基于脆性风险熵的复杂电网连锁故障脆性源辨识模型

复杂电网连锁故障是引发系统大停电的主要原因,其实质是脆性源被激发后系统脆性的传播过程。为研究复杂电网大停电的机理及防御措施,同时找出电网的薄弱环节,提出了一种基于复杂系统脆性理论的连锁故障脆性源辨识模型。模型从电力系统本身具有的脆性出发,用潮流熵来衡量电网所处的状态,通过脆性关联及熵增分别从元件和宏观上阐述连锁故障的传播机理。提出了脆性源的辨识方法,并综合元件脆性关联度的分析给出了对连锁故障影响较大的系统薄弱环节的判定流程,通过对连锁故障过程的模拟,用脆性风险熵来评估元件退出运行对电网状态的影响及造成的负荷切除,为连锁故障防御策略制定提供依据。以甘肃电网为例验证了模型的有效性和可行性。     

停运模型与事件树理论在电力系统脆性风险评估中的应用

阐述了电网因连锁性故障发生大停电事故的原因.基于停运模型及事件树理论对系统连锁故障进行了脆性分析;给出了风险评估流程,并结合实例验证了该方法的可行性.所以,系统的脆性风险分析,可以确定重点高风险元件,通过对高风险元件的监测、控制,防止系统连锁性故障的发生,以保证电力系统安全、可靠地运行.     

网络通信系统脆性风险的模糊综合评价模型

针对网络通信系统的脆性风险问题,考虑通信网络环境资源的不确定性及其结果危害两方面因素,定义了通信系统的脆性风险和脆性风险熵的表达式,剖析脆性风险熵的主要数学特性.用Delphi法辨识出影响通信网络脆性的脆性因子,借助于层次分析法确定层次结构中脆性风险影响因素的崩溃系数,同时采用模糊综合评判的方法实现了系统脆性风险因子的量化和网络通信系统的脆性评价.通过对某一个具体通信网络进行脆性风险分析,结果说明该方法不仅可以量化通信系统的脆性风险,而且为网络通信系统的脆性评估提供了可行性的分析方法.     

基于脆性风险熵的电力系统连锁故障预测

为研究电力系统连锁故障机理并对连锁故障传播路径进行辨识,从复杂系统的脆性角度出发,提出了线路之间脆性风险熵的计算方法,选择与故障线路脆性风险熵较大的线路作为下一级故障线路,提出了基于脆性风险熵的电力系统连锁故障预测模型。连锁故障的实质是电力系统中脆性源被激发后的脆性传播过程,随着故障的传播,元件间脆性风险熵呈增长趋势。新英格兰39节点系统的仿真结果表明,脆性风险熵的变化趋势可以为运行人员制定防御策略提供量化参考。     

基于风险理论的电力系统元件风险评估

提出了基于风险理论的电力系统元件风险评估办法。以风险理论为基础,综合考虑元件停运概率和元件停运可能对系统造成的影响,通过过电压风险、低电压风险、线路过载风险、变压器过载风险、失负荷风险五类风险指标对电力系统元件风险进行“分诊”,应用3标度层次分析法得出元件综合风险,并进一步应用ALARP原则对综合风险量化分级。通过IEEE RTS-79系统验证了基于风险理论的电力系统元件风险评估办法是可行的,它能确定系统各元件所处的风险水平及在系统中的重要度,为电力系统运行维护人员提供了一定的参考依据。     

网络通信系统的信息脆性风险评估

提出了一种基于脆性风险熵的网络通信系统信息脆性风险评估模型.脆性风险熵是衡量通信系统在某一时刻的脆性风险,即崩溃可能的不确定性的测度,反映了对系统的脆性风险的总体预测和把握的能力.基于脆性风险熵建立了信息脆性评估体系,且采用模糊推理方法,结合专家的经验,由脆性风险熵和风险熵变化率推理出衡量系统信息脆性风险的脆性度,反映了网络通信系统信息脆性风险的变化趋势,为决策人员提供了依据和支持,为系统下阶段的需求分析提供客观准确的数据.以一个具体网络测试系统为例说明此方法的先进性和有效性.     

