[发明专利]发电系统可靠性评估的严重故障集快速筛选方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电力技术领域的状态筛选方法，具体为发电系统可靠性评估的严重故障集快速筛选方法。

背景技术

电力系统的根本任务是尽可能经济且可靠地将电力供给用户。现代电力系统不断向高电压、远距离和大容量方向发展，由于随机事件引起的系统功能丧失，将带来巨大的经济和社会损失。随着电网互联规模和复杂性的提高，国内外大停电事故频繁发生。美国电力科学院的一份全国性调查报告披露，每年仅因电力系统停电对全美国经济造成的经济损失即高达1040～1640亿美元。2003年以来，美加“8.14”，伦敦“8.28”等重大停电事件更引起世界各国对大电力系统运行可靠性的日益关注。可以说电力系统可靠性已经成为影响一个国家经济和社会可持续发展和影响国家安全的重要因素。真实的评估电力系统的可靠性水平，并以此为依据指导运行调度是保障系统可靠运行的关键问题。

电力系统可靠性研究在名词术语定义、指标体系、模型和算法、软件及工程等方面取得了一系列成功，电力系统可靠性评估已成功应用于发电系统、发输电组合系统、配电系统和发电厂、变电所主接线的规划、设计等领域。近年来，在含可再生能源的可靠性测试、风险分析等领域也取得了若干进展。

电力系统可靠性评估中最重要的是确定系统故障状态集，目前主要采用的两种大规模电力系统可靠性评估状态选择方法是状态枚举法和蒙特卡罗模拟法。随着电力系统规模扩大，实际系统中的元件成百上千，由于计算时间与计算资源的限制，不可能对所有的故障状态进行评估。因此，状态枚举法仅筛选对系统可靠性贡献大的故障状态进行评估，如采用故障重数限制、截断概率、故障分类等技术以减少计算量。但是在实际系统中，一些高重故障会比低重故障的发生概率大，采用截止故障重数进行状态筛选会忽略掉概率大且后果严重的高重故障状态，使系统的可靠性评估结果过于乐观。针对该问题，刘海涛,孙元章,程林等在《电力系统自动化》2008年第1期上发表的“计及多状态元件模型的系统状态快速排序技术”提出一种计及多状态元件模型的系统状态快速排序技术，将所有元件的降额状态和停运状态按照概率系数进行降序排列，基于相邻系统状态确定包含下一个概率较大状态的最小状态集合，以最小的计算代价确定下一个概率较大状态。贾燕冰，严正等在2010年第6期《电网技术》上发表的“基于改进快速排序法的发电系统可靠性评估”提出了可替代相邻状态及最小相邻状态集，大大提高了评估精度和评估速度。但这些快速排序方法只考虑反应元件可靠性水平的概率系数，根据事件发生概率排序来选择系统故障状态集。但实际电力系统中的发电机组由于其运行年限、生产厂家、运行环境、运行参数、负载容量等因素的影响，各台机组的可靠性都不同。通常大容量机组的可靠性水平较高，如果只考虑机组的可靠性水平，可能导致筛选的故障状态集只考虑了可靠性水平较低的小机组故障，而忽略了可靠性水平较高的大机组故障，而根据实际运行经验，大容量机组故障概率低，但其一旦故障对电力系统可靠性的影响将远远大于小机组故障。例如某电力系统中100MW机组的可靠性水平为0.9974，而1000MW机组的可靠性水平为0.9986，大容量机组故障概率比小容量机组低0.0012，但其故障导致系统甩负荷量至少为小容量机组故障造成的10倍，若再考虑到系统输电容量阻塞造成的影响，其造成的系统失负荷量将会更大。因此，在确定故障状态集时，不能只考虑元件的可靠性水平，还必须兼顾元件容量对系统可靠性的影响。

发明内容

本发明为了解决现有电力系统可靠性评估方法考虑因素单一而造成评估误差大的问题，提供了一种发电系统可靠性评估的严重故障集快速筛选方法。

本发明是采用如下的技术方案实现的：发电系统可靠性评估的严重故障集快速筛选方法，包括以下步骤：

确定机组的概率因子:发电系统包含n个在线机组，其中机组j的停运概率为p_dj，机组j的运行概率为p_uj，则机组j的概率因子为θ_j＝p_dj/p_uj，

确定机组的容量因子：机组j的可用发电容量为P_j，则机组j的容量因子或其中P_max为发电系统中机组的最大可用发电容量；

确定机组的重要度因子：根据机组j概率因子和容量因子，得出机组j的重要度因子或或或a为发电系统的权重因子(每个发电系统都有一个确定的权重因子a)；

确定机组序列：根据发电系统中各个机组的重要度因子，将机组按照重要度因子从大到小进行排序，机组序列满足i＝1或2或3或4；