典型电力安全突发事件演化及推演方法研究

王海峰, 吕政权, 陈怡君, 林 栋, 彭道刚

(1.国网上海市电力公司培训中心, 上海 200438; 2.上海电力学院, 上海 200090)

电力安全突发事件演变复杂,发展迅速,破坏严重。我国电力系统虽然不断发展,但电力事故仍时有发生。国家最新发布的一系列文件都明确提出了要改善电力应急管理水平,提高电力工作人员应急处置能力。目前国内电力安全推演以应急预案为中心,不能直观表现应急处置措施对事件发展的影响。因此,在分析电力安全突发事件典型案例的基础上,总结事件演化机制,探究情景之间的跳转关系及跳转概率,设计能更好模拟真实事故的推演情景,并在情景分析的基础上搭建电力安全突发事件的贝叶斯情景网络,通过概率推理实现推演的多路径多结果发展,可以使工作人员清晰了解自己的应急表现对事件发展路径和推演结果的影响,从而提高我国电力工作人员的应急处置能力。

1 典型电力安全突发事件

2003年8月14日发生的“美加大停电”是北美历史上最大范围的停电[1]。由于夏季空调负荷增加和部分线路检修停运,导致俄亥俄州的电力负荷濒临阈值。一条345 kV线路因与树枝短路而开断,但FE电力公司监控系统因故障未发出警报,且忽略合作公司的报警信息,导致多条线路过载跳闸。虽然之后FE电力公司意识到了自身的电网问题,但由于缺乏应急经验,未能在有限时间做出有效应对,导致输电走廊过载跳闸。在之后的连锁反应中,负荷无计划转移,美国东北部电网成为电气孤岛,虽然有自动切机和减载,但最终因无法平衡,造成大面积停电。

2012年7月30日发生的印度大停电事故是由于印度电网西电北送,关键联络线因继电保护而断开,后续潮流转移导致暂态功角失稳而造成的[2]。由于北方城邦超计划用电以及部分线路检修停运,导致北部与西部输电走廊因距离保护相继跳闸,西部电力只能通过东部电网绕道送往北方。这一输电路线因沿线潮流增加而导致距离保护动作断开线路,随后北部电网与主网功角失稳而解列。西部-东部-东北部电网通过切除多余功率恢复稳定,而已经是电气孤岛的北部电网的自动保护设备因没有切除足够负荷而导致崩溃。

2015年3月27日发生的荷兰大停电是枢纽变电站全站失压而造成的[3]。Diemen变电站对人口聚集地区供电,而且在电网中处于枢纽位置。为了保障供电可靠性,变电站一半变电容量作为备用,主用和备用切换方便。事发当天,为了对380 kV隔离开关A进行测试,需要提前将平行备用的隔离开关B转为运行状态。由于开关B中一相电机故障导致此相没有正确合闸,操作人员仅凭目测和开关B的正常运行记录判定是二次系统故障并将报警信息屏蔽,导致隔离开关A一相出现开断电弧。当天的大风将电弧吹动,进而引发了相间短路。由于全站主用和备用系统电气连接,保护动作使整站退出运行,进而引发周围线路和变电站过载,最终导致了大面积停电。

2019年3月,委内瑞拉接连发生多次持续时间久、影响范围大的停电事件。3月7日的初次停电是由于国内最大的古里水电站发生故障而引起的。总统马杜罗发表讲话,称电力系统遭到了来自美国的三段攻击。一是攻击古里水电站以及首都附近变电站的计算机系统;二是电磁攻击,使通信系统中断;三是通过物理攻击破坏枢纽变电站,进而瘫痪全国电力。后政府发表声明称,3月25日的再次停电是反对派对古里水电站的纵火破坏而导致的;而反对派认为,停电是由于古里水电站送出线路发生火灾引起联络线跳闸,枢纽变电站失压,导致送入负荷中心的主干线也全部失电。鉴于委内瑞拉国内国际局势动荡,电力运维能力薄弱,停电事故多发,此次事故原因还不明确,演化过程还有待调查。