Importance Evaluation Method on the Failure Modes of Power Transformer Based on Trapezoidal Fuzzy Number

电力变压器各部件故障模式之间具有高度的复杂性和关联性,且设备价值昂贵,实施可靠性试验困难,所以难以利用传统重要度定义的方法进行重要度分析.鉴于上述问题,笔者提出了基于梯形模糊数的重要度评定方法.通过分析影响故障模式重要度的因素,建立了重要度评价指标体系,并借助德尔菲法制定了指标的评价等级及相应评分准则,引入了协调程度的概念对专家评分进行修正,并利用梯形模糊数确定指标权重,最终通过线性加权将指标与指标权重结合,得到了各故障模式的重要度.计算实例表明,该方法简便、有效,可用于电力变压器的可靠性评估及维修决策.     

基于梯形模糊数的电力变压器故障模式重要度评定方法研究

电力变压器各部件故障模式之间具有高度的复杂性和关联性,且设备价值昂贵,实施可靠性试验困难,所以难以利用传统重要度定义的方法进行重要度分析。鉴于上述问题,笔者提出了基于梯形模糊数的重要度评定方法。通过分析影响故障模式重要度的因素,建立了重要度评价指标体系,并借助德尔菲法制定了指标的评价等级及相应评分准则,引入了协调程度的概念对专家评分进行修正,并利用梯形模糊数确定指标权重,最终通过线性加权将指标与指标权重结合,得到了各故障模式的重要度。计算实例表明,该方法简便、有效,可用于电力变压器的可靠性评估及维修决策。     

基于模糊层次分析法的变压器状态评估

变压器状态评估是一个系统的过程,选取合适的方法能够快速地对其运行状态进行准确的评价。综合变压器的特点提出了一种基于模糊层次分析法的变压器状态评估方法。该方法在合理运用模糊层次分析法的同时克服了主观因素的缺陷,通过历史统计数据确定模糊判断矩阵,并通过模糊层次分析法计算权重,采集现场状态量数据对各层次状态评分加权求和,最终确定变压器整体健康状态。此方法同时考虑现场实测数据和历史统计数据,计算结果准确,过程清晰。代入实际数据后,计算结果表明该方法能够准确评估变压器运行健康状态,若变压器处于非正常状态,则通过各故障类型打分分析判断具体异常原因。所提方法在进行变压器状态评估时具有广阔的应用前景。     

基于故障树的电气主接线可靠性及薄弱环节分析

针对电力系统规划、设备选型、故障诊断等问题进行研究,提出一种基于故障树和重要度分析的电气主接线可靠性评估新方法。运用故障树分析法将系统拓扑结构转换为元件逻辑关系,简单直观的反映出系统故障根本原因,选取可靠性基本特征量,结合元件的结构重要度、概率重要度、关键重要度对比分析找出系统薄弱环节,实现了电气主接线可靠性的定性和定量评估。通过桥式接线案例分析,计算出基本电气元件三种重要度并进行排序,探讨了元件合并对评估结果的影响,同时验证了该方法的合理性。     

基于直流潮流和分布因子三母线系统脆性源辨识技术

电力系统的脆性源是电力系统脆性激发的源头,因此进行电力系统的脆性源辨识就是要找出电力系统的脆性源。本文基于直流潮流和分布因子法相结合,提出了快速找到系统脆性源的方法和步骤。通过对3节点电力系统脆性源的辨识,证明了此方法的有效性。     

基于脆性联系熵的复杂系统特性的研究

针对开放的复杂系统进行研究,提出脆性是复杂系统的一个基本特性。根据集对分析的理论,定义了子系统间的脆性联系熵、脆性基元等概念。并从复杂系统脆性的角度来分析突发事件对系统产生的影响。仿真结果说明,若系统无法从周围环境得到负熵流的补充时,系统熵值在突发事件干扰过程中将不断增加。在系统得到负熵的补充后,系统的熵值下降。     

基于图论的电力网脆性仿真研究

系统的脆性分析的关键是要建立脆性模型。图论针对网络系统可以描述出系统脆性传播的方向和权重。本文提出了基于图论理论的系统脆性模型建立的方法和步骤。针对7节点电力系统进行了理论的建模和分析,求出了分层的电力系统脆性模型和脆性源。证明了此方法对于网络系统分析的有效性。     

