电力系统可靠性评估的自适应分层重要抽样法
电力系统的可靠性评估
电力系统的可靠性评估电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施，它为各行各业提供了稳定、可靠的电力供应。
然而，由于电力系统的复杂性和各种外部因素的影响，系统的可靠性成为了一个重要的研究领域。
电力系统的可靠性评估旨在评估系统在各种故障和异常情况下的运行能力，以及系统能够稳定供电的能力。
一、可靠性评估的基本概念可靠性评估是通过对电力系统进行定量分析和模拟，来评估系统在不同故障状态下的可用性和可靠性。
可用性是指系统能够按照设计要求正常运行的能力，而可靠性则是指系统在给定时间内不发生故障的能力。
可靠性评估的目标是确定系统的可靠性指标，如平均故障间隔时间（MTBF）和平均修复时间（MTTR），以及系统的可靠性水平。
二、可靠性评估的方法可靠性评估的方法主要包括可靠性分析、可靠性建模和可靠性仿真。
可靠性分析是通过对系统的结构和组件进行分析，计算系统的可靠性指标。
可靠性建模是将系统的结构和组件以数学模型的形式表示出来，以便进行可靠性分析。
可靠性仿真则是通过模拟系统的运行过程，来评估系统的可靠性。
在可靠性评估中，常用的方法包括故障树分析（FTA）、事件树分析（ETA）和蒙特卡洛模拟。
故障树分析是一种通过将系统的故障事件以树状结构表示出来，来评估系统的可靠性的方法。
事件树分析则是一种通过将系统的事件以树状结构表示出来，来评估系统的可用性和可靠性的方法。
蒙特卡洛模拟则是一种通过随机抽样的方法，来模拟系统的运行过程，从而评估系统的可靠性的方法。
三、可靠性评估的影响因素电力系统的可靠性受多种因素的影响，包括系统的结构、设备的可靠性、维护策略、环境条件等。
系统的结构是影响系统可靠性的重要因素，不同的结构会导致不同的故障传播路径和故障恢复方式。
设备的可靠性是指设备在给定时间内不发生故障的能力，它取决于设备的设计、制造和维护质量。
维护策略是指对设备进行维护和检修的方法和频率，它对系统的可靠性有重要影响。
环境条件如气候、温度和湿度等也会对系统的可靠性产生影响。
基于自适应重要抽样的可靠性灵敏度分析方法
ε 制 xi 处的极限状态函数值 g ( xi ≤ε 1 实现 , 1 为预 先给定的一个小正数 。 ( 2) xi 应处在设计点 x i3 附近 ,这可以通过控制 xi
3 和 x i 的距离 xi - x i 3
ε ε ≤ 2 实现 , 2 为预先给定的一
个正数 ,它可以取为所有基本随机变量中最大标准差 的 1 ～ 3 倍。 从自适应重要抽样法抽取的样本点中首先按准则 ( 1) 选取所有满足 g ( xi ) ≤ε 1 的点 , 从中找出满足
( 1) xi 应尽量落在 g ( x ) = 0 附近 , 这可以通过控
2 可靠性灵敏度分析方法
本文研究的基于自适应重要抽样的可靠性灵敏度 分析方法的基本思想是 , 利用自适应重要抽样法计算 失效概率的结果 ,从所抽取的样本点中选取对失效概 率贡献较大的样本 , 由这些样本点通过回归分析得到 对失效概率贡献较大的区域的回归方程 , 进而求取失 效概率对基本变量分布参数的灵敏度 。 2. 1 失效概率计算的自适应重要抽样法 设所 研 究 问 题 包 含 的 基 本 随 机 向 量 为 x = x1 , x2 , …, x n ,隐式极限状态方程为 g ( x ) = 0 ,基本 随机向量的联合概率密度函数为 f x ( x) , 此时失效概 率 Pf 的精确计算公式如下式 。
摘要 针对隐式极限状态方程的小失效概率问题 ,提出基于自适应重要抽样的可靠性灵敏度分析方法 ,给出该方法 的具体实现步骤 。所提方法从重要抽样抽取的所有样本点中选取合适的样本 ,利用回归分析和隐函数求导法则 ,求取失 效概率对基本变量分布参数的灵敏度 。所提算法的精度首先用有精确解的问题进行验证 ,然后在工程实例中进行应用 。 研究结果表明 ,与 Monte Carlo 可靠性灵敏度方法相比 ,所提方法具有计算精度相近但计算工作量小的优点 ,这种优点在 失效概率小的情况下体现得更加充分 。 关键词 可靠性 灵敏度 回归分析 重要抽样 中图分类号 O213. 2 TH114. 3
大电网可靠性评估的最优f散度重要抽样法崔校瑞1于佳2
大电网可靠性评估的最优f散度重要抽样法崔校瑞1 于佳2发布时间：2021-12-23T10:35:03.380Z 来源：《中国电力企业管理》2021年9月作者：崔校瑞1 于佳2 [导读] 随着国家发展改革委、国家能源局发布《推进并网型微电网建设试行办法》，多项微电网示范项目得到推进。
国网山西省电力公司电力科学研究院1 崔校瑞1 山西省太原市 030001国网山西省电力公司输电检修分公司2 于佳2 山西省太原市 030001摘要：随着国家发展改革委、国家能源局发布《推进并网型微电网建设试行办法》，多项微电网示范项目得到推进。
孤岛状态下运行的高可靠性将有助于提高电网局部以及整体的可靠性，但孤岛状态下的微电网缺少主网的支撑，内部可再生能源发电出力的随机性、波动性将增大其安全稳定运行的风险。
关键词：可靠性评估；重要抽样；最优f散度引言智能电网通信网系统庞大，可靠性评估指标繁多复杂，在可靠性指标设计时面临主观性和重复性问题。
首先，传统的可靠性评估方法是规则或模型驱动。
规则和模型的制定会引入人的主观因素，而后续可靠性指标之间的相关重要性评估又是基于人的主观认定，进一步引入主观因素；其次，某些非独立的可靠性指标被反复使用，夸大了该项指标对目标的决定作用。
因此，传统基于规则的可靠性评估方法无法反映真实电力通信网可靠运行的指标准则。
1运行特性微电网主要有并网和孤岛２种运行模式。
