电力系统连锁故障快速预测方法研究.doc

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1、电力系统连锁故障快速预测方法研究张富超1，张富春2，黄家栋1（1.华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定071003；2.秦皇岛供电公司，河北秦皇岛066000）摘要：近年来，电力系统大停电事故时有发生，而连锁故障是导致其发生的重要诱因，快速、准确地预测连锁故障可能的发展路径对预防大停电事故的发生具有重要的指导意义。针对过载主导型的连锁故障发展模式，充分利用连锁故障的前后因果关联性特点，定义关联性指标，提出基于故障路径树的连锁故障快速预测方法。该方法采用模糊聚类算法对关联性指标进行分类，选取关联性指标最高的一类支路为下级故障环节，在有效减

2、少计算量的同时，改进了现有预测方法的不足。最后，对IEEE39节点系统进行仿真分析，仿真结果验证了所提预测方法的快速性和正确性。关键词：电力系统；大停电事故；连锁故障；关联性指标；加权模糊C均值聚类；连锁故障路径树AResearchonFastForecastingforPowerSystemCascadingFailuresZhangFuchao1,ZhangFuchun2，HuangJiadong1(1.SchoolofElectricalandElectronicEngineering,NorthChinaElectricPowerU

3、niversity,Baoding071003,China.2.QinHuangdaoElectricPowerCompany,QinHuangdao066000,China)Abstract：Inrecentyears,thepowersystemlarge-scaleblackoutshaveoccurred,andthecascadingfailuresbecomeanimportantcauseleadingtoit.Soitisofimportantguidingsignificanceforthepreventionoflarg

4、e-scaleblackoutstoquicklyandaccuratelyforecastthecascadingfailurepossiblepaths.Asfortheoverloadorienteddevelopmentmodelofcascadingfailuresfeaturedbyrelevancebetweenadjacentfailurelinks,relevanceindicatorisdefined,andamethodoffastforecastingforpowersystemcascadingfailuresba

5、sedonfailurepathtreeisproposed.ThemethodusesfuzzyC-meanstoclassifytherelevanceindicator,selectingthebrancheswiththehighestvalueofrelevanceindicatorasthenextfailurebranch.Iteffectivelyreducesthecomputationalload,andovercomestheshortcomingsofexistingmethods.Finally,thesimula

6、tionresultsofIEEE39nodesprovetherapidityandcorrectnessoftheproposedforecastingmethod.Keywords：powersystem;large-scaleblackouts;cascadingfailures;relevanceindicator;weightedfuzzyC-means;cascadingfailurepathtree0　引言近年来，世界范围内接连发生了多起电力系统大面积停电事故，给当地的生产生活、公共安全以及社会经济造成不可估量的灾难性后果[

7、1]。例如印度于2012年7月30日和7月31日先后连续两次发生大停电事故[2]，分别造成36000MW负荷损失、3.7亿人停电和48000MW负荷损失和6亿人停电，其造成的社会影响巨大，经济损失难以估量。针对造成大面积停电的原因，各国学者从不同角度[3-4]对其作了深入研究。研究结果表明：由单一故障引起系统失稳从而引发大面积停电事故的概率很低，绝大多数大停电事故是由于系统中某元件故障被切除，引起潮流转移与重新分配，造成其它相关线路相继过载跳闸，形成连锁故障而造成的。因此，加强连锁故障机理分析，快速、准确提前预测连锁故障可能的发展路径，对及

8、时采取有效的阻断措施预防大面积停电事故的发生具有重要意义。目前，很多相关领域的专家学者对连锁故障预测进行了深入研究，取得了一定的成果。文献[5-6]将事故链理论引入到连锁故障研究