電力系統(tǒng)可靠性讀書報(bào)告

電力系統(tǒng)可靠性分析讀書報(bào)告一、電力系統(tǒng)可靠性的基本概念電力系統(tǒng)的基本功能為：向全部用戶不間斷地供給質(zhì)量合格的電能?？梢?，電力系統(tǒng)可靠性與風(fēng)險(xiǎn)研究的實(shí)質(zhì)就是預(yù)先考慮各種運(yùn)行方式出現(xiàn)的概率及其后果，綜合做出決策，以充分發(fā)揮系統(tǒng)中各個(gè)設(shè)備的潛力，從而保質(zhì)保量地滿足所有用戶的負(fù)荷需求。電力系統(tǒng)可靠性的主要工作如圖1所示，其主要任務(wù)是，累計(jì)元件歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和元件可靠性試驗(yàn)數(shù)據(jù)，分析元件可靠性模型和參數(shù)；基于電力系統(tǒng)可靠性模型和預(yù)期負(fù)荷變化，解析或模擬獲得電力系統(tǒng)在規(guī)定時(shí)間內(nèi)的無法完成規(guī)定功能的現(xiàn)象，并計(jì)算其發(fā)生概率和后果，以獲取定量的評(píng)價(jià)指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)；在協(xié)調(diào)可靠性和系統(tǒng)投入的基礎(chǔ)上，對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和輔助決策；找出限制電力系統(tǒng)可靠性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并提出改進(jìn)和提高可靠性水平的具體措施，組織或協(xié)助有關(guān)部門加以實(shí)現(xiàn)。兀嘉性輔助決策町靠性工程基礎(chǔ)「電力靈統(tǒng)可元L彷也I元組織或協(xié)助有關(guān)部門加以實(shí)現(xiàn)。兀嘉性輔助決策町靠性工程基礎(chǔ)「電力靈統(tǒng)可元L彷也I元件可靠I員荷預(yù)II靜性摸整I運(yùn)行教拆I1性試驗(yàn)II測(cè)I可靠性分折方法隕擬汶圖1電力系統(tǒng)可靠性的主要工作巳力呆11湘斟 |11grit+f汽乎!靈換管理守罰丨.仃祈丨__1二、可靠性的分類在系統(tǒng)可靠性分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中，是否考慮電力系統(tǒng)穩(wěn)定問題決定了求解目標(biāo)函數(shù)需采用的模型和方法，可據(jù)此將電力系統(tǒng)可靠性分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分為充裕度（adequacy）和安全性（security）兩個(gè)方面。充裕度又可稱為靜態(tài)可靠性，是指電力系統(tǒng)維持連續(xù)供給用戶所需的負(fù)荷需求的能力，即當(dāng)電力系統(tǒng)進(jìn)入新的場(chǎng)景后，不考慮系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)變化后的暫態(tài)過程，僅考慮系統(tǒng)重新到達(dá)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行點(diǎn)后，電力系統(tǒng)滿足用戶負(fù)荷需求和電網(wǎng)中各種約束的能力。充裕度主要考察電力系統(tǒng)在各個(gè)場(chǎng)景下，是否具備足夠多的發(fā)電容量以滿足用戶的需求，以及是否具備足夠多的輸變電設(shè)備以保證電能傳輸?shù)男枰０踩杂挚煞Q為動(dòng)態(tài)可靠性，是指電力系統(tǒng)在場(chǎng)景切換后，能否承受該擾動(dòng)的能力，如突然短路或失去系統(tǒng)元件后，電力系統(tǒng)能否回到原來的運(yùn)行狀態(tài)或過渡到一個(gè)新的穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)，并不間斷向用戶提供電能的能力。由于充裕度分析只涉及電力系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)計(jì)算，分析模型和計(jì)算方法均比較成熟，且對(duì)計(jì)算時(shí)間的要求不高，故現(xiàn)有的電力系統(tǒng)可靠性分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究和應(yīng)用主要集中在這方面。