当微电网并网运行时，网内负荷由外电网和微电网内的分布式电源联合供电，此时，分布式电源出力的波动性对负荷的影响不大。
充电站作为负荷吸收富裕电量，增大可再生能源的利用率；若可再生能源出力小于负荷需求，则ＥＶ充电站将联合储能系统进行放电操作，确保对常规用电负荷的供电可靠性。
1)直流闭锁瞬间,由于同步发电机的功角不会突变,其出力将与整步功率成正比,并与闭锁容量、闭锁节点至发电机的电气距离相关。
通常,闭锁直流附近机组承担故障盈余量的份额较大。
2)直流闭锁后短暂数秒内,由于送端电网馈出功率下降,网内有功将产生大量盈余,频率急剧上升。
电力系统可靠性评估
电力系统可靠性评估电力系统可靠性评估是保障电力供应的重要环节。
通过对电力系统的分析和评估，可以了解系统的可靠性水平，进而采取相应的措施来提高系统的可靠性，保障电力供应的连续性和稳定性。
本文将从电力系统可靠性评估的概念、方法、应用和挑战等方面进行论述。
一、概念电力系统可靠性评估是指对电力系统在给定条件下保持正常运行的能力进行定量或定性评估的过程。
通常以故障概率、恢复概率和系统的可用性等指标为基础，对电力系统的可靠性进行衡量。
二、方法1. 故障树分析（FTA）故障树分析是一种常用的可靠性评估方法，通过将系统的故障状态以树状结构进行表示，进而分析故障的传播路径和可能的失效原因。
它能够定量地评估系统的可靠性，并找出系统中存在的风险点。
2. 事件树分析（ETA）事件树分析是一种用于评估系统失效的概率的方法，通过将系统的失效模式和可能的事件以树状结构进行表示，分析事件的发生概率和系统的可靠性。
与故障树分析相比，事件树分析更加适用于评估系统失效后的后果。
3. 蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法是一种基于概率和统计的可靠性评估方法，通过随机抽样的方式模拟系统的不确定性，并根据抽样结果计算系统的可靠性。
该方法能够全面考虑各种不确定性因素对系统可靠性的影响，是一种相对较为精确的方法。
三、应用1. 电力系统规划电力系统可靠性评估在电力系统规划中起着重要的作用。
通过对电力系统的可靠性进行评估，可以确定适当的电力设备配置和容量，并提供规划决策的依据。
2. 优化设备维护策略电力系统可靠性评估还可以用于优化设备维护策略。
通过分析设备的可靠性指标和维修记录，可以确定合理的维护策略，提高设备的可靠性和维护效率。
3. 应急响应和恢复在电力系统故障或自然灾害等突发事件发生时，电力系统可靠性评估可以帮助相关部门和企业做出应急响应和恢复计划，迅速恢复电力供应，减少损失。
四、挑战电力系统可靠性评估面临一些挑战，包括以下几个方面：1. 数据不确定性在进行可靠性评估时，数据的不确定性是一个重要的问题。
电力行业的电力系统可靠性评估与改进方法
电力行业的电力系统可靠性评估与改进方法电力是现代社会的重要基础设施之一，保证电力系统的可靠性对于国家经济发展和人民生活具有至关重要的意义。
然而，由于电力系统的复杂性和多样性，其可靠性评估和改进面临着一系列的挑战。
本文将介绍电力行业电力系统可靠性评估的方法，并探讨如何改进电力系统的可靠性。
一、电力系统可靠性评估方法1.1 故障树分析（FTA）故障树分析是一种常用的电力系统可靠性评估方法，它通过建立故障树来确定系统发生故障的概率。
故障树由逻辑门和事件组成，逻辑门表示故障发生的逻辑关系，事件表示系统中可能出现的故障。
通过计算逻辑门与事件的组合，得到系统出现故障的概率。
1.2 可靠性块图（RBD）可靠性块图是另一种常用的电力系统可靠性评估方法，它通过将系统划分为不同的可靠性块，并建立其之间的逻辑关系来评估系统的可靠性。
可靠性块图利用图形化的方式清晰地展示系统的结构和组成部分，并通过计算不同块之间的关系，得出系统的可靠性指标。
1.3 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种基于随机数的计算方法，通过生成大量的随机数来模拟电力系统的运行情况，从而评估系统的可靠性。
蒙特卡洛模拟可以考虑到系统中的各种不确定性因素，如设备的故障率、负荷的变化等，从而提供更准确的可靠性评估结果。
二、电力系统可靠性改进方法2.1 多样化电源为了提高电力系统的可靠性，可以采用多样化电源的策略。
通过引入不同的电源，如传统火力发电、风能、太阳能等，可以有效降低系统遭受单一电源故障带来的风险。
此外，多样化电源还可以提高电力系统的灵活性和适应性，应对复杂的电力市场环境。
2.2 异地备份异地备份是一种常用的电力系统可靠性改进方法，它通过在不同的地理位置建立备用电源来提供故障情况下的供电保障。
如果一处电源故障，备用电源可以及时接替供电，避免系统中断。
2.3 智能设备和自动化技术随着科技的发展，智能设备和自动化技术在电力系统中得到广泛应用。
通过引入智能监测设备和自动化控制技术，可以实时监测电力系统的运行状态，及时处理故障并调整运行策略。
电力系统的可靠性评估研究
电力系统的可靠性评估研究电力系统的可靠性是指电力系统在特定运行条件下以可接受的水平提供稳定、可靠的电力供应的能力。
随着社会经济的快速发展和人们对电力需求的不断增长，电力系统的可靠性评估研究成为一个重要的课题。
本文将探讨电力系统的可靠性评估研究以及其对电力系统运行的重要性。
一、电力系统的可靠性评估方法为了评估电力系统的可靠性，研究者们提出了多种可靠性评估方法。
最常用的方法包括：失效模式和影响分析（FMEA）、故障模式和效应分析（FMECA）、可靠性块图分析（RBD）等。
这些方法可以用于分析电力系统的故障模式和故障影响，评估系统在面对故障时的可靠性水平，并为系统的设计和运行提供参考。
FMEA是一种系统性的方法，用于识别和评估可能会导致系统失效的所有模式。
