专利名称：基于线路集群的电网连锁故障分析方法
技术领域：
本发明属于电力系统安全防护技术领域，尤其涉及一种基于线路集群的电网连锁故障分析方法。
背景技术：
近年来，国内外发生的很多重特大停电事故都表现为连锁故障，这类停电事故的共同特点是开始往往是某一元件受到干扰，引起该元件正常工作的破坏，如果不能及时处理，随着时间的推移，造成事故的连锁性扩大，波及其它元件甚至整个系统，依次引起其他元件相继断开，最后造成大面积停电事故。这类事故的发生概率虽然不大，但危害极大，随着国内外对连锁故障问题认识的不断深化，如何构建合理的电网连锁故障模型已成为这一领域的众多专家学者所关注的焦点问题。迄今为止，国内外在连锁故障研究领域做了大量工作。美国的Carrera^Dobson 等学者开始采用自组织临界理论来解释电网的连锁故障问题，提出的OPA模型、CASCADE 模型、H0T(Highly Optimized Tolerance)理论以及分支过程模型等是以复杂系统理论为基础并结合电力系统的实际而构造的。在名称为《大电网继电自动装置的隐藏故障、脆弱性和适应性问题[J]》(王明俊，，电力自动化设备，2005，25(3) 1-5.)的文献中，考虑了可对包含传输线和发电机连锁故障的大规模停电事故进行定性模拟和分析的CASCADE 模型° 在名禾尔为〈〈Random graphs with arbitrary degree distributions and their applications[J]》(Newman M E J, Strogatz S H, Watts D J. Physical Review E,2001, 64(2) :026118,11-19.)的文献中，描述了幂率关系的HOT理论，能够较合理的说明故障统计数据的初始分布规律。但这些模型也存在明显不足这些模型实际上并不注重连锁故障发展过程的物理细节，而是强调电网发生连锁故障的初始条件以及电网发生连锁故障的长期宏观总体特性，是一种定性的连锁故障机理分析方法。从国内外电网停电事故来看，连锁故障表现为保护动作导致的电力系统元件相继停运，连锁故障本质上是条件概率事件。贝叶斯网络是基于概率分析、图论的一种不确定性知识的表达和推理模型，能够很好的表示变量的随机不确定性和相关性，非常适合条件概率事件的分析。本发明提供的方法，将根据自临界线路集群分布故障概率模型，把贝叶斯网络故障树理论应用于连锁故障分析，将故障选择限制在供电路径上，采用交替的潮流计算和暂态稳定计算进行分析，综合考虑连锁故障过程中的线路过载、稳定、负荷损失以及对电网的风险指标等因素，对电网连锁故障风险指标进行分析。本方法按照电网连锁故障的物理过程并结合各阶段事件的概率特点，充分考虑到网络结构的拓扑关系，以及系统潮流转移对线路元件间的不同影响，建立连锁故障的贝叶斯网络故障树；进行连锁故障传播机理的分析时，按照连锁故障发生、发展的物理过程，分析系统潮流转移时线路的自临界特性；结合连锁故障发展阶段的概率特点，基于电力系统中自临界线路集群的连锁故障概率分析，建立了一种电网连锁故障的概率分析模型；通过对连锁故障过程的模拟，用过负荷和系统负荷损失指标对连锁故障进行风险评估，找到系统的薄弱环节，为进一步研究降低连锁故障风险的预防策略提供依据。
发明内容
本发明的目的在于，结合电力系统中线路元件集群故障后的概率特性，提出一种基于线路集群的电网连锁故障分析方法。为实现上述的目的，本发明提供的技术方案是，一种基于线路集群的电网连锁故障分析方法，其特征是所述方法包括步骤1 建立电网的贝叶斯网络模型连锁故障树；步骤2 确定自临界线路集群；步骤3 建立自临界线路集群的连锁故障概率模型；步骤4 计算连锁故障风险指标。所述确定自临界线路集群具体是根据约束标准
J=maxl{f -f }>εη tTAmax ^ttlAmax A e (66.7 100)0/04_判断电网中的每一条负荷线路是否为自临界线路，当该负荷条线路为自临界线路时，将其加入自临界线路集群；其中，J表示薄弱负荷聚集度，η为连接到电网中的负荷线路数量，m为电网中的送电线路数量，Lifflax为输电线路i对应的最大输送功率，Li为输电线路 i实际输送功率，ε表示薄弱负荷聚集系数。所述建立自临界线路集群的连锁故障概率模型为
