一种新的故障筛选和排序的方法

为了避免在故障筛选与排序中忽略严重故障而导致大停电的发生,提出了一种比较精确的新的故障筛选和排序方法。以动态安全域的求解为基础,在故障筛选时运用解析法求动态安全域,进而求解失稳度。以故障的失稳度作为故障筛选的指标,快速选出严重的故障,形成故障筛选集。在故障排序时对于筛选集中的故障线路运用BP神经网络求解动态安全域,从而求解概率不安全指标,以故障的概率不安全指标作为故障排序的指标,得到精确的故障排序。通过IEEE10机39节点系统算例验证了该方法能够快速、全面、准确地实现故障的筛选与排序,同时通过IEEE4机11节点系统验证了BP神经网络求解动态安全域的可行性,误差为0.0608,满足要求。     

基于小范围动态安全域的故障筛选与排序

事故筛选排序是电力系统概率安全分析中尤为重要的组成部分。为了使电力系统的安全评估能够实时监测和在线应用,提出了一种兼顾准确性和实时性的新故障筛选排序模型。为同时满足精度与速度的要求,采用改进的小范围解析法求得相对于概率不安全指标精度敏感的小范围动态安全域。采用稳定判据将故障分类,各类故障采用不同策略并行排序。致命性故障按照概率不安全指标排序后,立即输出。一般性故障,定义了基于小范围安全域的最易失稳距离,优化了故障损失威胁模型,按照失稳距离初步筛选,再按损失威胁进行排序。该故障筛选与排序模型针对每个故障只需计算一次动态安全域,对致命性故障排序一次,对一般性故障筛选和排序各一次。IEEE10机39节点系统仿真结果表明,该模型可以迅速可靠地完成故障筛选与排序,对系统运行方案具有较强指导性。     

基于概率不安全指标的实时故障筛选策略

为了解决电力系统面临的故障筛选问题,提出了一种改进的故障筛选策略。利用动态安全域的分析方法,结合实用概率不安全指标作为对故障筛选排序的依据,将致命性故障与非致命性故障分别建模,以故障可能造成的损失作为目标函数进行排序。分析多种故障分类下系统面临的不同情况,综合考虑全局概率分布,通过权值控制反映系统安全性指标,通过目标函数反映经济性指标,采用离线计算在线应用的方式得到故障综合筛选情况。采用IEEE10机39节点系统算例进行验证性排序,结果符合事实依据,该方法鲁棒性好,对实际故障隐患的处理指导性强。     

考虑新能源发电不确定性的静态电压稳定故障筛选与排序方法

为了有效地分析电力系统设备故障和新能源发电不确定性对系统静态电压稳定的影响,提出了一种考虑新能源发电不确定性的静态电压稳定故障筛选与排序方法。假设各新能源发电出力为均值,建立N-1故障场景下确定性的电压稳定临界点模型,根据所得的故障后负荷裕度筛选得到严重故障集。考虑风电和光伏发电的随机分布,建立故障场景下的电压稳定概率评估模型,采用随机响应面法求解获得故障场景的负荷裕度累积概率分布。根据负荷裕度累积概率分布,设计了2种故障后系统电压稳定性的排序指标,确定严重故障集的排序。IEEE 118节点标准系统的计算结果表明,所提故障筛选与排序方法是有效的,可以甄别和排序各故障场景下系统的概率静态电压稳定性;根据故障排序结果构建的电力系统概率电压稳定域有助于对概率稳定边界的分析和研究。     

考虑期望损失的综合能源系统故障智能筛选和排序方法

综合能源系统实现了电、热、天然气等多种能源系统的耦合互联,相比于单一能源系统,其故障状态数目大幅增加,如何快速准确地从系统海量的故障状态中筛选出最严重的故障,从而提高风险评估效率,成为综合能源系统风险评估中的关键难题。针对这一问题,基于遗传算法提出了一种综合能源系统故障智能筛选和排序方法。首先,计及多种能源网络的约束条件,建立了综合能源系统故障期望损失双层优化模型,同时刻画了故障发生概率和故障损失对系统的影响。进而,基于遗传算法提出了故障期望损失双层模型的求解方法,并对传统遗传算法进行改进,使得方法能够同时筛选出期望损失最严重的多个故障状态。最后以修改的IEEE 33节点电力系统、巴厘岛供热系统和比利时天然气系统组成的综合能源系统为例,仿真结果表明所提方法的故障筛选效率明显优于常规枚举法和蒙特卡洛方法,证明了所提方法的有效性。     