这种方法可以分析故障的潜在原因，确定故障的影响范围，并制定相应的改进措施。
FMECA是在FMEA的基础上增加了对故障效应的分析，通过评估故障对系统的影响程度来确定应对故障的优先级。
RBD是一种图形化的方法，用于分析系统中的可靠性。
它将系统抽象为一个由不同可靠性块组成的图形，通过计算这些可靠性块之间的可靠性参数，评估整个系统的可靠性水平。
这种方法可以用于在设计阶段对系统的安全性和可靠性进行评估，并指导系统的优化和改进。
除了这些常用的评估方法，还有一些新的方法在电力系统的可靠性评估研究中被提出。
例如，基于可靠性指标的评估方法可以通过测量和分析不同设备的可靠性参数，来评估电力系统的可靠性水平。
蒙特卡洛模拟方法可以通过模拟系统的运行过程，从而得出系统在不同条件下的可靠性水平。
二、电力系统可靠性评估的重要性电力系统的可靠性评估对确保电力供应的连续性和稳定性至关重要。
以下是可靠性评估的重要性的几个方面：1. 提高电力系统的稳定性：通过对电力系统的可靠性进行评估，可以找出系统中潜在的故障模式和影响，采取措施提高系统的抗干扰能力，进一步提高电力系统的稳定性。
2. 优化电力系统的设计和运行策略：通过可靠性评估，可以了解系统不同部件的故障模式和效应，为系统的设计和运行提供指导。
一种新的重要抽样技巧在电力系统可靠性评估中的应用
一
Ｃｉ ｗ ｅｎｏｅａ ｏ： ｈａ ｅ Ｔ ｈ ｌｉ ｎＰ ｄ ｔ ｎ Ｎ ｃ ｏｇｓ ｄｒｕｓ ｃ
种 重 抽 巧 力 统可 性评 的 用 新的 要 样技 在电 系 靠 估中 应
牟 平伟
（ 重庆 市电力公 司电力科学研 究院 ， 重庆 ４ １２ ） ０ １ ３
摘 要： 本文提 出了重要抽样法在电力系统可靠性评估 中的一种应 用技巧， 具有广泛的通用性和较大的实际应用价值。 关 键 词 ； 卡 罗法 ； 抽样 法 ； 蒙特 重要 最优 乘子 ； 分割 法 ； 速度 黄金 收敛
中 图分 类 号 ： Ｕ ５ Fra bibliotekＴ ８４ 文献 标识 码 ： Ａ
引言 对 一个包 含 ｍ个 元件 的 系统来 说 ，系统 数。ｆ 的估计值 的误差由｝ 的方差决定 ： 在 电力 系统可靠 性评估 中，蒙特 卡罗 运行 状 态 的一个 样本 为 ： ＝）， ｘ ｅｘ ｘ （ …， ，（） （ｘ （ ） （ ）Ｎ ＝Ｖ Ｆ Ｉ （ ４ ） 为 系统状 态 的概率 分布 函数 。 （ ｏｔ Ｃ ｒ ，Ｃ Ｍ ｎ — ａ ｏ ）法 比解 析法 更 能 有 效 灵 活 ｅ ｌＭ 式 中 Ｖ Ｆ为 系 统状 态 函数 Ｆ的方 差 ， （） 可 地模拟 电力系统 的实际运行条件 ，能够搜索 近似取 为 ： （） 采 用 Ｉ 法 后 。 分 布下 的 系统 状 态概 率 Ｓ 新 ＶＦ 为 ： Ｐ（ ） ｘ 出大量的运行方式和故障模式 ，并可处理多 重、 相关 和连锁故 障［特别适 用于大型电力 １ ］ ， 通常情况下把｝ 的方差进行 “ 归一化” 以 ， 式 中 ： 系统 元件 个数 ， （） 系统 在 Ｎ为 ｘ为 系统的可靠性评估 ，因此 日益受到人们 的重 新分 布下 处于状 态 ｘ 的概率 。 视并已成为一种重要的理论方法。但 Ｍ Ｃ法 直 观反 映 ｝ 的误差 ： —— — — 定程 度 的“ 出 ” 件 的无 效 度 ， 以 突 元 可 存在计算精度与计算时间的矛盾 ，即要获得 ｑ （） √ （）Ｎ ｖｆ ｙＦ ， 。其 精度较高的可靠性指标需要进行大规模 的抽 了 —了一 （ 减小 系 统样 本状 态间 的方 差 目 处 理方 法 ６ ） 为： 样 计算 ， 耗 费 了大量 计算 时 间 ， 限制 了 由此 这 ３ １ 为 方差 系数 ，越 小表 示 称 相对 于 ｆ 的 ）ｋ（ ｋ 为最 优乘子 。 ＝ Ｐ） ， 称 （ ＭＣ法 的使 用范 围。近 年来 ， 们 发 现通 过 减 人 Ｍ 则式 （ ） 为 ： １ 表示 ６ 小抽样样本方差 ，可以在计算精度不变 的前 误 差越 小 ， Ｃ法模 拟 的精度 越高 。 ６ ） 矿 Ｆ ｆ、 提 下 ，减 小 Ｍ Ｃ法 的抽 样数 目，加 快 收 敛速 式 （经 整理 后 可得 到 ： Ｐ（ ） ｌ （一 ， ＝ｌ １ ） ｘ Ｉ ｌ （） １ ７ 度， 提高计算效率。 常用 的减小样本方差的方 （ ， 卢 ） ｆ、 ７ 而在原分 布下 系统处于此状态 的概率 法有 ： 抽样 （ ｐｒ ｎｅＳｍｐ ｎ，） ［１ 重要 Ｉ ｏｔ ｃ ａ ｌ ｇ Ｓ ２、 ｍ ａ ｉ Ｉ法 － ３ 可见 ， ＭＣ法的抽样次数 Ｎ与方差系数 Ｂ 控制变量法Ｈ 等分散抽样法［ 、 ５ １ 及分裂与轮盘 力：ＰＸ ＝ｒ 蕊 一 （ ） 茵 几（ ） ］ １ 的 平方成反 比， 越小 ， Ｂ 要求的抽样次数越多， （） １ ８ 赌法 月 。 中以重 要抽 样法 和控 制 变量 法 的 等 其 式 中 ｎ。 、 分别 为 系 统 在状 态 ｘ 中 ， Ｑ 失 应 用 较为 普遍 。控 制 变量 法利 用 发 电系 统可 耗 时就 越多 。可 见 ，在计 算 精度 一 定 的情 况 下 ，提 高计 算速 度 的唯一 方 法就 是 减小 样 本 效 的元 件集 合与运 行 的元件集 合 。 靠 性 评估 简 单快 速 ［ 发 电系 统失 效 和 大 电 ７ １ ， 且 方差 。 ２３本文 方法 的基本 原理 － 网 失 效 具 有 强 相 关 性 的特 点 来 减 小 样 本 方 ２Ｉ 法 及其 应用 Ｓ 目前对 Ｉ 的应 用都 是在 系 统的 Ｍ Ｓ法 Ｃ模 差 ，在 大 电 网的可 靠性 评 估 中取 得 了一定 的 ２１Ｉ法 的基 本原 理 ． Ｓ 拟 前先 求 出 ｋｆ 优乘 子） ， 后进行 系统 最 的值 然 效 果 。