本发明属于电力系统运行状态可靠性评估领域，具体是一种基于多重因素的电力系统运行状态可靠性评估系统及应用。
背景技术：
电力系统作为社会保障的基础行业，其运行情况与国民生活以及社会经济生活密切相关，能够保证提供一个安全、高效、持续、稳定的电力供给环境是对电力工作的基本要求。电力系统的任务是向用户提供源源不断、质量合格的电能。由于电力系统的设备，包括发电机、变压器、输电线路、断路器等一次设备及与之配套的二次设备，都会发生不同类型的故障，从而影响电力系统正常运行和对用户正常供电。电力系统故障对电力企业、用户和国民经济某些环节都会造成不同程度的经济损失。随着社会现代化进程的加快，生产和生活对电源的依赖性越来越大，因而停电造成的损失也日益增大，因此对电力系统可靠性有越来越高的要求。电力系统的最基本功能是提供电能，也就是不间断的固定的向人们提供质量合格的电能。电力系统运行可靠性的主要任务是：首先要做的就是累计电力元件在历史运行过程中产生的数据和在对元件进行了可靠性测试后所累积的数据，然后就这些数据进一步来分析元件的可靠性。
整个电力系统网络是由各种各样的电网元件构成的，因此电力系统的运行可靠性与每一个电网元件的状态息息相关。这些电网元件的不同状态对系统的运行有着很大影响。在对电力系统的设备进行可靠性分析的时候，元件的可靠性水平与外部天气环境、是否发生误操作、设备是否发生老化、设备的制造缺陷率这些因素的变化有关。因此，可以利用这些元件的可靠性表现电力系统运行的可靠性。本发明能够全面的采集各种各样可能对电力系统的可靠运行造成影响的参数，并将数据传输至电力系统运行状态可靠性评估处理模块，充分地考虑了各种随机性事件的发生可能对电力系统运行造成的影响，具有非常广阔的技术应用前景以及潜在的经济价值。
技术实现要素：
为了准确评估电力系统可靠性，本发明提供了一种基于多重因素的电力系统运行状态可靠性评估系统及应用，具体技术方案如下：
一种基于多重因素的电力系统运行状态可靠性评估系统包括故障因素的信息采集处理模块、非序贯蒙特卡洛抽样处理模块、电力系统运行状态可靠性评估处理模块；所述故障因素的信息采集处理模块用于采集导致电力系统非正常运行的不可靠因素；所述非序贯蒙特卡洛抽样处理模块用于在给定的精度要求下设定抽样循环次数，对各类不可靠因素的电力系统状态进行随机抽样，并建立系统的状态矩阵；所述电力系统运行状态可靠性评估处理模块用于计算每种不可靠因素下电网系统的不可靠影响程度等级指标，对电力系统运行状态的可靠性进行评估；所述故障因素的信息采集处理模块包括外部环境天气信息采集装置、电力系统设备误操作信息采集装置、电力系统设备老化状态评估装置、电力系统设备制造缺陷率统计装置；所述外部环境天气信息采集装置、电力系统设备误操作信息采集装置、电力系统设备老化状态评估装置、电力系统设备制造缺陷率统计装置将采集到的不可靠因素输入至故障因素的信息采集处理模块进行处理，故障因素的信息采集处理模块将处理后的数据输入至非序贯蒙特卡洛抽样处理模块进行处理，非序贯蒙特卡洛抽样处理模块将处理后的数据输入至电力系统运行状态可靠性评估处理模块。
进一步，所述外部环境天气信息包括高温、冰雪、台风、暴雨、雷击。
进一步，所述不可靠因素包括外部环境天气信息采集装置采集到的天气因素、电力系统设备误操作信息采集装置采集到的设备误操作因素、电力系统设备老化状态评估装置采集到的设备老化因素、电力系统设备制造缺陷率统计装置采集到的设备制造缺陷率因素。
一种基于多重因素的电力系统运行状态可靠性评估系统的应用包括以下步骤：
（1）将不可靠因素数据输入至故障因素的信息采集处理模块；