隨著待分析電力系統(tǒng)中元件數(shù)量的增加，系統(tǒng)場(chǎng)景的數(shù)量也隨之急劇膨脹，受計(jì)算工具和計(jì)算方法的限制，目前尚很難將整個(gè)電力系統(tǒng)統(tǒng)一進(jìn)行可靠性與風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算和分析。根據(jù)功能、結(jié)構(gòu)、電壓等級(jí)等的不同，可將電力系統(tǒng)劃分為發(fā)電、輸電、配電等不同的子系統(tǒng)。各個(gè)子系統(tǒng)的接線形式、運(yùn)行方式、設(shè)備冗余、故障損失等均不相同，在對(duì)其進(jìn)行充裕度計(jì)算時(shí)采用的策略也不同，因此，通常分別對(duì)這些子系統(tǒng)進(jìn)行可靠性分析，并基于此組合出不同的電力系統(tǒng)可靠性分析分層等級(jí)。j-L發(fā)電系統(tǒng)可靠性分析與風(fēng)隱評(píng)估發(fā)輸電丨塞統(tǒng)I1匯靠性,1r風(fēng)険j-L發(fā)電系統(tǒng)可靠性分析與風(fēng)隱評(píng)估發(fā)輸電丨塞統(tǒng)I1匯靠性,1r風(fēng)険|評(píng)怙F完整電力系統(tǒng)|可靠性I分析I與鳳險(xiǎn)I評(píng)估：輸電采統(tǒng)可靠性分析w風(fēng)險(xiǎn)講估配電網(wǎng)配電系統(tǒng)町靠性分析-與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估輸電網(wǎng)廠站接線可靠性分析勾風(fēng)卩僉評(píng)估lir■圖2電力系統(tǒng)可靠性分析的分層等級(jí)三、可靠性評(píng)估的方法不同層面上的可靠性分析有著特定于該問題領(lǐng)域的評(píng)估方法，總體來說可以分為解析法和蒙特卡洛方法2種。3.1可靠性評(píng)估的解析法發(fā)電系統(tǒng)可靠性評(píng)估的解析法，通常需要建立機(jī)組的解析模型，也就是容量停運(yùn)概率表（COPT）,然后再得到一個(gè)離散的負(fù)荷概率分布，之后利用概率卷積方法計(jì)算相應(yīng)的可靠性指標(biāo)；輸電網(wǎng)可靠性評(píng)估的解析法也可以稱為狀態(tài)枚舉法，在評(píng)估過程中，通常是按照一定的規(guī)則，如故障嚴(yán)重程度或故障發(fā)生概率大小來先選取系統(tǒng)故障狀態(tài)，然后對(duì)該狀態(tài)下的系統(tǒng)進(jìn)行潮流計(jì)算，通過預(yù)先設(shè)定的事故準(zhǔn)則判斷當(dāng)前狀態(tài)是否屬于事故狀態(tài)，如果是還要采取一定的措施對(duì)事故進(jìn)行校正，采取一定措施后再進(jìn)行判斷，如果仍屬于故障狀態(tài)那么就要分析該事故所產(chǎn)生的后果，并評(píng)估它對(duì)可靠性產(chǎn)生的影響。解析法所具有的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算速度快、模型精度高、物理概念清晰；缺點(diǎn)是對(duì)某些可靠性指標(biāo)的計(jì)算存在困難，如頻率和持續(xù)時(shí)間指標(biāo)；其計(jì)算量通常和系統(tǒng)規(guī)模呈指數(shù)關(guān)系，因而更適用于小型電力系統(tǒng)。3.2可靠性評(píng)估的蒙特卡洛方法蒙特卡洛法是以概率統(tǒng)計(jì)理論為主要理論基礎(chǔ)、以隨機(jī)變量抽樣為主要手段的統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)方法。應(yīng)用在電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估中的蒙特卡洛方法根據(jù)抽樣原理可以分為序貫和非序貫蒙特卡洛兩種。其中非序貫蒙特卡洛方法又可以進(jìn)一步分為狀態(tài)采樣方法和狀態(tài)變換采樣方法。狀態(tài)采樣方法通過對(duì)系統(tǒng)中所有元件狀態(tài)進(jìn)行抽樣得到系統(tǒng)終態(tài)，在抽樣過程中完全忽略事件發(fā)生的前后相繼關(guān)系，每一個(gè)組件的行為都被認(rèn)為是服從（0,1）區(qū)間上的均勻分布。這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)相對(duì)較簡(jiǎn)單，計(jì)算時(shí)間短，占用內(nèi)存空間也比較少。它的最大缺點(diǎn)是無法計(jì)算頻率和持續(xù)時(shí)間等相關(guān)指標(biāo)。