基于改进序贯交叉熵算法的输变电系统可靠性评估方法及装置与流程

本发明涉及电力系统可靠性评估，具体是一种基于改进序贯交叉熵算法的输变电系统可靠性评估方法及装置。

背景技术：

1、变电站承担着不同电压等级电网之间的电力变换，其一次设备故障，如设备老化等，可能会导致厂站部分供电中断，区域电网停电风险升高，从而对输电系统可靠性产生影响。因此，在输电系统可靠性评估中充分考虑变电站设备故障的影响，对准确评估系统可靠性、保证其安全运行十分重要。

2、传统的输变电系统可靠性评估方法分为两种，一种为分层评估法，即分别对变电站与输电系统进行可靠性评估，并将变电站评估结果反馈至输电系统，这种方法虽然保留了变电站内的原始设备信息，提高计算精度，但是增加了单次可靠性评估的实践成本，同时，当系统所考虑的变电站模型较多时，整体的可靠性收敛效率将受到严重负面影响。另外一种等效评估法，将变电站等效为输电系统中的一个元件，对等效后的系统进行整体评估，可以提高运行效率。但是，现有研究对于变电站等效的处理较为粗糙，一般仅将其等效为两状态元件，即仅仅考虑变电站的全停和正常运行两种状态，忽略了变电站其他运行状态，如站内部分通路联通的供电状态等。

3、因此，亟需提出一种兼顾计算效率与计算精度的输变电系统可靠性评估方法，以准确评估输变电系统的可靠性，为电网工作人员提高系统安全运行能力提供依据。鉴于此，本发明提出一种三状态变电站模型，由于传统的序贯交叉熵方法无法对包含三状态变电站等效模型的输电系统进行可靠性评估，基于此模型，提出了一种改进序贯交叉熵方法，对包含三状态变电站模型的输变电系统进行可靠性评估，实现了对传统序贯交叉熵方法使用范围的扩展。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供一种基于改进序贯交叉熵算法的输变电系统可靠性评估方法及装置，可以兼顾计算效率与计算精度，在输变电可靠性评估过程中充分考虑变电站系统运行状态对输电系统可靠性的影响，且不会额外增加可靠性评估时的计算负担。

2、一种基于改进序贯交叉熵算法的输变电系统可靠性评估方法，包括如下步骤：

3、步骤一、对待研究的变电站进行等效建模：依据变电站内部的拓扑结构，分析变电站可能出现的各种运行状态，进而将变电站等效为三状态元件模型，所述三状态元件模型包括变电站正常运行状态、变电站完全中断状态和变电站部分导通状态集合，变电站部分导通状态集合的故障率为所有部分导通状态故障率之和；

4、步骤二、对变电站内各种故障运行情况进行分析，依据分析结果将变电站的故障情况嵌入至母线元件可靠性模型中，进而与母线共同组成一个变电站等效元件，每次可靠性计算过程中将变电站作为输电系统的一个元件进行状态模拟，从而得到等效后的输变电系统；

5、步骤三、对步骤二得到的等效后的输变电系统进行序贯交叉熵预抽样参数修改，将每个元件的原始可靠性参数修正为最优可靠性参数；

6、步骤四、基于得到的最优可靠性参数，对系统进行序贯蒙特卡洛仿真分析，计算可靠性指标进而得到可靠性评估结果。

7、进一步的，所述步骤一对待研究的变电站进行等效建模，具体包括：

8、1)依据变电站拓扑情况及保护配置，分析变电站内各元件故障情况下的关联后果，分别形成每个元件发生扩大型故障的关联动作元件集合矩阵cb和发生拒动故障的关联动作元件集合矩阵bh，集合矩阵cb和集合矩阵bh分别记录元件扩大型故障和拒动故障所引起的关联停运元件；

9、2)设置可靠性评估参数，包括最大仿真年限ny、收敛系数βs、当前迭代次数k以及元件可靠性参数，并基于序贯蒙特卡洛抽样原理，形成变电站各元件状态序列以及状态持续时间，若当前状态产生自元件的扩大型故障或拒动故障，则利用集合矩阵cb和集合矩阵bh分析其故障扩大范围，并记录倒闸操作时间，对系统持续时间以及其他元件状态进行修正；

10、3)依据元件状态序列，组成系统状态并计算每个系统状态的可达矩阵，分析变电站内供电通路，判断当前系统处于n、d、f中哪个状态，并累计状态转移次数与持续时间；

11、4)根据步骤3)的系统状态以及状态转移次数与持续时间，累计风险指标，并根据下式判断变电站可靠性评估阶段是否收敛，若是，得到相应可靠性指标、状态转移频次以及状态持续时间，否则继续进行步骤1)、步骤2)和步骤3)的过程，直至算法收敛；