（2）计算电力系统设备的不可靠率：通过故障因素的信息采集处理模块收集并处理不可靠因素数据，并通过建立不可靠率模型来计算第i种不可靠因素在其不可靠影响程度等级为时导致的不可靠率，通过等式计算，其中，为第i种因素下在其不可靠影响程度等级为时的设备故障的次数；为该设备在第i种不可靠因素下的故障总次数；不可靠影响程度等级的信息由统计得到；
（3）将故障因素的信息采集处理模块处理后的不可靠率信息传输至非序贯蒙特卡洛抽样处理模块；电力系统状态x由所有电力系统设备元件的状态组成，每一个元件的状态用一个在[0,1]区间的均匀分布来表示；每一个元件有可靠和不可靠两种状态，且元件失效率是相互独立的；代表第i个元件的状态，代表其不可靠率，则对元件a产生一个在[0,1]区间均匀分布的随机数，使
；
具有K个电力设备元件的系统状态由矢量z表示，则这K个设备元件的状态共同形成了整个电力系统的状态z=（,…,,…,）；非序贯蒙特卡洛抽样处理模块对上述随机不可靠性因素随机抽样，系统L次抽样中对应于第m次抽样之后的系统状态可记为=（,…,,…,）（m=1,2，…，L）；形成系统的状态矩阵：
；
其中，K是电力设备元件总数；
设P（Z）为电力设备元件状态Z出现的概率，且电力系统由K个电力设备元件组成且所有电力设备的状态是是彼此独立的随机变量，此时，P（）=P()．．．P()．．．P(）；
（4）非序贯蒙特卡洛抽[样处理模块将状态矩阵数据传输至电力系统运行状态可靠性评估处理模块，计算每种事件下电网系统的不可靠影响程度等级指标，对电力系统运行状态的可靠性进行评估；电网系统的不可靠影响程度等级指标由测试函数F（）表达；
（5）电力系统的运行可靠性评估中，定义不可靠率为不可靠因素发生的概率与不可靠影响程度等级指标的乘积，电网运行的不可靠性E表示为所有预想不可靠性因素发生的风险之和，其表达式如下：
；
E是电网运行的不可靠性指标，z是电力设备元件状态，Z是电力设备元件状态集合，F（Z）是电网系统的不可靠影响程度等级指标，P（Z）为电力设备元件状态Z出现的概率。
进一步，所述步骤（3）中是一个随机变量，z是一个随机矢量。
本发明的有益效果为：
1、采集多重可能导致电力系统设备故障的因素，不仅考虑了可能导致电力系统元件故障的内在因素，还考虑了天气等这类外在的随机因素对元件可靠性的影响，能够得到由元件内部因素以及外部因素共同作用下的电力系统运行的可靠性，便于电网工作人员能够及时的做好准备来处理电力系统运行可能存在的隐患；
2、采用非序贯蒙特卡洛模拟法，仅需要元件的不可靠概率作为抽样过程的输入数据，且此方法可以应用于水文和气候等参数的状态抽样。并且，这个方法不局限于以年度为基础的模拟，还可很方便地用于进行任意时间段（周、月、季或年度）的模拟；
3、采用非序贯蒙特卡洛模拟法可以很好的适应于电力系统运行可靠性风险评估中，这个方法的依据是一个系统状态是所有元件状态的组合，且每一元件状态可由对元件出现在该状态的概率进行抽样来确定；
4、采用非序贯蒙特卡洛模拟法可以加快抽样的速度。
附图说明
图1是本发明一种基于多重因素的电力系统运行状态可靠性评估系统的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解本发明，下面结合具体实施例对本发明作进一步说明：