2 电力安全突发事件影响因素分析

2.1 典型电力安全突发事件规律归纳

(1) 大部分停电发生在自由连接的电网结构中,负荷可以通过联络线路任意传输到其他区块的电网。

(2) 大部分停电都经历了不受控制的相似的连锁反应,结果导致电网被分裂成孤岛。一般发展过程是:线路过载(低压情况时)跳闸或故障(如与树枝短路)跳闸,与故障线路并联的线路接受转移来的负荷,无功损耗增加,电压大幅降低,触发连锁反应导致越来越多的线路过载跳闸和越来越多的负荷转移,负荷转移导致连锁反应的恶性循环。

(3) 不合理地设置继电保护(原理和整定),特别是在低电压下,不能防止过载误动作。在失步震荡期间,距离保护跳闸。但由于自由电网无法设置解列点,关键联络线路断开,系统被分裂成多个电气孤岛。孤岛中发电、用电不平衡,依靠自动的高频切机和低频减载设备,如果不能维持平衡,将造成大面积停电。

2.2 典型电力安全突发事件影响因素归纳

(1) 人为因素 一般的人为因素包括电缆偷窃,电力盗窃,电气设备的施工损坏,操作人员的误用、误判等。特殊的人为因素包括战争和恐怖袭击等。2006年华中电网“5.29”事故和2008年南方地区的冰灾事故中,都出现了电力应急决策人员调度和决策失误的现象[4]。

(2) 设备因素 设备故障是威胁电力系统安全运行的主要因素。近年来,由设备故障引起的电力系统事故数量一直很高,占全年电力系统故障的一半以上[5]。设备故障主要分为3类:一次设备故障,发电机、输电线、变压器以及电抗器、电容器、互感器等设备因物理性硬件损坏而造成的停运故障;二次设备故障,安全控制自动装置、继电保护设备、电网通信设备、安全稳定自动装置等因判断策略不合理,整定值设置不正确或动作执行机构出错等原因造成的停运故障;三次设备故障,计算机软硬件、通讯网络等故障。

(3) 网架因素 网架因素是指当电网系统发生扰动时,因为结构的不合理更加容易发生稳定破坏的情况。易受扰动的结构包括高低压电磁环网、大电源集中远程传输到负载中心、单回线大环网结构。

(4) 自然因素 根据对过去几年的案例研究发现,我国电力系统可能引发重大安全事故的7大类自然灾害包括风暴、洪水、雷击、火灾、持续大雾、地震以及冰覆盖。另外,由于严寒酷暑等极端天气,造成供热制冷负荷量增加,与其他故障结合,也可能导致大规模停电。国内事故致灾主要自然因素如表1所示。

表1 国内事故致灾自然因素

3 情景构建和推演方法研究

党的十九大以来,党中央提出要加强、优化、统筹国家应急能力建设,提高安全生产水平,维护公共安全,预防和减轻灾害。然而对于电力安全突发事件的演化机理和推演方案,目前还没有系统的理论和方法。本文从应急决策模式、演化机理、事件模型和推演方法等4个方面总结了国内外相关研究进展。

3.1 应急决策模式

(1) “经验-决策”模式 由于通信技术的限制,该模式最初由决策者将灾情与经验进行匹配而迅速做出决定。虽然后续进行了改善,但这种方法严重依赖于决策者的主观判断,面对变化迅速复杂的灾情,难以保证决定的正确性。

(2) “预测-应对”模式 该模式是一种基于应急预案的决策方法,即在灾害事故未发生之前,相关部门和人员参考以往的案例和经验编制应急预案,将灾害情况和预案比对进行决策。2006年郭瑞鹏[6]建立了基于预案的应急决策方法,但决策速度慢,灵活性不足。随后金辉[7]提出了通过数字化预案系统自动生成应急方案,提高了效率。2004年,ROSMULLER N等人[8]提出了群体决策方法,但没有考虑到多部门之间的协同作用。杜磊等人[9]在解决多主体应急协同交互问题时,提出了Petri网模型。目前,基于“预测-应对”模式下的应急决策方法已经比较成熟,但该方法仅适用于发展过程简单、可预测性较强、演变规律相对固定的常规灾害事故,对于发展过程多样、不可预测、演变规律复杂的电力安全突发事件,该方法并不适用。

