靠性指标的计算。状态枚举和蒙特卡罗模拟均可应用于区域电网风险评估。这两种方法使用不同的方法来选择系统状态，并用不同形式的公式计算风险指标。识别和分析系统状态中的问题的技术是相同的。这包括对问题识别的功率流计算和预期的应急分析，以及补救措施的最佳功率流。

与大规模电网相比，区域电网采用闭环设计、开环操作，布线方式和操作方式更为复杂。本文研究了500kV变电站与变电站直接或间接供电负荷之间的电网。其特点有7个方面：ⓐ复杂的电压等级，从10kV/6kV到66kV/220kV/500kV;ⓑ各种电源，包括大型电网和各种分布式电源;ⓒ长线和短线并存;ⓓ架空线和电缆线共存;ⓔ网络结构复杂，以开环或弱链路方式运行;ⓕ不断提高单负荷、动负荷容量;ⓖ分区域电网设备由于时间、技术水平或某些特殊连接，如T型接线，缺乏数据采集或数据采集能力较差，如电压、无功功率、有源变压器抽头等。

在线风险评估主要用于调度部门，只考虑稳态分析。基于目前的研究,图2给出了区域网格在线电力供应风险分析的计算过程(图2没有考虑人为决策的影响)。

图2 风险指数的计算过程

图2中，系统状态是通过状态枚举或蒙特卡洛模拟方法来预估的。本文基于区域智能电网调度技术支持系统，充分利用电力量测数据来预估电力系统运行状态。由于当前电力系统状态是已知的，因此，其概率为1。

3.1 网络建模

区域高压配电网调度的基本任务是保证电网的安全、经济和优质运行，保障用户利益，适应经济建设和人民生活的需要，确保高风险客户和重要用户的安全和可持续电力供应。然而，许多高风险客户和重要用户通过低压侧接入电网，因此，在现有技术下，很难通过SCADA获得整个电网的详细物理模型，尤其是低压侧电网。针对无法通过SCADA建模的网络，通过引入数据库和可视化技术，充分利用人员报告和统计数据，开发高风险客户和关键用户的相关模型接口，以保证低压端的客户更贴近实际。关联建模是指获取关联设备信息关联的设备信息。在这里，相关的设备是远程量测和远程指示数据的设备，而相关的设备是高风险和重要的客户。

3.1.1 组件故障模型

区域电网EMS控制的发电机组容量一般较小，因此我们采用两态(上、下)模型作为发电机组的故障模型，不考虑故障状态。

传输组件主要包括架空线路、电缆、变压器、电容器和电抗器。通常，这些组件是通过两态(上、下)模型呈现的。

3.1.2 组件实时可靠性模型

在电力系统运行过程中，架空线路运行条件较为复杂，受气候环境等不确定因素的影响最为严重，对架空线路影响特性不同。本文采用基于模糊理论的不确定性信息处理方法，结合电力系统的实际运行情况，建立架空线路故障概率模型。架空线路的故障率是架空线路中断概率乘以天气对户外组件中断概率影响的校正因子。考虑到温度、风速、雷击和线路结冰等因素，天气因素会影响架空线路故障率。

温度、风速、雷击和线路结冰是模糊不确定因素，不同于随机因素，没有精确的概率分布，经典的概率统计方法不能用来描述它。已有的研究指出模糊集理论是处理和描述模糊不确定因素的有力工具。模糊集允许对边界不清晰的概念进行描述。此外，模糊集关注元素是否属于集合以及属于到什么程度，不考虑元素不属于的情况。因此，模糊集的范围在[0, 1]中。模糊集在数学上由扎德定义为

A={(x,μA(x))|x∈X}

(2)

式中A——隶属函数；

X——元素x的对象。

A中的x的隶属度可以被看作是可以获得两个离散值的特征函数

(3)

对于模糊集合A，隶属度函数的值可以是0到1之间的任何值，这与清晰集合不同。模糊集合的隶属函数表达了x的值与A的概念相容的程度。

建立隶属函数的方法包括加权法、模糊统计法、专家评分法、插值法、标准函数法等。架空线路运行对气候变化的影响存在很大的不确定性。本文根据调度员对这些类型环境因素的长期经验判断和确定隶属函数。

a.雷电效应的隶属函数。雷电密度是决定一个地区雷电强度的重要指标。雷电定位系统(LLS)可以自动测量和记录雷电密度。雷电防护设计标准也采用雷电密度作为参考。这里识别的雷电效应的隶属函数如图3所示。

图3 雷电效应的隶属函数

雷电灾害的隶属函数对架空线路运行的影响按下式估算：

(4)

其中，a和b是根据调度人员的经验确定的雷电密度阈值，即，雷电密度小于下限阈值A时不影响，影响系数为0，高于高限阈值B时认为影响较大，影响系数为1。

b.风速和线路结冰的隶属函数。风速可以通过气象部门预测得到;而冰层厚度、空气湿度、温度和风的大小对冰损害的程度有较大的影响，还没有基于气象条件预测冰层覆盖程度的理论或经验模型，我们使用实际冰厚测量指标 评估冰损害的严重程度。风速和线路冰层厚度与下降密度类似于照明，有同样形式的隶属函数μ2(x)，μ3(x)，如图4所示。