12、conk＜βs或k>nys

13、其中，conk表示第k次迭代时收敛度，conk的表达式如下所示：

14、

15、其中，ek表示第k次迭代时得到的eens的期望值，var表示方差；

16、5)最后，利用得到的可靠性指标以及状态转移频次以及状态持续时间，形成变电站等效元件可靠性模型。

17、进一步的，所述步骤三具体包括：

18、1)首先，设置预抽样参数，包括最大抽样年限nyce、平滑系数α、收敛系数ρ、当前迭代次数k1以及元件可靠性参数，并基于原始可靠性参数，结合序贯蒙特卡洛中的状态转移抽样原理，形成单次仿真年限里的系统状态序列；

19、2)对每个系统状态进行分析，判断每个状态下是否发生变电站元件故障或其他元件故障所导致的功率不平衡情况，如果发生变电站故障，再次产生随机数识别其故障类型，依据故障类型分别统计负荷削减情况；如果系统发生任意故障情况，依据故障类型，如果发生的故障是由于负荷波动引起的，则由下式计算似然比w：

20、w(xi)＝p(xi)/p*(xi)

21、其中，p(xi)用原始可靠性参数下系统概率，p*(xi)表示最优可靠性参数下系统概率；

22、如果发生的故障是由于元件状态转移引起的，则由下式计算似然比w：

23、w(xi)＝ηip(xi)/(η*ip*(xi))

24、其中，ηi表示引起系统故障而负荷削减的元件的状态转移率；

25、5)直至全部系统状态分析完毕，利用下式分别计算变电站等效元件的两个最优可靠性参数：

26、

27、

28、其中，其中，n表示仿真次数，h(xi)为指示函数，当系统发生负荷削减，该函数值为1，否则为0，xi表示元件i当前状态，d(xi)表示当前状态持续时间，yik为故障类型变量，1表示变电站元件进入故障状态d，表示元件进入故障状态f；

29、利用下式计算非变电站等效元件的最优可靠性参数：

30、

31、4)依据步骤3)计算得到的元件最优可靠性参数，依据下式分别计算变电站元件和非变电站元件的元件故障率：

32、

33、

34、λi*＝ui*μi/(1-μi)

35、λ1、λ2、λi以及u1、u2、ui分别表示三个状态之间转移的故障率与修复率，vdk表示系统处于d状态的概率，vfk表示系统处于f状态的概率；

36、最后，基于系统lolp的计算结果，依据下式判断是否满足收敛条件：

37、lolp/k1＜ρ或k1>nyce

38、其中，lolp的计算公式为：

39、

40、其中，t表示总仿真时间。

41、进一步的，所述步骤四具体包括：

42、1)首先，设置仿真参数，包括最大仿真年限ny以及收敛系数β、当前迭代次数k2以及元件可靠性参数，并基于预抽样可靠性参数对系统状态进行模型并分析状态后果，对于每个状态下的故障计算结果依据似然比进行修正；

43、2)统计系统的可靠性指标并判断是否满足下式收敛条件，如果满足则得到可靠性指标，否则重复仿真计算：

44、conk2＜β或k>ny

45、其中，conk2表示第k2次迭代时收敛度，conk2的表达式如下所示：

46、

47、其中，ek2表示第k2次迭代时得到的eens的期望值；

48、3)达到收敛后，输出计算得到的可靠性指标，即为可靠性评估结果。

49、一种基于改进序贯交叉熵算法的输变电系统可靠性评估装置，包括：

50、等效建模模块，用于对待研究的变电站进行等效建模，依据变电站内部的拓扑结构，分析变电站可能出现的各种运行状态，进而将变电站等效为三状态元件模型，所述三状态元件模型包括变电站正常运行状态、变电站完全中断状态和变电站部分导通状态集合，变电站部分导通状态集合的故障率为所有部分导通状态故障率之和；

51、变电站等效元件构建模块，用于对变电站内各种故障运行情况进行分析，依据分析结果将变电站的故障情况嵌入至母线元件可靠性模型中，进而与母线共同组成一个变电站等效元件，每次可靠性计算过程中将变电站作为输电系统的一个元件进行状态模拟，从而得到等效后的输变电系统；

52、最优可靠性参数计算模块，用于对等效后的输变电系统进行序贯交叉熵预抽样参数修改，将每个元件的原始可靠性参数修正为最优可靠性参数；

53、可靠性评估模块，用于基于得到的最优可靠性参数，对系统进行序贯蒙特卡洛仿真分析，计算可靠性指标进而得到可靠性评估结果。

54、进一步的，所述等效建模模块，具体用于：

55、1)依据变电站拓扑情况及保护配置，分析变电站内各元件故障情况下的关联后果，分别形成每个元件发生扩大型故障的关联动作元件集合矩阵cb和发生拒动故障的关联动作元件集合矩阵bh，集合矩阵cb和集合矩阵bh分别记录元件扩大型故障和拒动故障所引起的关联停运元件；

56、2)设置可靠性评估参数，包括最大仿真年限ny、收敛系数βs、当前迭代次数k以及元件可靠性参数，并基于序贯蒙特卡洛抽样原理，形成变电站各元件状态序列以及状态持续时间，若当前状态产生自元件的扩大型故障或拒动故障，则利用集合矩阵cb和集合矩阵bh分析其故障扩大范围，并记录倒闸操作时间，对系统持续时间以及其他元件状态进行修正；

