电力系统概率风险评估中的薄弱环节辨识研究

摘要

本文受国家自然科学基金项目(柔性发输电系统概率风险评估和优化配置模型研究，项目号50977094)，中央高校基本科研业务费科研专项“电网概率风险评估的参数不确定性分析及概率密度解析计算研究”(CDJZR11150012)资助。
　　随着社会经济的快速发展和电力工业技术的不断进步，现代化电力系统规模日趋庞大，运行机理愈加复杂。电力系统的联网运行在获得巨大效益的同时，也承受着更大的潜在风险，为规划、运行、维护和管理带来了更大挑战。新型设备的加入、气候条件和人为因素等都会对电力系统安全运行产生影响，现代社会对电能的需求则对电力系统的供电能力提出了更高的要求。电力系统可靠性评估能够定量提供有关系统可靠水平的信息，揭示系统中的薄弱环节，为电网运行、规划和设计人员提供理论依据，具有重要的工程实际意义，因此成为电力系统研究中十分重要的课题之一。
　　本文从大电力系统概率风险评估的角度，针对元件可靠性参数这类统计参数的取值不准确性对系统期望值风险指标的影响以及系统中薄弱环节的辨识方法开展了相关工作。
　　论文的主要研究内容包括：
　　①计及元件故障率和平均修复时间的随机性，引入随机响应面法(Stochastic Response Surface Method, SRSM)，通过少量计算，建立了期望值风险指标的多项式函数表达式。根据正交性，推导了指标期望值和方差的计算公式，实现了快速计算。采用广义混沌多项式展开，提高了元件可靠性参数为非正态分布时随机响应面法的收敛速度。根据系统期望值风险指标的多项式函数，结合元件可靠性参数取值的不确定性，辨识了系统中的薄弱环节。分别使用二阶和三阶随机响应面法，计算了RBTS系统和IEEE-RTS79系统期望值风险指标的多项式函数表达式、期望值和标准差，并得到了指标的概率密度曲线，识别出了系统中的薄弱可靠性参数。与重复可靠性评估计算结果比较，验证了随机响应面法的正确性和有效性。
　　②采用模糊数描述元件修复率和故障率这些统计参数的不准确性，通过模糊数运算法则计算了系统元件的模糊重要度指标。并采用重心法、中值法和截集法等去模糊方法，将模糊重要度指标进行归一化表达，有效辨识了参数不确定时对系统可靠性影响显著的元件，揭示了元件可靠性参数的模糊性对系统可靠性指标的影响。通过对RBTS和IEEE-RTS79系统的元件模糊重要度指标的计算和分析，辨识了系统的薄弱环节，并验证了该方法的正确性和有效性。
　　③建立了基于直流潮流的容量增量利用率模型，定义了容量增量平均利用率指标和容量增量期望指标，并根据指标的计算结果，从容量的角度对系统中的薄弱发电机节点和输电线路进行了辨识。将该方法应用到RBTS系统和IEEE-RTS79系统中，说明辨识结果的有效性，并验证了计算结果的正确性。

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目录

1 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要工作

2 基于随机响应面法的电力系统可靠性不确定性分析

2.1 引言

2.2 随机响应面法原理介绍

2.3 广义混沌多项式展开

2.4 元件可靠性参数的薄弱辨识

2.5 算例分析

2.6 本章小结

3大电网可靠性评估的元件模糊重要度辨识

3.1 引言

3.2 模糊理论简介

3.3 模糊重要度指标

3.4 模糊重要度指标排序

3.5 算例分析

3.6 本章小结

4 基于容量增量法的大电网薄弱环节辨识

4.1 引言

4.2 发电机节点有功输出功率增量利用率模型

4.3 输电线路的容量增量利用率模型

4.4 算例分析

4.5 本章小结

5 结论与展望

致谢

参考文献

附录

A RBTS可靠性测试系统

B IEEE-RTS79可靠性测试系统

C 作者在攻读硕士学位期间发表的论文

D 作者在攻读硕士学位期间参研项目