基于改进蒙特卡洛法的智能电网实时运行风险评估

莫 熙，王宜立，高道春，杨再鹤，陈根军

(1.云南电力调度控制中心调度科，云南 昆明 650011； 2.南京南瑞继保电气有限公司，江苏 南京 210000)

近几年，电力系统的发展速度越来越快，智能电网应运而出，在具有多变性和复杂性的严峻环境中，帮助维护电网安全稳定的运行，但还不能完全避开大规模断电情况的发生。为进一步提升区域用电稳定性，需实时对电网运行环境进行风险评估，及时发现电网中的薄弱环节，避免运行事故的发生，以及制定合理有效的应急方案。

文献[1]凭借安全稳定二、三道防线评估智能电网的风险，通过可扩展标记语言XML对电网运行数据进行当值计算，将结果发送给在线动态安全评估系统，系统根据动作逻辑、当值结果以及启动逻辑建立风险评估策略模型，对电网中存在的异常情况完成风险评估。评估模型输入的电网数据没有经过预处理，存在较多的影响因素，出现较大的评估误差；文献[2]构建电网负荷概率模型，凭借求逆法采样模型中的预测误差随机值，将Cornish-Fisher与半不变量结合，获取配电网中各个节点的电压越限情况；最后引入效用函数，建立配电网电压越限风险评估模型，实现对配电网中电压的风险评估。该方法不受运行环境限制，但是算法较为复杂，实施起来难度较大。本文综合上述优缺点，创新性提出改进蒙特卡洛法来实现风险评价，避免了传统蒙特卡洛法获取较高风险性指标时，在电网中每个节点上所花费的时间过多问题，可以很好地处理电网中的多重连锁故障，同时迅速地计算出电网中的故障模式，减少运行评估时间，提高计算效率。

1 智能电网风险评价指标体系建立

将电力系统存在的原始风险、与加入智能电网时引起的新风险[3]相结合，会使电网整体运行情况变得极为复杂，应从可控因素着手，采取相应措施来降低和管控风险。根据我国智能电网的发展情况，本文将运行风险分为以下5类。①立项风险。包含了地址选取、项目规模大小、项目投资风险和政治、经济、法律等相关政策风险。②技术风险。技术风险是智能电网运行过程中的主要风险，包含了核心技术的成熟度[4]、技术变更以及技术实施复杂度3项内容。③环境风险。智能电网使一部分的可再生能源得到有效利用，与此同时，也无法避免地影响了周边生态环境，产生水资源污染、地质环境破坏以及环评通过率[5]下降等一些负面影响。④安全风险。安全稳定地运行是智能电网首要考虑的内容之一，安全风险中包含了供电可靠性、设备异常次数、系统稳定性以及信息保密程度等。⑤管理风险。在智能电网的运行过程中，判断错误和信息不及时都有可能导致发生管理风险，主要包括经费充足程度[6]、工作人员素质以及项目进展情况。

通过对智能电网中5类风险分析后，构建了风险评价指标体系如图1所示。

图1 智能电网运行风险评价指标体系Fig.1 Index system of smart grid operation risk evaluation

2 智能电网实时运行风险评估

2.1 蒙特卡洛法风险评估分析

蒙特卡洛法是当前智能电网运行可靠性评估的常用方法之一，主要由3个过程组成，分别是：智能电网状态抽样、智能电网状态分析、统计智能电网评估指标[7-12]。

风险评估的步骤：①输入电网运行数据，设置好计算精度；②对电网状态进行随机抽样；③分析电网运行状态，计算试验函数值；④更新电网可靠性指标；⑤判断是否符合风险评估精度要求，如果符合，完成评估过程，输出评估结果；如果不符合，返回步骤②，重新进行计算，直至满足要求为止。

通过上述步骤能够获得风险评估结果，但随着智能电网运行环境越来越复杂，产生的随机因素变多，原始蒙特卡洛法不能满足现阶段高精度[13-16]和效率的要求。不仅如此，蒙特卡洛法需要在样本数量充足的情况下，才能通过大数法则获得精准的误差分析结果，使得到的风险评估结果收敛于待求值真值。因此，需改进蒙特卡洛法，减小方差[17-20]，以此来提高评估效率。

