電力系統(tǒng)靜態(tài)安全與風能評估中的風險問題研究.pdf

1、隨著電力工業(yè)的市場化改革和新能源的廣泛利用,現代電力系統(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則的組合。通常,以最壞條件下保障安全運行的確定性安全準則有較大的保守性,且只能定性判別系統(tǒng)安全與否。近年提出的風險概念同時涵蓋了系統(tǒng)故障的可能性與嚴重性,因在理論上克服了確定性安全準則的一系列弊端,而受到學術界的重視。不過,即使拋開對各種不確定因素建模的準確性不談,風險指標計算過程本身亦需要較大的開銷,在效率上難以

2、起到對調度與決策的支持作用。因此,本論文圍繞不同時間尺度下電力系統(tǒng)調度與決策對系統(tǒng)風險水平評估的需求和風險源的探尋展開了深入的研究。
　　對于含有風電場的電力系統(tǒng),由于風電場出力的預測準確度不夠,只能將系統(tǒng)運行工況也視為隨機變量。因此,在對預調度方案進行過載風險評估時,只有計算出風險指標值的分布,才能全面地了解可能存在的運行風險。上述計算過程的核心是概率潮流程序,并輔以故障選擇、嚴重度函數應用等環(huán)節(jié)。本論文采用整體建模的思路,把風

3、險指標的計算過程視為一個“黑箱”系統(tǒng),用概率配點法選擇少量樣本點,依據樣本點輸入與輸出間的映射關系,構造出風險計算過程的元模型,進而針對元模型應用蒙特卡羅法求取風險指標的分布。元模型方法是復雜計算過程的再抽象和簡化,算例表明,該方法能夠大幅提高計算效率且計算精度優(yōu)于傳統(tǒng)的直流潮流簡化法。
　　當把系統(tǒng)風險水平計入有功經濟調度時,同樣需要簡化風險指標計算過程,而且要求便于與優(yōu)化模型和算法相結合。對此,本論文仍采用整體建模的思路,基于

4、高維模型表達理論,將風險指標作為節(jié)點有功注入的函數,并構造出了以正交多項式族為基的近似解析表達式。所構造出的函數被直接用做經典經濟調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險約束的有功經濟調度模型,并且通過調整約束的閾值可以實現對調度方案的風險調控。
　　提高設備的可靠性是降低系統(tǒng)運行風險的重要手段。找出系統(tǒng)中對相應可靠性指標有重要影響的設備,無疑對消除風險隱患具有重要意義。本論文受采用蒙特卡羅方法計算

5、風險指標過程的啟示,提出了一種依據影響風險指標值程度對電力系統(tǒng)元件進行排序的方法。首先,按風險指標值大小對各計算樣本進行排序,再設定一個風險閾值,并根據風險閾值將設備狀態(tài)分為兩個抽樣序列,最后通過P值檢驗法判別兩個抽樣序列的相似程度。如果兩個抽樣序列存在顯著差異則說明該元件對風險指標有重要影響。因P值是拒絕原假設的最小顯著水平,所以它可以作為元件重要性的排序依據。算例表明,該方法可以指示出系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié),排序結果可以視為一種粗粒度的風