(3) “情景-应对”模式 对电力安全突发事件的响应主要涉及突发事件本身、灾害载体和应急管理3个方面。 应急管理决策机构采取的应急管理办法和措施,对突发事件的发生、发展和灾害承载体的变化具有重要影响。应急决策者必须对事件发展过程中实时发生的关键场景做出合理的决策,即采用“情景-应对”模式。

舒其林[10]指出,“情景-应对”模式更适用于非常规突发事件的应急决策。姜卉等人[11]提出了以情景、处置目标、处置措施三者构建突发事件的演变网络。2015年,夏登友等人[12]在姜卉的网络表达模型的基础上,加入了自身演变这一要素,建立了非常规突发事件动态情景网络。CHANG M S等人[13]将情景规划理论应用于应急决策中,并以洪涝灾害为例进行了应用。张小趁等人[14]基于“情景-应对”模式,对突发地质灾害应急处置方式进行了探讨。王能等人[15]将“情景-应对”模式引入应急物流运输协同决策体系中,解决了方案主观性较强的问题。

3.2 演化机理

突发事件演化是对已经发生的突发事件进行研究,通过对突发事件生命周期特点和特征进行总结,归纳出突发事件生命周期的内在规律。

(1) 自然科学视角 自然科学视角的演化机理强调不同类型突发事件所属专业领域内的机理,具有很强的领域特征。研究专业性演化机理需要专业领域知识的支撑,属于自然科学领域内不同学科对突发事件演化机理的专业性研究。

(2) 社会学视角 社会视角的演化机理强调突发事件中人作为主体的演化规律。如舆情事件和社会群体性事件主要承灾体是人本身,同时人在这两类突发事件过程中的表现及应对会影响演化的结果。由于人与人之间的竞争博弈及心理活动的复杂性,导致了事件发展过程的复杂性。目前社会学视角的研究主要分为3个维度:一是从博弈论的视角研究人与人之间的相互作用对突发事件演化的影响;二是探讨不同干预模式对突发事件演化的影响;三是研究网络舆情的传播机理与事件演化之间的关系[16]。

(3) 管理学视角 管理学视角的演化机理通常又称为一般机理。虽然突发事件的类型、发生机理、初始条件可能不同,但演化过程中有许多相似的共性规律。国内外学者就不同领域突发事件的发生、发展过程及相互作用的规律,开展了大量的研究工作,提出了许多不同的理论和模型。

3.3 事件模型

(1) 从数学层面对突发事件链建模 董华和杨卫波[17]基于突变数学模型建立了系统的运动方程,并对系统的运动规律进行说明,以此来预测事故和灾害的发生。陆明明等人[18]基于离散随机Petri网,给出了我国典型电网应急辅助决策系统的时间性能评价模型与方法。

(2) 基于复杂网络理论的突发事件连锁反应模型 陈小娇[19]利用复杂网络理论对电网拓扑结构进行了建模,基于OPA模型和自组织临界性,研究了不同特征参数和拓扑结构对电力网络故障的影响。在已有的连锁故障模型的基础上,求解标准系统和实际电网的连锁故障临界点,选取合理的临界值。从网架结构、网络关键元件等方面着手,探索抑制连锁故障的有效措施。此外,大量文献利用复杂网络对电网建模并研究其连锁反应。但研究不同特征参数和拓扑结构对电力网络故障发生概率的影响,是对现有电网结构的修正,不能模拟突发事件的演化过程。

(3) 基于知识元的突发事件连锁反应模型 于海峰[20]基于知识元理论,利用突发事件的一般发展结构,以系统熵为指标模拟了突发事件的演化规律。但由于电力系统元件众多且相互作用机理的复杂,难以建立起相互联系的方程,导致决策者对事故发生的条件或发展态势难以清晰把握,进而影响决策。

(4) 基于贝叶斯网络的连锁反应模型 贝叶斯网络是一种概率网络,可以通过概率推理预测事件结果并能清晰表示事件链的演化路径和各个路径的概率。例如方志耕等人[21]利用贝叶斯网络工具构建了一种通用的灾害演化图形评审技术(Technique Graphical Evaluation Review,TGER)模型,综合考虑了灾害的自然演化过程与人类救灾抢险应急活动。该研究主要从灾害演化的宏观层面对模型进行了定义,并没有给出实际的演化关系。董磊磊[22]利用贝叶斯网络工具对突发事件链展开了研究,将突发事件各个相关状态要素作为网络中的节点,并且以台风事件链为例验证了该模型的合理性。裘江南等人[23]将各种紧急事件统一为具有输入、状态和输出交互的3层网络结构,以贝叶斯网络作为建模工具,提出了一种具有相关关系的单事件贝叶斯网络的融合方法。孟勇[24]利用贝叶斯分析法,研究了矿难变化的规律,并通过对矿难发生次数拐点处的事件分析,构建了矿难死亡事故变点预测模型。