计及连锁故障的暂态稳定概率评估方法

动态安全域的一系列研究成果为解析法在暂态稳定概率评估的应用提供了便利条件。针对负载较重的电网．提出了一种基于动态安全域的计及连锁故障引起系统失稳的暂态稳定概率评估方法,对系统安伞影响较大的线路发生初始故障．交替求解暂态稳定和潮流分布．考虑了失稳以及过载保护动作的概率特性,得到对系统安全影响较大的线路最可能引发的连锁故障路径．进而求得考虑连锁故障引发系统失稳在内的线路不安全概率指标。以IEEE10机39节点系统为例,验证了该方法的可行性和合理性。     

多时空视角下计及源-荷功率不确定性的故障严重度综合评估

为了全面、有效地分析新能源与负荷功率随机波动下设备故障对电力系统运行的影响,提出一种计及源-荷功率不确定性的故障严重度综合评估模型。考虑电网运行的安全、稳定与经济性和稳暂态不同时间尺度过程,从多时空视角构建故障严重度的综合评估指标体系。利用随机响应面法处理不确定性因素并计算指标概率密度分布,获取期望归一化决策矩阵。采用G1-熵权法进行指标赋权,并对逼近理想解排序法进行改进,实现故障严重度综合评估模型的求解。IEEE 39节点系统的仿真结果表明,所提模型可以较全面、客观地实现故障筛选和排序,具有一定的灵活性和普适性,便于决策者从全局和局部视角辨识关键故障。     

基于灰色关联分析法的电压稳定故障筛选与排序

故障筛选与排序是电力系统电压稳定评估的重要部分。针对以往基于潮流计算筛选方法的单一性,提出了一种新的故障筛选与排序方法。首先结合感应电动机特性、负荷大小、电源支撑及输电线路情况构建一套故障筛选指标体系;其次针对单一指标反映故障严重程度的局限性,采用灰色关联分析法计算综合指标,综合多方面因素评估故障严重程度。采用存在电压稳定问题的实际电网数据对所提方法进行验证,结果表明基于灰色关联分析法的电压稳定故障筛选与排序方法是合理和有效的。     

风电机组脱网的风险评估(英文)

随着风电机组大规模并网,风电对电力系统的影响逐渐显现。我国多次发生风电机组连锁脱网事故,影响了电力系统的运行。为了预警风电机组脱网,保证电力系统的安全运行,提出风电机组脱网的风险评估模型。由于故障组合数量爆炸,不可能在线分析所有的可能故障。因此,建立风电机组脱网指标,来衡量发生故障时风电机组的脱网概率。该指标不但考虑电力系统故障,同时也考虑了风电场内部故障。根据脱网指标和风电场到故障点的电气距离,对预想故障进行排序和筛选,生成有效预想故障子集;仅对有效故障集内的可能故障进行在线风险评估和风电机组脱网预警。该模型可以给出风电机组脱网容量。对某省电网在线数据仿真分析,验证了理论方法的正确性和预警模型有效性。     

基于输电线路实时评估模型的电力系统静态安全在线风险评估

提出了一种电力系统静态安全在线风险评估方法。该方法建立了计及气象因素的输电线路实时评估模型,并利用该模型求解输电线路的实时故障概率,在此基础上利用随机潮流计算所建立的风险指标。为了减小求解规模,提出了一种实时故障筛选与排序方法。按照是否考虑输电线路随机故障分为2种情况进行对比分析,New England 10机39节点系统的计算表明,所提方法能够真实评估系统当前所处的风险水平。     

计及源-荷功率波动性的静态电压稳定故障快速筛选和排序方法

为有效分析新能源发电与负荷的随机波动下设备故障对电压稳定性的影响,基于局部电压稳定指标(L指标)提出了一种计及源-荷功率波动性的静态电压稳定故障快速筛选和排序方法。首先,推导了L指标及其变量的全微分方程,进而给出了系统网络拓扑结构和节点注入功率变化时L指标的线性化计算公式;其次,选取基准运行方式进行潮流计算获得初始状态值,并提出采用带校正的线性化方法计算各预想事故下的L指标进而筛选得到严重故障集;然后,结合新能源与负荷功率曲线值与基准运行点的偏差,计算严重故障集内的L指标并进行故障的时段排序;最后,综合比较时序分析结果得到最终的故障排序。算例结果验证了所提方法的可行性和有效性,与现有方法相比可以在保证故障排序结果准确度前提下显著提升计算效率,对含新能源电力系统静态电压稳定故障快速筛选和排序具有一定参考和借鉴意义。     

基于统计学习的模糊暂态稳定事故筛选与排序

暂态稳定事故筛选与排序的目的是针对一组预想事故集合挑选出严重事故或滤除掉无害事故,以减少待分析的预想事故数目,满足在线动态安全分析的需要.文中提出一种基于统计学习的模糊暂态稳定事故筛选与排序方法,该方法采用了反映事故严重程度的10个性能指标,并通过样本学习,在每个指标集合上具体定义了系统稳定性的模糊隶属度函数;然后综合运用这10个性能指标的稳定性模糊隶属度得到的平均稳定性模糊隶属度,对预想事故集合按严重性进行了排序;接着根据排序结果,结合所设定的稳定阈值,将无害事故过滤掉.最后,用新英格兰10机39节点网络验证了该方法的有效性.     