2.2 改进的蒙特卡洛法

根据上文分析得到的缺陷，本文选择交叉熵重要抽样法与分散抽样法相结合的方式，来降低评估样本数量。利用Matlab语言来仿真改进后的算法，具体如图2所示。

图2 改进蒙特卡洛法流程Fig.2 Improve the flow of Monte Carlo method

3 实验

为了验证本文方法的有效性及合理性，展开实验。选用某地的电网系统作为研究对象，并构建仿真系统，由Visual C++6.0语言开发，通过充裕度评估软件TH-BESREP，完成智能电网运行风险评估程序的编写。电网系统现场图如图3所示。

图3 电网系统现场Fig.3 Field diagram of power grid system

选取电网系统由40台常规发电机组、10条支路、30根母线组成。在电力系统实际运行过程中，负荷无法保持长时间的峰值状态。因此在正常条件下、元件失效条件下及负荷转移条件下评估电网风险。

3.1 正常条件下的风险评估

智能电网实时运行风险评估采用标准测试系统，计算的风险指标选择削减负荷概率PLC、期望缺供电功率EDNS以及期望缺供电量EENS。在实验平台中，导入电网日负荷曲线，如图4所示。

图4 电网日负荷曲线Fig.4 Daily load curve of power grid

分别对日平均负荷为70%、80%、90%三种情况进行分析计算，不同负荷水平下系统风险指标计算结果见表1。

表1 风险评估效果Tab.1 Risk assessment effect

从表1中可以看出，本文方法在正常条件下，随着电网负荷的增加，电网风险指标也逐渐升高。因此可以认定，本文方法在正常条件下具有理想的风险评估结果。

3.2 元件失效条件下的风险评估

当元件失效时，系统风险将增加。采用90%负荷值测试单条线路失效对系统风险评估准确性的影响，测试结果见表2。

表2 元件失效条件下的风险评估效果Tab.2 Effect of risk assessment under component failure

由表2可知，当3号线和8号线发生故障时，系统风险指数显著增加，应优先考虑这两条线路安全。当5号线发生线路故障时，其风险指数也会有一定程度的增加。因此，应对上述3条线路制定运行维护计划。其他线路对系统的危险程度影响不大，可以适当关注其运行状态。

3.3 负荷转移条件下的风险评估

以上试验结果显示，如果系统内部的元件发生失效故障，将会影响到整个系统的风险程度，从而危及到整个系统的安全。为减少这种影响，可以采用负载转移的方法降低系统的危险。以上述的线路3为例，当线路3发生故障时，可以向线路4和线路2传送线路3的负荷，从而降低系统危险指数。

制订下列负荷转移方案：①将线路3上全部的负荷转移至线路2；②将线路3上全部的负荷转移至线路4；③将线路3上50%的负荷转移至线路2，50%的负荷转移至线路4。

测试上述3种方案的风险评估结果见表3。

表3 三种负荷转移方案的风险评估效果Tab.3 Risk assessment effects of three load transfer schemes

由表3可知，以上3种方案均可有效转移失效线路负荷，降低电网运行风险。其中，方案3对降低电网运行风险的作用最好，削减负荷概率及期望缺供电功率与正常状态相差无几，表明了负荷转移的有效性。

4 结论

一般情况下，智能电网可以自动阻碍一些扰动信号和异常因素，使得电网始终处于平稳的运行状态。但当电网中的薄弱节点和关键节点出现异常时，无法及时发现将会对电网产生较大的影响，甚至导致整个系统的停运。因此，需要实时评估电网的运行状态。本文针对传统蒙特卡洛法在抽样次数和方差上的缺陷问题作出对应改进，以此来降低计算误差、提高算法整体的评估精度。在实验中，本文方法取得理想的结果，为智能电网的发展提供了一种科学的参考依据。