基于输电线路实时评估模型的电力系统静态安全在线风险评估

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1、第34卷第7期电力自动化设备Ｖｏｌ．34Ｎｏ．7２０14年7月ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｑｕｉｐｍｅｎｔJul.２０14基于输电线路实时评估模型的电力系统静态安全在线风险评估朱益华1，２11111３２２，罗毅，段涛，施琳，陈建军，谢睿，李晓露，熊卫斌，李矛（1.华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室，湖北武汉430074；２.中国南方电网公司，广东广州510623；３.阿尔斯通公司，上海201114）摘要：提出了一种电力系统静态安全在线风险评估方法。该方法建立了计及气象因素的输电线路实时评估模型，并利用该模型求解输电线路的实时故障概率，在此基础上

2、利用随机潮流计算所建立的风险指标。为了减小求解规模，提出了一种实时故障筛选与排序方法。按照是否考虑输电线路随机故障分为2种情况进行对比分析，NewEngland10机39节点系统的计算表明，所提方法能够真实评估系统当前所处的风险水平。关键词：电力系统；输电；模型；随机潮流；实时故障筛选与排序；静态安全；风险评估中图分类号：TM712文献标识码：ADOI：10.3969／j.issn.1006－6047.2014.0７.0２６0引言节点系统的计算表明本文算法是有效的。实际电网中采用的确定性分析方法忽略了电力1计及气象因素的输电线路故障概率实时系统运行的复杂性和随机性，无法量化

3、系统的风险评估模型水平，而只能对系统运行的安全状况做定性分析，已本文将输电线路实时评估模型分为基于在线监无法满足目前电力系统安全水平定量研究的要求［1］。测数据的模型和基于气象因素的模型2个部分，分近年来，关于电网静态安全分析方面的研究大部别计算基于上述2个模型的输电线路实时故障概分集中在概率性分析方法上，如文献［2鄄11］提出用随率，最后根据综合评判条件计算得到计及气象因素的机潮流法计算待求变量的越限概率或期望值，文献输电线路的实时故障概率。［12鄄13］提出区间潮流算法计算待求变量的区间1.1基于在线监测数据的实时故障概率评估模型范围，但是概率性分析方法虽计及了系统故障

4、的随在不考虑气象因素的条件下，为能真实反映输电机性和不确定性，却未考虑系统故障所造成后果的线路的实时运行状态，本文将输电线路分为绝缘子、严重程度，故仍无法实现系统安全水平的综合评估。导线、避雷器、杆塔、地线5个部分，分别选取各个部文献［14鄄15］从系统组成的角度出发，建立了元件的分的在线监测量，建立了计算输电线路实时故障概率风险模型，对系统元件进行风险评估，但是无法给的层次评估模型，如图1所示。出当前系统所处的全局风险水平。泄漏电流有效值本文从系统全局的角度提出了一种静态安全在绝缘子最高泄漏电流幅值线风险评估方法。输电线路实时故障概率的计算是舞动幅值进行在线风险评估的重要

5、组成部分，因此本文首先建立了计及气象因素的输电线路故障概率的实时评输覆冰厚度电线估模型。从框架的观点提出了基于随机潮流算法的环境风速路导线实电力系统静态安全在线风险评估方法，并建立了适用弧垂偏差时于静态安全在线风险评估的风险指标。为了达到在故相间弧垂偏差障线风险评估的实时性要求，本文根据提出的筛选与排概同相子导线弧垂偏差率序指标对电力系统的预想故障集进行了实时故障筛评估避雷器阻性泄漏电流选与排序；在此基础上，利用本文所提方法计算系统模型倾斜率的综合风险指标，真实全面地反映系统在当前运行杆塔垂直负荷状态下所处的风险水平。对NewEngland10机39弧垂偏差地线收稿日期：2

6、013-06-24；修回日期：2014－03－07相间弧垂偏差基金项目：南方电网公司2011年重点科技项目（K-ZB2011-012）图1输电线路实时故障概率的层次评估模型Projectsupportedbythe2011KeyProjectofScience&Fig.1Hierarchicalassessmentmodelofreal鄄timeTechnologyofChinaSouthernPowerGrid（K鄄ZB2011鄄012）faultprobabilityoftransmissionline第7期朱益华，等：基于输电线路实时评估模型的电力系统静态安全在线风险

7、评估1.1.1在线监测量的量化模型最后，对各个权重值进行归一化处理，得到归一已有研究表明，在线监测量有取值越小越好的化权重向量。同理，可以用同样的方法求得输电线特点，因此适合采用降半梯形量化模型，原理如下。路5个组成部分的归一化权重向量。对于各个在线监测量，采用降半梯形的评分法，1.1.3建立评判集分值为0~100分，如图2所示。0分表示接近或超过将输电线路的状态分为较差、注意、一般、良好4规程规定的注意值，100分则表示设备完全处于正个等级，然后结合各个在线监测量的量化分值，根据常状态［16］。图3所示隶属度函数