全局输配电网电压稳定故障筛选与排序的分布式计算方法

随着传统配电网向含大量分布式电源的主动配电网转变,输电网、配电网电压稳定评估已不再适宜各自独立计算。基于输电网、配电网分属于不同控制中心调控,提出一种全局输配电网电压稳定故障筛选与排序的分布式计算方法。该方法分为两阶段：阶段1中采用输配电网主从分裂分布式潮流工具在系统要求最小负荷裕度值的工况下进行各预想故障的潮流计算,采用最优乘子法筛选出潮流不可解的严重故障;阶段2中采用基于输配电网分布式连续潮流的步长加速二次曲线拟合方法计算严重故障的负荷裕度并进行排序。由1个IEEE 118节点输电网和2个IEEE 33节点配电网组成的全局输配系统的仿真算例表明所提方法能够快速可靠地实现全局输配电网电压稳定故障筛选与排序。     

基于离差最大化的事故扫描综合指标法

在线动态安全分析不可避免地要对大批量的预想故障进行分析与评价.事故扫描综合指标法一般通过快速计算反映事故严重程度性能指标的综合值,依据综合指标值进行排序,从而达到快速筛选预想故障的目的.不同的指标权重对排序结果产生不同程度的影响,为提高计算筛选结果的客观性,引入离差最大化方法来确定指标权重,计算加权指标综合值.通过仿真算例,验证了该方法的有效性.     

在线暂态安全稳定评估的分类滚动故障筛选方法

为满足在线暂态安全稳定评估对计算时间的要求,提出了基于模式和裕度估算的在线暂态安全稳定故障筛选方法。分别基于上一轮在线暂态安全稳定评估结果中各个预想故障的暂态功角稳定、暂态电压跌落安全、暂态电压稳定和暂态频率偏移安全的裕度及模式信息,并结合各个故障安全稳定模式中相关元件的潮流变化和投/退等信息,估算出新一轮在线暂态安全稳定评估所对应的运行状态下各个故障的暂态安全稳定裕度,并确定其相应的安全稳定模式,从而筛选出本轮在线暂态安全稳定评估需详细计算的预想故障子集。通过对实际电网在线数据的仿真分析,验证了所述方法的有效性和实用性。     

基于静态电压稳定的事故筛选和排序算法综述

由于负荷的快速增长以及市场机制下电力系统运行方式的频繁调整使得电网可能接近稳定极限运行,这使得电网的电压稳定问题变得越来越严重.如何在事故扰动情况下快速而准确地评估电网的电压稳定性具有重要的意义.阐述了事故筛选和排序的基本概念和评估的指标类型,对现有的各种事故筛选和排序方法进行了总结与述评,并指出了此领域研究存在的问题.     

电力系统N-K故障的风险评估方法

历次大停电事故表明,由简单故障触发的连锁故障会对电力系统造成灾难性的后果。识别和分析可能对电力系统造成大面积停电的严重N-K故障是进行电网安全评价和制定防御措施的必要步骤。文中在分析大停电演变过程的基础上,提出了一种电力系统N-K故障的风险评价方法：考虑故障间的相互影响和继电保护的隐藏故障,计及元件运行状态变化对其故障概率的影响,基于贝叶斯网络给出了N-K故障的概率计算模型;详细模拟了实际电力系统连锁故障过程中的控制措施,建立了计及电压稳定约束的最优控制模型,提出了N-K故障严重程度的确定方法;最后提出了N-K故障风险指标的计算方法。利用Python语言对PSS/E进行了二次开发,实现了所提方法,并以IEEE 30节点测试系统为例,识别出该系统中的严重N-K故障,验证了方法的正确性。     

可利用传输能力的快速计算

提出了一种利用故障过滤技术的可利用传输能力快速计算方法。利用迭代线性交流潮流法对热稳定约束和电压幅值约束条件进行N-1故障过滤,利用线性灵敏度法对电压稳定约束条件进行N-1故障过滤,得到最严重故障集;利用原－对偶内点法只针对若干最严重故障计算系统可利用传输能力。该算法提高了计算效率,同时保证了计算精度。算例仿真结果验证了所提算法的准确性和快速收敛性。