一种基于多重因素的电力系统运行状态可靠性评估系统包括故障因素的信息采集处理模块、非序贯蒙特卡洛抽样处理模块、电力系统运行状态可靠性评估处理模块；所述故障因素的信息采集处理模块用于采集导致电力系统非正常运行的不可靠因素；所述非序贯蒙特卡洛抽样处理模块用于在给定的精度要求下设定抽样循环次数，对各类不可靠因素的电力系统状态进行随机抽样，并建立系统的状态矩阵；所述电力系统运行状态可靠性评估处理模块用于计算每种不可靠因素下电网系统的不可靠影响程度等级指标，对电力系统运行状态的可靠性进行评估；所述故障因素的信息采集处理模块包括外部环境天气信息采集装置、电力系统设备误操作信息采集装置、电力系统设备老化状态评估装置、电力系统设备制造缺陷率统计装置；所述外部环境天气信息采集装置、电力系统设备误操作信息采集装置、电力系统设备老化状态评估装置、电力系统设备制造缺陷率统计装置将采集到的不可靠因素输入至故障因素的信息采集处理模块进行处理，故障因素的信息采集处理模块将处理后的数据输入至非序贯蒙特卡洛抽样处理模块进行处理，非序贯蒙特卡洛抽样处理模块将处理后的数据输入至电力系统运行状态可靠性评估处理模块。
进一步，所述外部环境天气信息包括高温、冰雪、台风、暴雨、雷击。
进一步，所述不可靠因素包括外部环境天气信息采集装置采集到的天气因素、电力系统设备误操作信息采集装置采集到的设备误操作因素、电力系统设备老化状态评估装置采集到的设备老化因素、电力系统设备制造缺陷率统计装置采集到的设备制造缺陷率因素。
一种基于多重因素的电力系统运行状态可靠性评估系统的应用包括以下步骤：
（1）将外部环境天气信息采集装置采集到的天气数据、电力系统设备误操作信息采集装置采集到的设备误操作数据、电力系统设备老化状态评估装置采集到的设备老化数据、电力系统设备制造缺陷率统计装置采集到的设备制造缺陷率数据输入至故障因素的信息采集处理模块；
（2）计算电力系统设备的不可靠率：通过故障因素的信息采集处理模块收集并处理不可靠因素数据，并通过建立不可靠率模型来计算第i种不可靠因素在其不可靠影响程度等级为时导致的不可靠率，通过等式计算，其中，为第i种因素下在其不可靠影响程度等级为时的设备故障的次数；为该设备在第i种不可靠因素下的故障总次数；不可靠影响程度等级的信息由相关部门统计得到；
（3）将故障因素的信息采集处理模块处理后的不可靠率信息传输至非序贯蒙特卡洛抽样处理模块；电力系统状态x由所有电力系统设备元件的状态组成，每一个元件的状态用一个在[0,1]区间的均匀分布来表示；每一个元件有可靠和不可靠两种状态，且元件失效率是相互独立的。代表第i个元件的状态，代表其不可靠率，则对元件a产生一个在[0,1]区间均匀分布的随机数，使
；
具有K个电力设备元件的系统状态由矢量z表示，则这K个设备元件的状态共同形成了整个电力系统的状态z=（,…,,…,）；是一个随机变量，z是一个随机矢量，非序贯蒙特卡洛抽样处理模块对上述随机不可靠性因素随机抽样，系统L次抽样中对应于第m次抽样之后的系统状态可记为=（,…,,…,）（m=1,2,…,L）；形成系统的状态矩阵：
；
其中，K是元件总数；
设P（Z）为电力设备元件状态Z出现的概率，且电力系统由K个电力设备元件组成且所有电力设备的状态是是彼此独立的随机变量，此时，P（）=P()．．．P()．．．P(）；
（4）非序贯蒙特卡洛抽样处理模块将状态矩阵数据传输至电力系统运行状态可靠性评估处理模块，计算每种事件下电网系统的不可靠影响程度等级指标，对电力系统运行状态的可靠性进行评估；电网系统的不可靠影响程度等级指标由测试函数F（）表达；
（5）电力系统的运行可靠性评估中，定义不可靠率为不可靠因素发生的概率与不可靠影响程度等级指标的乘积，因此，电网运行的不可靠性E表示为所有预想不可靠性因素发生的风险之和，其表达式如下：
；
E是电网运行的不可靠性指标，z是电力设备元件状态，Z是电力设备元件状态集合，F（Z）是电网系统的不可靠影响程度等级指标，P（Z）为电力设备元件状态Z出现的概率。
本发明不局限于以上所述的具体实施方式，以上所述仅为本发明的较佳实施案例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。