電力系統(tǒng)靜態(tài)安全與風(fēng)能評(píng)估中的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題研究.pdf

1、隨著電力工業(yè)的市場(chǎng)化改革和新能源的廣泛利用,現(xiàn)代電力系統(tǒng)面臨著更多的不確定因素,但是業(yè)界廣為采用的仍是典型工況與確定性安全準(zhǔn)則的組合。通常,以最壞條件下保障安全運(yùn)行的確定性安全準(zhǔn)則有較大的保守性,且只能定性判別系統(tǒng)安全與否。近年提出的風(fēng)險(xiǎn)概念同時(shí)涵蓋了系統(tǒng)故障的可能性與嚴(yán)重性,因在理論上克服了確定性安全準(zhǔn)則的一系列弊端,而受到學(xué)術(shù)界的重視。不過(guò),即使拋開(kāi)對(duì)各種不確定因素建模的準(zhǔn)確性不談,風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算過(guò)程本身亦需要較大的開(kāi)銷,在效率上難以

2、起到對(duì)調(diào)度與決策的支持作用。因此,本論文圍繞不同時(shí)間尺度下電力系統(tǒng)調(diào)度與決策對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)水平評(píng)估的需求和風(fēng)險(xiǎn)源的探尋展開(kāi)了深入的研究。
　　對(duì)于含有風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng),由于風(fēng)電場(chǎng)出力的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度不夠,只能將系統(tǒng)運(yùn)行工況也視為隨機(jī)變量。因此,在對(duì)預(yù)調(diào)度方案進(jìn)行過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí),只有計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值的分布,才能全面地了解可能存在的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。上述計(jì)算過(guò)程的核心是概率潮流程序,并輔以故障選擇、嚴(yán)重度函數(shù)應(yīng)用等環(huán)節(jié)。本論文采用整體建模的思路,把風(fēng)

3、險(xiǎn)指標(biāo)的計(jì)算過(guò)程視為一個(gè)“黑箱”系統(tǒng),用概率配點(diǎn)法選擇少量樣本點(diǎn),依據(jù)樣本點(diǎn)輸入與輸出間的映射關(guān)系,構(gòu)造出風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算過(guò)程的元模型,進(jìn)而針對(duì)元模型應(yīng)用蒙特卡羅法求取風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的分布。元模型方法是復(fù)雜計(jì)算過(guò)程的再抽象和簡(jiǎn)化,算例表明,該方法能夠大幅提高計(jì)算效率且計(jì)算精度優(yōu)于傳統(tǒng)的直流潮流簡(jiǎn)化法。
　　當(dāng)把系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)水平計(jì)入有功經(jīng)濟(jì)調(diào)度時(shí),同樣需要簡(jiǎn)化風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算過(guò)程,而且要求便于與優(yōu)化模型和算法相結(jié)合。對(duì)此,本論文仍采用整體建模的思路,基于

4、高維模型表達(dá)理論,將風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)作為節(jié)點(diǎn)有功注入的函數(shù),并構(gòu)造出了以正交多項(xiàng)式族為基的近似解析表達(dá)式。所構(gòu)造出的函數(shù)被直接用做經(jīng)典經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的非線性約束條件。算例表明,用序列二次規(guī)劃法可以方便地求解含風(fēng)險(xiǎn)約束的有功經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,并且通過(guò)調(diào)整約束的閾值可以實(shí)現(xiàn)對(duì)調(diào)度方案的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控。
　　提高設(shè)備的可靠性是降低系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。找出系統(tǒng)中對(duì)相應(yīng)可靠性指標(biāo)有重要影響的設(shè)備,無(wú)疑對(duì)消除風(fēng)險(xiǎn)隱患具有重要意義。本論文受采用蒙特卡羅方法計(jì)算

5、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)過(guò)程的啟示,提出了一種依據(jù)影響風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值程度對(duì)電力系統(tǒng)元件進(jìn)行排序的方法。首先,按風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值大小對(duì)各計(jì)算樣本進(jìn)行排序,再設(shè)定一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)閾值,并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)閾值將設(shè)備狀態(tài)分為兩個(gè)抽樣序列,最后通過(guò)P值檢驗(yàn)法判別兩個(gè)抽樣序列的相似程度。如果兩個(gè)抽樣序列存在顯著差異則說(shuō)明該元件對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)有重要影響。因P值是拒絕原假設(shè)的最小顯著水平,所以它可以作為元件重要性的排序依據(jù)。算例表明,該方法可以指示出系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié),排序結(jié)果可以視為一種粗粒度的風(fēng)