57、3)依据元件状态序列，组成系统状态并计算每个系统状态的可达矩阵，分析变电站内供电通路，判断当前系统处于n、d、f中哪个状态，并累计状态转移次数与持续时间；

58、4)根据步骤3)的系统状态以及状态转移次数与持续时间，累计风险指标，并根据下式判断变电站可靠性评估阶段是否收敛，若是，得到相应可靠性指标、状态转移频次以及状态持续时间，否则继续进行步骤1)、步骤2)和步骤3)的过程，直至算法收敛；

59、conk＜βs或k>nys

60、其中，conk表示第k次迭代时收敛度，conk的表达式如下所示：

61、

62、其中，ek表示第k次迭代时得到的eens的期望值，var表示方差；

63、5)最后，利用得到的可靠性指标以及状态转移频次以及状态持续时间，形成变电站等效元件可靠性模型。

64、进一步的，所述最优可靠性参数计算模块，具体用于：

65、1)首先，设置预抽样参数，包括最大抽样年限nyce、平滑系数α、收敛系数ρ、当前迭代次数k1以及元件可靠性参数，并基于原始可靠性参数，结合序贯蒙特卡洛中的状态转移抽样原理，形成单次仿真年限里的系统状态序列；

66、2)对每个系统状态进行分析，判断每个状态下是否发生变电站元件故障或其他元件故障所导致的功率不平衡情况，如果发生变电站故障，再次产生随机数识别其故障类型，依据故障类型分别统计负荷削减情况；如果系统发生任意故障情况，依据故障类型，如果发生的故障是由于负荷波动引起的，则由下式计算似然比w：

67、w(xi)＝p(xi)/p*(xi)

68、其中，p(xi)用原始可靠性参数下系统概率，p*(xi)表示最优可靠性参数下系统概率；

69、如果发生的故障是由于元件状态转移引起的，则由下式计算似然比w：

70、w(xi)＝ηip(xi)/(η*ip*(xi))

71、其中，ηi表示引起系统故障而负荷削减的元件的状态转移率；

72、6)直至全部系统状态分析完毕，利用下式分别计算变电站等效元件的两个最优可靠性参数：

73、

74、

75、其中，其中，n表示仿真次数，h(xi)为指示函数，当系统发生负荷削减，该函数值为1，否则为0，xi表示元件i当前状态，d(xi)表示当前状态持续时间，yik为故障类型变量，1表示变电站元件进入故障状态d，表示元件进入故障状态f；

76、利用下式计算非变电站等效元件的最优可靠性参数：

77、

78、4)依据步骤3)计算得到的元件最优可靠性参数，依据下式分别计算变电站元件和非变电站元件的元件故障率：

79、

80、

81、λi*＝ui*μi/(1-μi)

82、λ1、λ2、λi以及u1、u2、ui分别表示三个状态之间转移的故障率与修复率，vdk表示系统处于d状态的概率，vfk表示系统处于f状态的概率；

83、最后，基于系统lolp的计算结果，依据下式判断是否满足收敛条件：

84、lolp/k1＜ρ或k1>nyce

85、其中，lolp的计算公式为：

86、

87、其中，t表示总仿真时间。

88、进一步的，所述可靠性评估模块，具体用于：

89、1)首先，设置仿真参数，包括最大仿真年限ny以及收敛系数β、当前迭代次数k2以及元件可靠性参数，并基于预抽样可靠性参数对系统状态进行模型并分析状态后果，对于每个状态下的故障计算结果依据似然比进行修正；

90、2)统计系统的可靠性指标并判断是否满足下式收敛条件，如果满足则得到可靠性指标，否则重复仿真计算：

91、conk2＜β或k>ny

92、其中，conk2表示第k2次迭代时收敛度，conk2的表达式如下所示：

93、

94、其中，ek2表示第k2次迭代时得到的eens的期望值；

95、3)达到收敛后，输出计算得到的可靠性指标，即为可靠性评估结果。

96、本发明为兼顾输变电系统可靠性评估的计算速度与计算精度，对传统基于变电站等效的输、变电系统整体可靠性评估方法进行改进，现有研究中对于变电站等效一般仅将其等效为两状态元件，即仅仅考虑变电站的全停和正常运行两种状态，本发明采用变电站三状态模型，为正常运行、完全中断和部分导通状态；传统的序贯交叉熵方法仅能对包含两状态变电站等效元件的输电系统模型进行可靠性评估，本发明结合提出的变电站三状态模型，对传统序贯交叉熵方法中的元件状态数目进行扩展，推导适用于多状态元件的最优可靠性参数公式，构成了改进的序贯交叉熵方法。

97、本发明将改进序贯交叉熵算法引入至输变电可靠性评估中，改进的序贯交叉熵算法保留了传统序贯交叉熵方法的交叉熵预抽样阶段和可靠性指标计算仿真阶段，因此具有传统序贯交叉熵方法的高计算效率；同时改进的序贯交叉熵方法推导适用于三状态元件的最优可靠性参数公式，相较于两状态的变电站等效模型，具有更高的计算精度。