但该 方 法 只适用 于 对整 个 系统 风 险 的 Ｉ 法 的基本 原 理为 ： 保证 样本 期望 值 ｆ 的 Ｍ Ｓ 在 Ｃ抽 样（ 图 １。 然减 小 了抽 样次 数 ； 见 ）虽 但 评估分析 ，对各节点进行风险评估 时效果不 不变 的 前提 下 ，通 过 改变 样 本的 概 率分 布 以 在 ｋ 的求 取 上花 费 了大 量的 时 间 ，使 得 总体 明显。ｓ Ｉ 法有效地解决了这个问题 ， 但在求取 达到减 小样 本方 差 的 目的 ， （ 有 ： 由式 ２ ） 计 算效 率 的提高 极 为有 限。本 文 针对 这一 缺 最优乘子上要花费大量 的时间，导致总体效 ｆ＝ ｛ Ｘ） （ ／ Ｘ） ｘ） Ｆ（ Ｐ Ｘ）Ｐ （ ｌ （ ｅ 陷提出了一种 ｋ 的“ 值 同步” 计算方法 ， ｋ 让 果 不 明显［１因此 ， 出现 的加 快 Ｍ ２。 － ３ 目前 Ｃ模 拟 了 （ 值的求解和系统可靠性的评估同时进行（ ８ ） 见图 收敛速度的方法大多都基于控制变量法［ 而 ４ １ ， ｆ） 新 的 系统 状态 概 率 分 布 函数 ， ）为 【 并 ２ 。其 基本 思想为 ： 系统 ＭＣ模拟 的 同时进 ） 在 Ｉ 法 则 只是 有效 的减小 了 Ｍ ｓ Ｃ模 拟 的抽 样 次 令 新 的 系统 状态 函数 为 （）Ｆ （）（） 行 ｋ的求 解 ， 出 ｋ ， ｋ 续抽 样 ， 到达 ｘ＝ ）Ｐｘ／ 【 Ｐ 求 后 用 继 直 数， 却并没有显著减少 ＭＣ模拟的计算时间。 （）贝 ： ｆ：ＥＦ） Ｆ（ ） ｘ ，０ （ ： ｘ 到 预定 的计算 精度 。 针 对 这一 缺 陷 ，本 文在 Ｉ 法 的 基 础上 ， Ｓ 了 （） ９ 由式（１ １） 可知， 理论上存在使样本方差为 把最优乘子的求取过程和系统可靠性指标的 新 分布 下 的样 本方 差 为 ： ０的样 本分 布 ， 样本 分 布 由 ｋ决定 ， 以本 而 所 计 算过 程结 合起 来 ，在 系统 进行 可 靠性 评估 Ｖ（ ） Ｅ Ｆ 一Ｅ （ Ｆ ＝ （ ） Ｆ ） 文方 法 中都用 优化 的方法 求解 ． 本 文方法 中 ｋ 。 的同时 ， 使用黄金分割法求解最优乘子， 节约 ∑Ｆ （） ）Ｅ（） ｘＰ（ 一 ２ ｘ Ｆ （ ） ｋ的求解 方法 为 ： ＭＣ模拟 的前 期分 成一 些 １ ０ 把 了大量 的时 间 ， 快 了收敛 速度 。 在 ＩＥ — 加 并 ＥＥ 样本 数 量相 等 的小样 本抽 样 ，使用 这些 小 样 Ｒ Ｔ 、 Ｅ — Ｔ７ Ｂ Ｓ Ｉ Ｅ Ｒ Ｓ９和 ＩＥ Ｒ Ｓ ６系 统 上 Ｅ Ｅ Ｅ— Ｔ ９ ∑ Ｆ（ 尸（）Ｐ（） Ｅ（） Ｉ 一 ２ ） Ｘ ｘ ， 本抽 样 对系 统进 行 Ｍ Ｃ模 拟 的 同时 ，提 取 出 作 了验算 ， 明本 方法 切 实可 行 ， 较 强 的 证 具有 当 Ｐ （）Ｆ ）（） （） ， ｘ＝ （ Ｐｘ／ Ｆ时 ｘ Ｅ 他们 的方 差 ， 把 它们 的值 作为 目标 函数 ， 并 用 通用性和较高的应用价值。 ＶＦ ）０ （ ＝ （１ 黄金 分割 法找 出使 目标 函数 最 小 的偏置 因子 １） １ＭＣ法 的计算 精度 可见， 只要 （） 择合 适 就可 以减 小 样 作 为 ｋ值 。 样不论 ｋ的求 解花 费多 少时 间 ， ）选 【 这 使用 Ｍ Ｃ法进 行大 电 网 可靠 性 评 估 时 ， 本 的方 差 ， 上 可 以减小 到 ０ 理论 。 都 是 在 系统 的 Ｍ Ｃ模 拟 过程 中进 行 的 ，不花 首先 对 系统 中各元 件 状态 随 机抽 样 ，然后 进 值 由式 （ 、９ ３ （ ）可导出 Ｉ 法 中｝ ） Ｓ 的计算公 费额 外 的时 间。而 求到 ｋ 后 的抽 样起 到 了 行 系统状 态评 估 ， 到 式 （ ） 并得 １ 的系统 状 态样 使 系统 后期 的 ＭＣ模拟 过程加 速 的作用 。 瓦 ： 本函数 ： ， ｌ 系统正常 ０ 豇 ） 曼 ） ， ） ） ，＝ ，’ ＝ ／ ｆ ２ １１ 文献［ 指出， ７ ］ ｋ值不能取得过大 ， 否则会 Ｉ 统失负荷 ｌ 系 （ １ ） 由式 ｆ 、５ 、 １ ） 出 Ｉ 中 的样 本 方 使 ｝ １） ４ （ ）（ １推 １ ｓ法 系统 的失 负荷 概率 为 ： （ ２过小 ， 致计 算 结果 无 效 。保 守起 式 导
电力系统继电保护可靠性评估
电力系统继电保护可靠性评估【摘要】继电保护在电力系统中扮演着至关重要的角色，确保系统在异常情况下能够迅速切除故障并保障设备和人员的安全。
而继电保护可靠性评估则是评价继电保护性能和可靠性的关键方法，对系统运行的稳定性和安全性具有重要意义。
本文将介绍传统继电保护可靠性评估方法、基于概率、模糊理论和人工智能的新方法，以及对应用案例的分析。
在结论部分将探讨继电保护可靠性评估的未来发展趋势、其对电力系统安全稳定运行的重要性，并提出未来研究的方向。
通过本文的深入探讨，有望为电力系统继电保护领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
【关键词】电力系统、继电保护、可靠性评估、传统方法、概率理论、模糊理论、人工智能、发展趋势、安全稳定运行、研究方向。
1. 引言1.1 继电保护在电力系统中的重要性继电保护在电力系统中的重要性不可忽视，它是保障电网安全稳定运行的重要组成部分。
在电力系统中，各种故障和异常情况时常发生，如短路、过载、接地故障等，这些故障如果得不到及时的处理和隔离，可能会导致系统的进一步损坏甚至发生大面积停电事故。
而继电保护则是为了在系统故障时能够快速准确地切除受故障设备，并保护系统的其他部分免受影响，降低事故损失，确保电网的安全运行。