图4 风速和线路结冰的隶属函数

对于风速，μ2(x)中，A是根据调度人员的经验确定的影响阈值，B是确定的突发事件发生的临界值; 线路结冰μ3(x)中，a和b分别为冰厚影响的上限和下限临界值。

c.温度对架空线路的隶属函数。温度预报信息可以通过与气象部门联系获得。在正常温度范围内，温度不影响线路运行，因此该值设置为0; 当温度过低或过高时，其影响较大，函数值设为1。图5显示了隶属函数。

图5 空气温度的隶属函数

温度对架空线的隶属函数如下：

(5)

式(5)中，根据调度人员的经验确定的a、b、c和d是气温对架空线路运行的影响阈值。

任何架空线路分割中，由各种影响因子的隶属函数组成的模糊数向量如下

R=[ri1,ri2,ri3,ri4]

(6)

其中ri1、ri2、ri3和ri4依次对应雷电、风速、线路结冰和温度影响对i线路中断概率的模糊数。定义B= [B1，B2，B3，B4]为线路故障的权重系数。停电率考虑四个影响因素，则

A=R×B=[μ1,μ2,…μn]

(7)

(8)

3.2 预期故障采集的选择与分析

本文通过整合以下三种方式来获得预期的故障采集：用N-1扫描整个电网；扫描具有潜在供电风险的特殊工作模式，可以得到影响供电安全的故障组；由经验丰富的调度员通过可视化人机界面发现故障。前两种方式所提供的格式化的预期故障集包含了大多数高频率和高风险事故，而最后一种方式只是作为必要的补充。

在线预期故障计算软件对计算速度要求很高。一些研究提出采用将故障枚举和概率抽样方法相结合，并通过前后台并行计算的方法提高了运算速度。这种方法有两个缺点：首先，增加了硬件成本； 其次，采用故障采样模式提高了不准确性。本文吸收现有“静态安全分析”研究的结果来分析故障，从而可以满足计算速度要求。该故障分析方法采用AC-DC混合算法，并引入了基于多处理器工作站的并行计算技术。该方法通过结合节点优化。矩阵求逆和节点类型转换等手段得到了改进，大大提高了计算速度。通过在区域级调度、市级调度和省级调度中的应用验证了该方法的正确性。对于2000个节点系统的测试，扫描整个网格线、变压器和单元只需3s。随着极限违章数的增加，计算时间略有增加。

由于重要用户和高风险客户一般具有双重电源，如果不考虑故障分析中的备用电源，计算出的负载损失风险指数会与实际情况有大幅偏离。 因此当重要用户或高风险客户的主要电源发生故障时，应在投入备用电源之后进行分析。

3.3 风险指标

根据式(1)给出了适合区域电网的三个风险指标：线路超载风险; 低电压风险; 负载损失的风险。

重要用户和高风险客户的供电安全与一系列社会、政治和经济问题有关。这些用户的停电严重程度不仅取决于地区电网自身的特点，还取决于用户的财产损失情况。本文引入了对这些用户进行分类的重要因素，并且由于缺少停电时间的统计，本研究只计算负载风险指数的损失，而不是停电成本评估指标。

本文采用了表示概率的实时故障概率模型。 对于户外组件，天气状况值由调度员设置；对于室内组件，天气状况值始终等于0。

3.4 风险等级

风险指标可以量化系统风险，但对于调度员来说，风险指标更能预测系统安全状况。因此，根据风险值将风险分为三级：安全等级、警戒等级和超标准等级。

3.5 基于风险的修正策略集

对高压配电网(220 kV及以上)和低压配电网(低于110 kV)应采取不同的风险控制措施。

3.5.1 高压分散电网的风险控制

基于灵敏度计算、综合规划方法和目标函数选择，给出了控制目标和控制变量，为负荷和发电机组提供了风险控制措施。

3.5.2 低压径向配电网的风险控制

对于低压配电网，操作模式通常是闭环下的径向操作。一般以调整运行方式作为风险控制措施，以保证终端用户的持续供电，并且消除限制和违规的电网运行状态。控制策略包括负载均衡、单电源切换、多源负载转移等。在极端情况下，可根据负载重要性进行调整。消除故障后，系统恢复将考虑恢复路径约束和风险指标约束。

4 结 论

电力系统户外组件故障的可能性与气候条件密切相关。本文以效用理论和概率论为基础，充分利用调度员的操作经验和对天气的敏感性，建立了故障概率的三维模型。分析时采用AC-DC混合算法，并引入了一些先进技术，包括并行计算、动态节点排序优化、矩阵逆优化等。预期应急收集几乎包括所有高频和高风险事故。运算速度完全可以满足电力系统在线分析的要求。针对区域电网的特点，通过集成SCADA、人机视觉技术，可协助调度人员作出决策。它可以将电网调度从目前的人工分析模式提高到自动智能模式。