狀態(tài)變換采樣方法將系統(tǒng)作為一個(gè)整體來考慮它的狀態(tài)變換過程，而不是系統(tǒng)中所有組件的狀態(tài)變換。這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是可以用來計(jì)算實(shí)際的頻率指標(biāo)，缺點(diǎn)是只能應(yīng)用于元件狀態(tài)持續(xù)時(shí)間服從指數(shù)分布的情況，而且計(jì)算耗時(shí)一般來說要比狀態(tài)采樣方法長。序貫蒙特卡洛方法也稱為狀態(tài)持續(xù)時(shí)間采樣方法，這種方法依照組件狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的分布函數(shù)進(jìn)行抽樣。每一次抽樣所得到時(shí)間區(qū)間的結(jié)束就意味著下一個(gè)系統(tǒng)狀態(tài)的開始。由于序貫蒙特卡洛仿真可以給出較為接近實(shí)際運(yùn)行情況的元件時(shí)間相依運(yùn)行歷史，因而特別適用于發(fā)電容量嚴(yán)重依賴于運(yùn)行狀況且易受一些隨機(jī)因素影響的電力系統(tǒng)組件，如水電機(jī)組和各種新興的可再生能源發(fā)電技術(shù)等。而且由于仿真結(jié)果包含了系統(tǒng)隨時(shí)間演進(jìn)和發(fā)展的前后相繼關(guān)系，因此幾乎可以對(duì)任何感興趣的可靠性指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，也是目前唯一可以用來得到可靠性指標(biāo)分布情況的方法。四、可靠性指標(biāo)評(píng)價(jià)電網(wǎng)可靠性的指標(biāo)從總體上來說可以分為確定性指標(biāo)和概率性指標(biāo)2類。而概率指標(biāo)又可以進(jìn)一步分為如下4類：1） 概率指標(biāo)：通常用來衡量研究期間事件出現(xiàn)的概率。如失負(fù)荷概率（LOLP）、發(fā)電容量受阻概率（LOGP）、系統(tǒng)健康狀況概率等。2） 頻率指標(biāo)：通常來來衡量研究時(shí)間段內(nèi)事件出現(xiàn)的頻率。如缺電頻率（LOLF）、發(fā)電容量受阻頻率（LOGF）、邊際狀態(tài)頻率、系統(tǒng)平均停電頻率（SAIFI）等。3） 平均持續(xù)時(shí)間指標(biāo)：通常用來衡量研究區(qū)間內(nèi)每個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)事件持續(xù)時(shí)間。如缺電持續(xù)時(shí)間（LOLD）、系統(tǒng)平均停電持續(xù)時(shí)間（SAIDI）等。4） 期望值指標(biāo)：用來表征研究時(shí)間段內(nèi)發(fā)生故障事件某種后果的平均值。如缺電時(shí)間期望（LOLE）、電量不足期望（LOEE）、健康狀態(tài)持續(xù)時(shí)間期望（EHDUR）等。五、新能源接入后系統(tǒng)可靠性的研究自然風(fēng)和太陽輻射作為風(fēng)電和太陽能光伏的主要能量變換來源，都是具有高度隨機(jī)性的時(shí)變資源。作好對(duì)它們的統(tǒng)計(jì)、預(yù)測(cè)和分析工作是進(jìn)行可靠性評(píng)估工作很重要的一個(gè)步驟。5.1風(fēng)速預(yù)測(cè)模型與概率分布模型對(duì)風(fēng)速或風(fēng)功率進(jìn)行預(yù)測(cè)的最簡(jiǎn)單方法是持續(xù)法，它適用于10分鐘~1小時(shí)內(nèi)的風(fēng)速預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)需要的輸入數(shù)據(jù)是前一時(shí)刻風(fēng)速值和它的導(dǎo)數(shù)；其它預(yù)測(cè)方法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、卡爾曼濾波法、灰色預(yù)測(cè)法、小波分析法、時(shí)間序列法以及多種人工智能模型組合的預(yù)測(cè)方法。上述這些方法中，時(shí)間序列法由于本身蘊(yùn)含了風(fēng)速的時(shí)序性和自相關(guān)特性，可以比較客觀的反映現(xiàn)實(shí)中風(fēng)速的動(dòng)態(tài)變化過程，而且合理的建模還可以最大化保留風(fēng)速季節(jié)特性與日變化特性，建模過程也相對(duì)比較簡(jiǎn)單，所以在可靠性評(píng)估過程中得到了廣泛應(yīng)用，它既可以直接用于序貫蒙特卡洛方法中，也可以通過將模擬產(chǎn)生的結(jié)果經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析后轉(zhuǎn)化為容量模型而間接的用于解析方法中。