基于馬爾科夫鏈的電力系統運行可靠性快速評估

發布日期：2017-07-03 來源：中國知網 作者：王勇韓學山丁穎繩潔 瀏覽次數：621

從概率角度，實施運行環境下電力系統運行可靠性水平的評估與預測，對電力系統運行調控策略的科學制定顯得越來越重要[1]。由于電力系統規模大，元件數量多，當前電力系統可靠性評估多采用蒙特卡羅模擬法[2-5]。但因模擬法需要的計算資源大，收斂速度慢等缺點，難以在運行環境下使用。為此，有文獻采用模擬與解析混合的形式[6]，或試圖直接采用解析的方法[7-8]，以快速獲得可靠性指標。文獻[6]將基于馬爾可夫鏈的蒙特卡洛方法引入到電力系統運行可靠性評估研究中，但在元件狀態取樣時使用 Gibbs 抽樣器來產生模擬所需要的馬爾可夫鏈，雖然可以提高蒙特卡羅法的收斂速度，卻并不能從根本上彌補模擬法的缺陷。文獻[8]基于最小割集思想，提出發輸電組合電力系統概率密度分布的解析計算方法，但尚處于理論探討階段，難于用于工程實際中。
顯然，目前電力系統可靠性研究多是以當前可靠性水平判定為焦點，其實質還是一種計算方法的研究，其研究結果不能滿足運行條件下對計算時間的要求，只能離線使用。同時，在運行環境下，掌握目前運行可靠性水平是基礎，預測未來電力系統運行可靠性水平變化是關鍵，也是電網運行控制的根本馬爾科夫過程的“無記憶性”，即過去（當期以前的歷史狀態）對于預測將來(當期以后的未來狀態)是無關的，使得可以在給定當前知識或信息的情況下，預測將來的發展過程，目前已應用于電力系統安全性評價與預測[9]、設備檢修決策[10]、最優變壓器備用方案確定[11]、繼電保護系統可靠性分析及冗余配置[12-13]、負荷預測[14]及光伏發電系統輸出功率預測[15]等領域。由此，基于馬爾科夫鏈，本文從整個電力系統運行的角度，提出可靠性等值的模型和分析方法，實現電力系統當前可靠性水平的評估，以及快速預測電力系統可靠性的發展趨勢。首先定義了便于工程實現的電力系統狀態；然后利用歷史的數據樣本 (因缺乏歷史數據，本文中基于序貫蒙特卡羅方法) 模擬電力系統在連續時間斷面上的狀態，并統計每個時間斷面的電力系統狀態分布及相鄰時間斷面的電力系統狀態轉移，得到馬爾科夫狀態轉移矩陣，利用電力系統狀態轉移矩陣和初始電力系統狀態，快速解析獲得電力系統未來狀態概率分布的變化及其平穩的狀態概率。最后利用 RBTS 6 節點算例論證本文方法的有效性。更多詳細內容請見附件