继电保护在电力系统中扮演着“安全卫士”的角色，它是系统的最后一道防线，能够及时检测和切除故障设备，防止故障扩大影响整个系统。
继电保护技术的发展也为电力系统的优化运行提供了重要支持，能够提高系统的稳定性和可靠性，减少停电次数，保障用电安全。
加强对继电保护的研究和应用，提高其可靠性和准确性，对于维护电力系统的安全稳定运行具有至关重要的意义。
1.2 继电保护可靠性评估的意义电力系统继电保护是电力系统中非常重要的一环，其作用是在电网出现故障时，及时检测并采取措施来隔离故障，保护电网设备和系统的安全稳定运行。
继电保护可靠性评估则是评价继电保护系统在发生故障时能够正常工作的概率，也即衡量继电保护系统的可靠性。
电力系统可靠性评估中的分层均匀抽样法分析
电力系统可靠性评估中的分层均匀抽样法分析作者：黄瑞周俊卿来源：《科学与信息化》2017年第05期摘要为有效缓解传统蒙特卡洛抽样法造成的系统抽样效率减弱的问题，本文主要对当前电力系统可靠性评估中分层均匀抽样法进行分析，进而使系统的故障状态得到更好控制。
分层均匀抽样法在对系统的故障影响与故障概率综合分析的基础上，直接分析系统中的故障产生后果，并减少常规M维空间抽样函数计算的难度。
本文在对电力系统可靠性评估的计算方式进行概述后，对分层均匀抽样法的具体过程进行分析，并总结分层均匀抽样法的优点，进而更好完善电力系统中的可靠性评估技术。
关键词电力系统；可靠性评估；分层均匀抽样法蒙特卡洛模拟法包含非序贯蒙特卡洛法、序贯蒙特卡洛法等。
其中非序贯蒙特克罗法是不依靠原件时间的状态排列的，因此能够有效提升计算准备速度。
通过对最优乘子进行系统的随机抽样，从而实现重要区域中的抽样法师，是蒙特罗卡法的抽样速度不断增强。
并在常规系统抽样中应用规范。
1 电力系统可靠性评估的概述为使电力系统的工作开展更加安全稳定，电力系统可靠性的评估工作具有重要地位。
在目前电力系统可靠性评估的工作中，解析法与蒙洛卡模拟法是两种主要的评估方法。
其中解析法能够对系统状态展开分析。
其数学模型十分准确，物理概念也更加明了清晰，但是随着系统规模的增加计算量中的指数也会逐步增长，受到时间与资源的局限性作用，这种计算方式更适用于小型电力系统中元件数量较少的可靠性评估工作中[1]。
而蒙特卡洛计算方式是在随机抽样的模式中进行系统指标的评估，更适合用在大型的电力系统可靠性评估中。
所以常规形势下的蒙特卡洛模拟法中抽样效率与事件产生的概率值密切相关，这种方式会使高可靠性系统中的抽样收敛效率大大减少，所以在更适宜用评估低可靠性系统中。
另外，自适应的重要抽样技术又能够依照系统的特点概率构造出抽样的密度初值，并使收敛加速，但也无法回避系统可靠性增强时发生的抽样效率减弱状况。
电力系统可靠性评估方法
电力系统可靠性评估方法随着人们对电力可靠性需求的日益增长，电力系统可靠性评估方法逐渐成为了电力系统规划、运行管理等方面的重要内容。
在电力系统中，可靠性评估是一个重要的环节，目的是评估电力系统设备和电力系统能够满足用户要求的能力。
电力系统可靠性评估方法的确立，对确保电力系统长期稳定运行、减少系统停电事件以及提高电网经济效益都具有极为重要的意义。
本文将结合具体案例和理论知识，深入探讨电力系统可靠性评估方法。
一、评估指标电力系统可靠性评估的目标是评估系统的可靠性水平，因此必须确定评估指标。
导致电力系统系统停电的因素种类繁多，最终造成的停电损失也是各不相同的，因此评估电力系统可靠性水平的指标也需要有所区分。
常见的评估指标有系统平均故障间隔时间MTBF，系统平均恢复时间MAT，故障率λ和系统不可用时间U等指标，其中系统不可用时间是电力系统可靠性评估中的最主要指标，它统计了所有影响系统正常运行的事项，包括设备故障，电网受损以及恶劣的气象条件等。
二、评估指标的确定完成后，需要考虑评估方法。
电力系统可靠性评估方法可以分为三种：1、统计方法：统计方法是电力系统可靠性评估方法中最为传统的一种方法。
通过历年来的停电数据统计，得出电力系统故障概率、故障间隔时间和恢复时间等指标。
2、模拟方法：模拟方法是电力系统可靠性评估方法中比较常用的一种方法。
通过建立电力系统的数学模型和仿真计算来模拟系统运行中不同的故障情况，以此判断系统的可靠性水平。
3、分析方法：分析方法是电力系统可靠性评估方法中最为复杂的一种方法。
通过对系统的具体构造和运行条件进行分析，评估系统中各个组件的可靠性，从而推导出系统的可靠性水平。
三、案例分析1、某变电站的可靠性评估某电力公司的一座变电站是该公司输电体系的核心，如果该变电站出现问题将导致大面积停电。
为提高该变电站的可靠性水平，该电力公司进行了可靠性评估。
电力公司首先运用统计方法得到变电站的故障概率、故障间隔时间。
9 基于分层优化重要抽样的电网可靠性评估
式中 V(F)为系统状态函数 F 的方差，近似为： N (5) ˆ ]2 / N ˆ (F ) V [ F (X ) f
i 1
i
ˆ 的方差―归一化‖，以直观地反映 f ˆ 通常把 f
的误差：
ˆ) ˆ( f V ˆ f ˆ (F ) / N V ˆ f
(6)
越小表示 称为方差系数， 小，MC 模拟的精度越高。 式(6)经整理后得：
2.2 重要抽样法的基本原理
IS 法的基本原理为：在保证样本期望值 f 不 变的前提下，通过改变样本的概率分布以达到减 小样本方差的目的，由式(2)有： (8) f {F ( X ) P( X ) / P * ( X )]P * ( X )
S
P (X)为新的系统状态概率分布函数， 并令新的系 * * 统状态函数为 F (X)=F(X)P(X)/P (X)，则： (9) f E(F * ) F * ( X )P* ( X )
重庆市电机工程学会 2012 年学术会议论文