如果知道了風(fēng)速概率分布也可以將它用在可靠性評(píng)估的非序貫蒙特卡洛方法中?，F(xiàn)在用于擬和風(fēng)速概率的模型有很多，有瑞利分布、威布爾分布、Log-logistic分布、Chi-2分布、Log-normal分布等。其中雙變量的威布爾分布應(yīng)用最為廣泛，瑞利分布次之。瑞利分布可以視作威布爾分布的特例，因?yàn)槿绻紶柗植嫉男螤顓?shù)為2時(shí)就是瑞利分布。威布爾分布模型的缺點(diǎn)是如果風(fēng)速歷史記錄不夠充足或者需要考慮風(fēng)速以天為單位的變化特性時(shí)就無法給出較為合適的風(fēng)速概率分布了。5.2風(fēng)機(jī)與風(fēng)場(chǎng)可靠性建模與傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組作為單一個(gè)體獨(dú)立工作的情形不同，現(xiàn)代風(fēng)電場(chǎng)通常由很多臺(tái)風(fēng)機(jī)組成，這些機(jī)組有可能規(guī)格型號(hào)各異，而且單風(fēng)場(chǎng)內(nèi)機(jī)組數(shù)量也呈明顯上升趨勢(shì)，因此影響單臺(tái)風(fēng)機(jī)機(jī)組和整個(gè)風(fēng)場(chǎng)功率輸出的因素也越來越多，從而使在可靠性建模過程中需要考慮的問題更為復(fù)雜。有研究采用了基于粗糙度變化模型和勢(shì)流理論的地形變化模型來模擬風(fēng)電場(chǎng)局部效應(yīng)，同時(shí)還采用解析法對(duì)尾流區(qū)的風(fēng)速衰減與上風(fēng)向風(fēng)電機(jī)組對(duì)下游環(huán)境湍流水平的影響進(jìn)行了分析，開發(fā)了適用于復(fù)雜地形的風(fēng)電場(chǎng)功率計(jì)算方法；同時(shí)提出尾流系數(shù)矩陣、功率特性矩陣以及等效輸出功率等概念，建立了適用于大型風(fēng)電場(chǎng)的考慮尾流效應(yīng)時(shí)較為精確的數(shù)學(xué)解析模型，為研究并網(wǎng)風(fēng)電場(chǎng)的規(guī)劃問題奠定了基礎(chǔ)；在綜合考慮尾流效應(yīng)、風(fēng)速和風(fēng)向的前提下采用支持向量聚類（SVC）的方法對(duì)風(fēng)場(chǎng)內(nèi)的風(fēng)機(jī)進(jìn)行概率集群，然后用得到的結(jié)果對(duì)風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行等值，這種方法得到的風(fēng)場(chǎng)全年功率輸出將比只用一臺(tái)風(fēng)機(jī)近似等值整個(gè)風(fēng)場(chǎng)得到的結(jié)果更為準(zhǔn)確。5.3太陽輻射的預(yù)測(cè)與概率分布目前用來模擬或預(yù)測(cè)太陽輻射的方法有物理方法、統(tǒng)計(jì)方法和學(xué)習(xí)方法。物理方法是根據(jù)光的多次散射理論，利用實(shí)際輻射測(cè)站的大氣廓線，計(jì)算出晴空大氣觀測(cè)波段不同高度上的太陽直接輻射和向下散射輻射，它模擬了太陽輻射在穿越大氣達(dá)到地面的傳輸過程中與大氣和地面發(fā)生的一系列相互作用；因而結(jié)果較為準(zhǔn)確，但需要的輸入?yún)?shù)太多且難以獲取，因而適用范圍很有限；統(tǒng)計(jì)模型利用較為常規(guī)的氣象要素以及一些必要的地理信息，如經(jīng)度和緯度，來模擬逐時(shí)太陽輻射。通過加入氣溫、降水和相對(duì)濕度等因子可以進(jìn)一步提高模擬的精度；學(xué)習(xí)方法的實(shí)質(zhì)是用人工智能的方法提取輸入和輸出間的關(guān)系，這種方法建立起的模型都是非線性模型，可以采用的方法有最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。已有學(xué)者提出一些用來表征每天太陽總輻射量統(tǒng)計(jì)特性的概率分布函數(shù)，如正態(tài)分布、Boltzmann分布、伽瑪分布］和Log-normal分布等。有研究通過對(duì)幾個(gè)地區(qū)的總輻射采用不同概率分布函數(shù)進(jìn)行擬合，并采用Kolmogorov-Smirnov測(cè)試和均方差(RMS)對(duì)擬合效果進(jìn)行檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，天氣變化在全年相對(duì)比