考虑不确定性的输电网可靠性评估及软件开发

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1、国内图书分类号：TM732国际图书分类号：621．3硕士学位论文(高校教师)学校代码：10079密级：公开考虑不确定性的输电网可靠性评估及软件开发硕士研究生：导师：申请学位：学科：专业：所在学院：答辩日期：授予学位单位：张辉赵书强教授工学硕士电气工程电力系统及其自动化电气与电子工程学院2013年6月华北电力大学ClassifiedIndex：TM732U．D．C：621．3ThesisfortheMasterDegreellIIIIIlUUlllilUI[IIIfY2390713ReliabilityEvaluationofTran

2、smissionGridConsideringtheUncertaintyandSoftwareDevelopmentCandidate：Supervisor：Sehool：DateofDefence：ZhangHuiProf．ZhaoShuqiangSchoolofElectricalandElectronicEngineeringJune，2013Degree—Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要随着电力系统向超高压、远距离、

3、大容量、区域联网的方向发展，新技术、新设备的应用，以及电力市场机制的逐渐确立，快速、准确、全面的可靠性评估计算对于电力系统的规划、运行等许多方面都具有十分重要的意义。概率性评估方法因为能考虑元件的运行状态、负荷水平等因素的随机特性，计算精度较高，在电力系统可靠性评估领域得到了广泛的应用。蒙特卡罗模拟中采用随机抽样的方式来获得系统随机状态，并以样本统计随机状态的发生频率来近似估算其概率。与解析法相比，蒙特卡罗法抽样次数与系统规模无关，除概率性指标之外，还能够得到频率和持续时间指标，得到的可靠性数据信息更加丰富实用，可靠性评估程序的数学

4、模型相对简单，并且容易模拟如负荷变化等一些随机因素以及系统的校正控制措施，其计算结果更符合工程实际，所以蒙特卡罗模拟法在大型电力系统可靠性评估领域得到了日益广泛的应用。输电网可靠性评估是电力系统可靠性评估的重要组成部分。常规输电系统可靠性评估方法忽略可靠性参数的不确定性，采用可靠性参数的平均值进行评估，这必然会导致评估结果的不准确。本文运用盲数思想对线路故障率进行处理，建立了故障率盲数模型。可靠性评估时先采用蒙特卡罗法抽取故障率所在的区间，进而求取故障率参数，然后采用对偶抽样蒙特卡罗法抽取系统状态，求解出输电网的可靠性指标。对偶抽样

5、蒙特卡罗法的应用，有效提高了抽样效率和计算速度。使用VisualBasic软件。结合Access数据库，开发了基于序贯蒙特卡罗模拟法的输电网可靠性评估软件。关键词：输电网；可靠性评估；对偶抽样；蒙特卡罗模拟；盲数理论华北电力大学硕士学位论文AbstractWimthedevelopmentofpowersystemtowardshi【ghvoltage，longdistance，largecapacityandregionalnetwork，theapplicationofnewtechnologies，newequipmentan

6、dtheestablishmentoftheelectricitymarket，reliabilityassessmentwithrapid，accurateandcomprehensivecalculationhasveryimportantsignificancetotheplanning，operationandotheraspectsofpowersystem．Duetothestochasticcharacteristicsofthecomponentsstatesandtheloadlevel．theprobabilis

7、ticanalysisismorereasonableandprecisethanthecertaintyanalysisandwinswiderapplicationinthefieldofpowersystemreliabilityevaluation．11hestochasticstates，inMonteCarlosimulation(MCS)，comef沁mtherandomsamplingandthestatisticalfrequencyofthestochasticstatesareemployedastheappr

8、oximationoftheprobabilityofthestochasticstates．Comparedwiththeanalyticalmethod，thesamplingnumberisindependentonthesys