基于分层优化重要抽样的电网可靠性评估
王斌，周平
（重庆电力公司电力科学试验研究院, 重庆市 404100 ）
摘要：本文结合元件重要度的原理，提出了分层优化的 概念与方法，即按照元件重要度值大小先后求取其最优 乘子以便进一步加快蒙特卡罗模拟收敛速度的方法。在 分裂最优乘子法的基础上，把元件最优乘子求取过程中 的多维度优化问题转变为多步骤分层优化问题。其具体 作法如下：把元件最优乘子的求取顺序按元件重要度值 的大小进行排序，在系统蒙特卡罗模拟的同时，按照一 定的原则先对此序列前列的元件求取其最优乘子并进行 重要抽样，然后对其后列的元件进行同样的处理，直到 可靠性指标达到预定的收敛准则。通过对IEEE-RTS79可 靠性测试系统的验算，证明该方法在分裂最优乘子的基 础上进一步提高了蒙特卡罗模拟法的收敛速度。 关键词：蒙特卡罗法；元件重要度；仿真优化；分层优 化；收敛速度
电力系统的可靠性设计与评估
电力系统的可靠性设计与评估电力系统是现代社会重要的基础设施之一。
为了保障国家的供电安全和经济的可持续发展，电力系统的可靠性设计与评估显得尤为重要。
本文将从设计要求、设计手段、评价方法等方面探讨电力系统可靠性的相关问题。
设计要求电力系统的可靠性指的是系统在一定的使用条件下，经过设计合理、运行正常、存在故障时能够自我保护和恢复的能力。
因此，电力系统的可靠性设计需要满足以下要求：一、鲁棒性：电力系统需要具有鲁棒的设计和运行特性，以应对各种外部和内部干扰的影响。
二、可恢复性：电力系统需要具备在出现故障时，尽可能快速地恢复正常运行的能力。
同时，为了防止故障扩大影响，系统需要具有分区隔离的能力。
三、灵活性：电力系统必须具备灵活的配置和运行特性，以适应系统中不断出现的新设备、新技术和新需求。
四、可持续性：电力系统需要具备可持续性，包括在环保、资源利用和经济性等方面的持续改进和发展。
设计手段为了满足电力系统的可靠性要求，必须采用一系列的设计手段，包括：一、合理的负荷配置，保证系统的负荷均衡和正常运行。
二、多样化的备用方案，包括备用设备、备用电源等，以应对故障时的需要。
三、自动化控制系统，能够在出现故障时迅速反应和响应，保证系统尽快恢复正常运行。
四、安全保护机制，该机制可以保护电力系统不受外部干扰的影响，例如过电流保护、过温保护以及相间短路保护等。
五、通信系统，安装在电力系统中的通信系统可以实现设备之间的通信、数据采集和信息传递，提高电力系统的管理和控制能力。
评价方法为了保证电力系统的可靠性，必须定期对电力系统进行评价，评估其可靠性水平和漏洞。
评估的方法主要有以下几种：一、定性评估法：该方法主要是采用专家评估法，在专家的指导下，根据本系统特有的情况，结合经验和知识，对系统的可靠性进行评估。
二、定量评估法：该方法主要是采用数学统计、模拟等方法，对电力系统的可靠性进行分析和计算。
这种方法的优点是精度高、数据可靠，但需要专业的分析工具和计算技能。
电力系统可靠性评估方法
电力系统可靠性评估方法随着社会经济的发展和人们对能源需求的不断增长，电力系统的可靠性评估成为了重要的研究领域。
电力系统可靠性评估是指对电力系统的各个组成部分进行综合评估，以确定系统故障发生的概率和影响范围，从而为系统运行提供科学依据和合理的保障。
1. 可靠性评估的重要性电力系统是现代社会的重要基础设施之一，它的可靠性直接关系到人们的生产生活。
可靠性评估可以帮助电力系统管理者及时发现并解决潜在的问题，预防系统故障的发生，提高系统的稳定性和可靠性。
2. 可靠性指标的选择在电力系统可靠性评估中，选择适当的可靠性指标是至关重要的。
可靠性指标通常包括以下几个方面：系统的失效概率、失效时间、故障恢复时间、故障影响范围等。
这些指标综合考虑了系统的故障发生概率、故障的修复能力以及故障对用户的影响程度。
3. 蒙特卡洛模拟方法蒙特卡洛模拟是电力系统可靠性评估中常用的方法之一。
该方法基于统计学原理，通过大量的随机抽样和模拟计算来确定系统的可靠性指标。
蒙特卡洛模拟可以有效地考虑到不确定性因素对可靠性的影响，并通过多次模拟计算得到相对准确的结果。
4. 非参数法除了蒙特卡洛模拟方法外，非参数法也是电力系统可靠性评估的常用方法之一。
非参数法不依赖于具体的概率分布函数，而是通过对实际数据的采样和拟合，来估计系统的可靠性指标。
非参数法可以应对复杂的电力系统结构和动态变化的负荷条件，具有较好的适应性和实用性。
5. 灵敏度分析在电力系统可靠性评估中，灵敏度分析是一个重要的补充方法。
通过灵敏度分析，可以评估不同因素对系统可靠性的影响程度，找出系统中的薄弱环节，并提出相应的改进措施。
灵敏度分析可以帮助电力系统管理者分析系统的潜在风险，提高系统的抗风险能力。
总之，电力系统可靠性评估方法的选择和应用，旨在促进电力系统的稳定运行和安全供电。
同时，还可以提供决策支持和风险评估，为电力系统的发展和优化提供科学依据。
在未来，随着技术的不断创新和方法的不断完善，电力系统可靠性评估将更加准确和可靠，为人们创造更好的生产生活环境。
电气工程师如何评估和改善电力系统的可靠性
电气工程师如何评估和改善电力系统的可靠性电力系统的可靠性对于现代社会的正常运转至关重要。
在电力供应稳定的前提下，各行各业才能正常运行，人们的生活质量和生产效率也能得到提高。
因此，作为一名电气工程师，评估和改善电力系统的可靠性是一项重要的任务。
本文将介绍电气工程师如何评估和改善电力系统的可靠性的方法和策略。
一、评估电力系统的可靠性评估电力系统的可靠性是为了了解其在各种条件下的供电性能，并据此决定是否需要采取改善措施。
以下是常用的评估方法：1.故障树分析（FTA）故障树分析是一种常用的可靠性分析方法，通过构建故障树来模拟系统的工作过程。