3.4 推演方法

突发事件的推演是在对突发事件内在规律认知的基础上,根据目前的状况对未发生事件的发展过程进行推测,从而使人们及时地采取应对措施,防止突发事件的发生或进一步扩大。

(1) 基于案例的推演 基于案例的推演(Case-Based Reasoning,CBR)的核心思想是模拟人类的类比思维。面对新问题,利用类似经验和实例进行基于相似性的类比推理,将最相似的解决方案经过适当修改和重用,用以解决当前的问题。

(2) 基于规则的推演 规则推理通常由领域专家根据经验、知识建立起完备的领域知识规则库,在求解领域问题时,主要通过快速搜索领域知识库来匹配if规则,激活对应的then子句,以完成次规则推演。基于规则推演的优点是逻辑性较强,可以清楚地表示领域中对象间的关系;缺点是面对大规模领域时,知识的获取和表达存在瓶颈。

(3) 基于情景和概率的推演 “情景-应对”型应急管理模式的核心在于情景的构建和推演方法的选择,更适用于电力安全突发事件。

综合上述分析可知,在事件建模方面,突变理论侧重灾害预测,复杂网络研究电网拓扑结构,知识元难以确定作用关系函数。事件推演方面,基于案例的推演难以建立电力安全突发事件的案例库,基于规则的推演难以建立规则库。因此,应基于情景分析法,选取典型电力安全突发事件中的关键情景建立贝叶斯网络,根据专家经验和历史案例确定网络结构和条件概率来进行概率推演。另外,考虑到社会和电网联系紧密,推演中也要加入社会行动。例如对于基础设施,社会将为紧急救援和事故现场封锁道路;电网方面,设备将得到修复,并将进行事故调查和分析。随着事件的演化,社会上重要的用电单位可能会受到停电的威胁,因此对这些单位的电力供应非常重要;电网方面,需要改变操作方式,通过调度尽可能地补充重要区域中的电源。如果事件演化为大面积停电,则需要进行黑启动,完成电源的任务分配。最后,评估工作包括事故评估,每个单元的绩效评估,以及参与者的表现评估。

4 推演系统框架设计和自学习模式

图1为应急推演系统框架,其中系统管理和推演管理子系统是整个推演系统的基础,存储管理众多信息,包括推演人员的组织机构、用户ID及角色,推演情景的基础信息配置、脚本配置和信息汇集。作为核心部分的情景推演子系统,主要用于实现典型电力安全突发事件情景表现和多路径推演。推演评估子系统对推演后参演人员和事件处理措施进行综合评价[25]。

图1 应急推演系统框架

由于电力行业风险高,事故危害大,需要严格遵循行业标准和操作规范,难免会陷入固定的过程和形式之中。贝叶斯网络节点和条件概率由历史案例和领域专家确定,易受主观影响。图2为自学习模式,对于特定的电力安全事件或电力故障,推演人员的应急方案在时间或资源利用率上可能优于标准解决方案。

图2 自学习模式

这是因为:一方面,自学习模式将处理方案与标准方案做对比,选取合理的部分来丰富应急预案的专家系统;另一方面,选取合理处理方案相关数据来修正贝叶斯网络的网络结构和条件概率,使推演结果更符合实际,从而达到反事故演习无法实现的效果。

5 结 语

党的十九大以来,党中央提出要加强、优化、统筹国家应急能力建设。但电力安全突发事件涉及环节多,演变复杂,而目前关于电力安全事件建模和推演的研究仍较少,演练仍然停留在培训和实操阶段。为此,本文提出了一种电力安全突发事件建模和推演的方法,设计了应急推演系统框架,可是目前选取的推演方法仍有一定的缺陷,自学习模式还未实现,有待后续进一步研究。