复杂系统的脆性与系统演化分析

针对复杂系统的脆性的定义，初步分析了脆性这一复杂系统本身固有的特性对系统演化的影响．通过给出的脆性熵定义，建立复杂系统演化方向判别模型来判断系统的演化方向，并且对复杂系统的约束条件的关系进行了定性的研究，建立了初步的数学模型。     

应用最大熵原理分析通信系统脆性风险

针对开放的通信系统脆性风险问题,采用Delphi法辨识系统的脆性风险因子,建立了基于最大熵法的通信系统脆性风险分析模型,根据已求得的系统脆性指标最小偏见的概率分布函数,对通信系统进行脆性风险分析与评价.通过通信网络实例,对随机任意一天的某一具体通信网络脆性过程进行分析,得到系统的脆性风险特性,找到影响通信系统崩溃的主要脆性因子,与实际情况比较,说明该方法是可行、实用的.结果表明,如果采取相关措施对其主要的脆性因子进行控制,可以有效地防止通信系统的崩溃,降低通信系统的脆性,且有益于指导通信系统的体系结构的设计.     

基于粗糙集的配电系统连续信号故障诊断方法

提出了一种基于断点重要性的配电网连续属性离散化方法,证明了该方法的有效性。综合考虑了线路的选择系数、灵敏系数和支持权值,应用属性离散指标作为离散化的评价标准,证明该指标可以作为离散化彻底的充分条件。与同类算法的比较可以发现算法在基本不损失分类信息的基础上有效降低了时间复杂度和空间复杂度。首次在配电系统故障诊断中将连续和离散信号统一的应用粗糙集进行约简, 使电压、电流等配电系统的重要模拟量可以参与到故障诊断系统中,提高了故障辨识的精度。同时,也使对于配电系统的临界稳态运行情况的判定提供了一个可能的解决办法。     

低压系统短路故障建模及电流预测技术

短路电流峰值对低压系统选择性保护及其断路器可靠分断十分重要,迄今尚缺乏深入研究。利用短路故障早期检测技术,在仿真分析短路故障早期参数的基础上,采用灰度关联度,得出对短路电流峰值的主要影响因素,并采用极端学习机(ELM)实现短路电流峰值的预测。仿真结果表明,灰色关联度可有效辨识短路电流主要因素,降低了短路电流预测特征变量维数。基于短路故障早期检测及极端学习机的短路电流预测方法,具有鲁棒性强且精度高的特点,为低压选择性保护技术的实现奠定基础。     

基于多因素融合的电网高风险设备评估方法

最大可能地降低设备风险是防止电力系统发生事故的有效途径。从分析设备风险的影响因素的角度出发,综合设备重要度和设备隐患对设备风险的影响,定义了设备风险影响度,并提出了设备重要度指标和设备隐患指标,建立了设备风险影响度计算指标体系。在该体系的基础上,利用设备相对重要度矩阵和设备相对隐患矩阵构建设备风险影响度计算模型以获取设备的风险影响度,以辨识出对电网可靠、稳定和安全运行具有巨大影响的高风险设备,从而有针对性地对高风险设备进行重点关注,对降低电力系统的总体风险水平具有重要意义。最后,将该方法应用于山西晋城220 kV东沟变电站中主要设备的风险影响度计算。仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性,为进一步挖掘高风险设备提供了数据支撑。     

基于复杂网络理论的输电容量匹配模型

为提高电力系统供电可靠性,减少大规模连锁故障发生的几率,针对连锁故障的传播提出一种线路重要度评估指标,用于量化输电线路故障对于连锁故障传播的作用,并根据线路的重要度评估结果给出了输电容量匹配模型。藉由该匹配模型可以合理配置系统的输电容量,即优化系统的负载率分布从而达到提高系统供电可靠性的目的。仿真实验结果证明,在系统输电容量冗余,即系统整体负载率相同的情况下,所提出的优化模型匹配输电线路的输电容量或调整负载率分布可以防止故障传播过程中系统负载率向异质分布的演化趋势,从而降低大规模连锁故障发生的几率。