电气工程师可以借助故障树分析来评估系统中各个组件的失效概率，并进而推算出系统的整体可靠性水平。
2.可靠性指标分析对于大规模的电力系统，常常使用一些可靠性指标来评估其可靠性。
例如，功率可靠性指标（PR）用于度量系统能够按时交付正常功率的概率；平均中断持续时间（MTBD）用于衡量系统的平均停电时间。
电气工程师可以通过计算这些指标来评估电力系统的可靠性水平。
二、改善电力系统的可靠性一旦评估出电力系统的可靠性存在问题，电气工程师就需要采取相应的改善措施。
以下是一些常用的改善电力系统可靠性的策略：1.备用设备在关键的电力系统中引入备用设备是提高可靠性的一种常见策略。
例如，在变电站中设置备用变压器，一旦主变压器发生故障，备用变压器可以立即接替，从而避免系统停电。
2.多电源供应多电源供应是指引入多个电源，以增加系统供电的可靠性。
电气工程师可以在设计电力系统时考虑引入多个电源，如与公用电源并联使用蓄电池，或者与可再生能源并联使用以增加系统的可靠性。
3.故障自动检测和切换故障自动检测和切换是提高电力系统可靠性的一项重要措施。
通过引入自动检测装置和切换装置，一旦系统发生故障，可以迅速检测到故障位置，并实现系统的自动切换，从而避免故障影响到整个系统。
4.定期维护和检修定期维护和检修是保持电力系统可靠性的必要措施。
电力系统中的可靠性评估方法探究
电力系统中的可靠性评估方法探究电力系统作为支持现代工业与生活的重要基础设施，其可靠性评估是确保稳定供电的关键。
可靠性评估是通过分析电力系统的各种风险和故障情况，评估系统在正常运行和异常情况下的可靠性，并制定相应的应对方案，以确保电力系统的连续供电。
本文将探究电力系统中的可靠性评估方法。
一、可靠性评估的背景与意义电力系统作为现代生活和工业生产不可或缺的能源供应系统，其可靠性直接关系到社会经济的稳定运行。
对电力系统的可靠性进行评估，可以帮助电力公司和相关部门了解系统的安全性和可用性，更好地管理和维护电力系统，预防事故发生，并提高供电质量和供电可靠性。
二、可靠性评估的方法1. 可靠性指标在进行可靠性评估之前，需要明确可靠性指标，以衡量电力系统的可靠程度。
常用的可靠性指标包括可用性、故障频率、平均修复时间和系统不可用时间等。
- 可用性：反映电力系统在给定时段内正常运行的概率。
- 故障频率：衡量单位时间内电力系统发生故障的次数。
- 平均修复时间：指电力系统从故障发生到完全修复所需的平均时间。
- 系统不可用时间：指电力系统在给定时段内无法提供正常供电的时间。
2. 故障树分析法故障树分析法是一种常用的可靠性评估方法，在评估电力系统的可靠性和安全性时具有广泛的应用。
故障树分析法将故障事件建模为一棵树，通过分析故障事件发生的逻辑关系和概率，计算整个系统发生故障的概率。
3. 事件树分析法事件树分析法是一种用于评估各种事件发生概率和后果的方法。
在电力系统的可靠性评估中，事件树分析法可以用于分析各种故障事件、事故和灾害的发生概率，以及相关的人员伤亡和经济损失。
4. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的可靠性评估方法。
它通过随机模拟电力系统中各种可能的故障和异常情况，计算系统的可靠性指标。
蒙特卡洛模拟方法具有高灵活性和较高的精确度，能够有效评估电力系统的可靠性。
5. 可靠性评估软件和工具随着计算机技术的发展，出现了许多用于电力系统可靠性评估的软件和工具。
电力系统可靠性评估中的分层均匀抽样法
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１０２６．２０１２．２０．００４电力系统可靠性评估中的分层均匀抽样法黄江宁１，郭瑞鹏１，赵 舫１，王晓滨２（１．浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市３１００２７；２．浙江省电力设计院，浙江省杭州市３１００１２）摘要：为避免传统蒙特卡洛抽样方法在系统可靠性评估中抽样效率低下的问题，文中结合重要抽样法与分层抽样法的思想，提出了分层均匀抽样法，以实现对系统故障状态的高效评估。
该方法综合考虑了系统故障概率与故障影响，直接对系统故障的后果进行抽样，避免了常规方法中构造Ｍ维空间抽样函数的困难。
文中对系统各重故障状态进行了分层均匀抽样，并通过自寻优的方式优化分配各层的抽样次数，有效地降低了抽样方差。
该方法完全避免了对系统零故障状态的抽样，使其抽样效率不受系统可靠性改变的影响，可用于高可靠性电力系统的评估。
文中从理论上推导了该方法的合理性，并通过对ＩＥＥＥ－ＲＴＳ ７９系统以及修改后的高可靠性系统算例评估，证实了算法的适用性。
关键词：可靠性评估；蒙特卡洛抽样；分层抽样；重要抽样；电力系统收稿日期：２０１１－１１－１７；修回日期：２０１２－０３－１２。
国家高技术研究发展计划（８６３计划）资助项目（２０１１ＡＡ０５Ａ１１８）。
０ 引言为保证电力系统的安全稳定运行，电力系统可靠性评估受到了极大地重视［１－２］。
目前的电力系统可靠性评估方法，主要分为解析法和蒙特卡洛模拟法。
解析法对系统状态进行枚举，物理概念清晰、数学模型精确，但其计算量随着系统规模的增大而呈指数增长，由于时间与资源的限制，该方法仅适用于元件个数较少的小型电力系统可靠性评估。
蒙特卡洛模拟法通过随机抽样的方式对系统指标进行估计，计算量与系统规模无密切关系，因此更适用于大型电力系统的可靠性评估［３－８］。
由于常规蒙特卡洛模拟法的抽样效率对事件发生的概率非常敏感，导致该方法在高可靠性系统中抽样收敛速度大大降低，因此更适用于低可靠性系统的评估［６］。
电力系统可靠性评估中的改进拉丁超立方抽样方法