L Pevent = Yj Pu[ρΚΧι)ρΧιλχ' + pk(i) (1 — pXl)] /=1其中，L为电网的线路数，Pevent为自临界线路集群的连锁故障概率，Pu为电网初始状态下第i条线路故障的概率，Pk(i)为第k条线路上发生功率过载的条件概率，X为自临界线路的条数，Xi为线路i故障后自临界线路的条数，Pxi表示故障发生在自临界线路集群的条件概率，Pktti)表示引起的故障使第k条线路上发生功率过载的条件概率，λ为自临界线路集群分布参数。所述自临界线路集群分布参数λ = 1. 5。所述计算连锁故障风险指标利用公式R = Pevent · Iload
1 ΝIload为连锁故障负荷损失严重度指标，其计算公式为=^^17^')；其中，
N为电网故障数量，Pload(I)为第i次连锁故障造成的负荷容量损失，Ps为系统容量。本发明提供的分析方法，引入了自临界线路的约束标准，在连锁故障分析模型中， 以故障概率分析为基础，引入自临界线路故障概率分析，有效削弱了模型前提和现实条件之间具有差异的缺陷，因而这是一种有效的连锁故障机理分析方法，更能有效控制电网故障的发展。
图1是基于线路集群的电网连锁故障分析方法的流程图；图2是连锁故障的贝叶斯网络故障树；图3为线路集群的连锁故障特性；图4为IEEE 39节点系统接线的等值图；图5为IEEE 39节点系统连锁故障逐级风险曲线；图6为甘肃电网局部地区网络接线图。
具体实施例方式下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。实施例1图1是基于线路集群的电网连锁故障分析方法的流程图。图1中，本发明提供的方法包括步骤1 建立电网的贝叶斯网络模型连锁故障树。本发明以负荷被切除、发电机脱离系统以及电网解列作为连锁反应的终止条件， 由此可建立的贝叶斯网络模型连锁故障树如图2所示。应用该故障树方法能够较清晰地表示连锁故障的发展过程，当一个线路元件被切除后，与该线路紧密相关的线路过载以及保护装置误动的概率大大提高，导致线路集群出现自临界状态是连锁故障发展过程的最主要形式。步骤2 确定自临界线路集群。由网络结构拓扑分析，系统负荷薄弱性严重导致了线路元件分布的不均勻性，线路薄弱连接加大了两节点之间元件的故障风险，使电力系统网络同时具备薄弱的聚集负荷和线路结构自临界特性，相关线路称为自临界线路。验证一个线路是否为自临界线路的约束标准如下
权利要求
1.一种基于线路集群的电网连锁故障分析方法，其特征是所述方法包括步骤1 建立电网的贝叶斯网络模型连锁故障树；步骤2:确定自临界线路集群；步骤3 建立自临界线路集群的连锁故障概率模型；步骤4 计算连锁故障风险指标。
2.根据权利要求1所述的一种基于线路集群的电网连锁故障分析方法，其特征是所述确定自临界线路集群具体是根据约束标准
3.根据权利要求2所述的一种基于线路集群的电网连锁故障分析方法，其特征是所述建立自临界线路集群的连锁故障概率模型为
4.根据权利要求3所述的一种基于线路集群的电网连锁故障分析方法，其特征是所述自临界线路集群分布参数λ =1.5。
5.根据权利要求3所述的一种基于线路集群的电网连锁故障分析方法，其特征是所述计算连锁故障风险指标利用公式
全文摘要
本发明公开了电力系统安全防护技术领域中的一种基于线路集群的电网连锁故障分析方法。所述方法是基于自临界线路集群分布故障概率模型，将贝叶斯网络故障树理论应用于连锁故障分析，结合连锁故障发展阶段的概率特点，基于自临界线路集群的连锁故障概率分析，建立了一种电网连锁故障的概率分析模型；通过对连锁故障过程的模拟，用系统负荷损失指标对连锁故障进行风险评估，分析系统的薄弱环节。本发明为进一步研究降低连锁故障风险的预防策略提供依据。
文档编号H02H7/26GK102214920SQ20111015527
公开日2011年10月12日 申请日期2011年6月10日 优先权日2011年6月10日
发明者于会泉, 但扬清, 刘文颖, 姚峰, 孙建华, 孙素琴, 张建立, 李扬, 杜波, 杨斌, 杨楠, 梁才, 梁纪锋, 王佳明, 王红印, 金娜 申请人:华北电力大学, 河南省电力公司