电力系统可靠性评估中的改进拉丁超立方抽样方法电力系统可靠性评估中的改进拉丁超立方抽样方法张巍峰1,车延博1,刘阳升2(1.智能电网教育部重点实验室,天津大学,天津市300072;2.同济大学电子与信息工程学院,上海市201804)摘要:将拉丁超立方抽样方法与重要抽样方法相结合,提出了一种应用于电力系统可靠性评估的改进拉丁超立方抽样方法三该方法首先通过重要抽样改变原系统样本空间的概率分布,然后对新概率分布进行拉丁超立方抽样,降低了抽样方差,避免了系统正常状态的大量重复抽样三应用该方法对IEEE -RTS 系统与IEEE -RTS 修改系统进行可靠性评估,并与常规非序贯蒙特卡洛抽样方法和传统拉丁超立方抽样方法的结果进行了比较三比较结果验证了所提出的方法在保证一定计算精度的条件下,可降低抽样方差,提高抽样效率,并且可适用于高可靠性的系统可靠性评估三关键词:电力系统;可靠性评估;蒙特卡洛模拟;重要抽样;拉丁超立方抽样收稿日期:2014-02-20;修回日期:2014-07-28三国家国际科技合作与交流专项资助项目(2013DFA11040)三0一引言电力系统可靠性评估主要是在考虑电力元件故障时对电力系统自身维持正常二连续的供电能力的评估,对电网的规划运行具有重要意义[1-4]三国内外电力系统可靠性评估的方法,主要有解析方法与蒙特卡洛模拟方法三其中蒙特卡洛模拟方法包括序贯蒙特卡洛模拟方法二非序贯蒙特卡洛模拟方法[5]三由于非序贯蒙特卡洛模拟方法不考虑系统中元件的时间状态序列,因此不具有序贯蒙特卡洛模拟方法统计时序可靠性指标的功能,但是非序贯蒙特卡洛模拟方法能大大降低仿真时间,因此在大电网可靠性评估中得到了广泛应用三传统非序贯蒙特卡洛模拟方法对事件的概率非常敏感,致使该方法在高可靠性系统中抽样速度大大降低三关于可靠性评估,文献[6]采用重要抽样方法对发输电系统可靠性进行了评估,取得了一定的效果,但没有给出样本空间重要度函数的构建方法三文献[7]提出了自适应重要抽样技术,但由于抽样密度初值根据系统概率特性构造,因此在系统可靠性高时会降低抽样效率三文献[8]提出了针对系统可靠性影响不同选择不同最优乘子的重要抽样技术三文献[9]提出了分层均匀抽样方法,通过对系统各重故障状态进行分层抽样,避免了零故障状态的重复抽样,但抽样过程相对复杂三文献[10]提出了一种自适应分层重要抽样方法,但抽样过程过于复杂,限制了该方法的推广三拉丁超立方抽样(Latin h yp ercube sam p lin g ,LHS )属于分层抽样,是一种有效地用采样值反映随机变量整体分布的方法[11]三该方法由M.D.McKa y 等人在1979年提出,其目的是确保抽样区域可以被抽样点全部覆盖三目前,已有学者将该方法应用于电力系统的研究中,如电力系统充裕度规划[12]二风力发电调度规划[13]二概率潮流计算[14-16]二电力系统可靠性分析[17-18]等三文献[14]提出了基于Gram -Schmidt 序列正交化的LHS 概率潮流算法,有效地提高了采样效率三文献[15]针对传统LHS 方法的采样数必须固定的缺点,提出了基于扩展LHS 方法的概率潮流算法三文献[16]提出了多项式正态变换与LHS 方法结合的蒙特卡洛模拟方法,先通过多项式正态变换建立输入随机变量的概率分布,然后应用LHS 方法获得系统支路潮流与节点电压的概率分布,该方法计算快速二结果可靠三文献[17]将LHS 方法与序贯蒙特卡洛模拟方法结合,应用于含可再生能源发电系统可靠性评估中三文献[18]针对发电系统可靠性评估的特点,提出了离散LHS 方法,获得了较好的结果三基于以上综述,本文提出了一种改进LHS 方法,并将其应用于发输电系统可靠性评估中三1一非序贯蒙特卡洛模拟方法1.1一原理应用非序贯蒙特卡洛模拟方法进行电力系统可靠性评估主要分为3个步骤:①系统状态抽样;②状态估计;③可靠性指标计算三对于由n 个元件组成的系统,X =[X 1,X 2,,25Vol.39No.4Feb.25,2015DOI :10.7500/AEPS20140220002。
含可再生能源电力系统可靠性评估的非参数重要性分层抽样法
含可再生能源电力系统可靠性评估的非参数重要性分层抽样法蔡霁霖;郝丽丽;张柯琪
【期刊名称】《电力系统自动化》
【年(卷),期】2022(46)7
【摘要】现代电力系统中的间歇式可再生能源占比不断增长,使电力系统可靠性评估的传统方法的效率大幅降低。
为此,提出了一种电力系统可靠性评估的非参数重要性分层抽样法,解决了拉丁超立方采样与非参数重要性采样结合时难以进行样本相关性控制的问题,实现了这2种方法的有机结合。
该方法可将系统状态样本集中在对可靠性指标贡献大的重要区域,且减少了样本的重复,因此可显著提升含多新能源厂站的现代电力系统可靠性评估的效率。
利用实际风电场、光伏电站和水电站的历史出力数据修改了IEEE RTS-79标准测试系统并开展算例仿真,结果显示所提出的非参数重要性分层抽样法的计算速度明显超过单独的重要性采样法,证明了该方法的有效性。
【总页数】12页(P104-115)
【作者】蔡霁霖;郝丽丽;张柯琪
【作者单位】南京工业大学电气工程与控制科学学院;国网常州供电公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM7
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3.基于概率序列的含风光电力系统可靠性评估方法
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5.改进的重要抽样法在电力系统可靠性评估中的应用
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