基于贝叶斯网络的连锁故障概率模型

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1、Y电力安全技术第l3卷(2011年第7期)基于贝叶斯网络的连锁故障概率模型王多,王维洲,靳丹,于会泉,刘文颖2(1.甘肃省电力公司,甘肃兰州730050;2.华北电力大学,北京102206)[摘要]在分析连锁故障传播机理的基础上,按照连锁故障发生、发展的物理过程,分析系统潮流转移时线路的自,I每界特性,结合连锁故障发展阶段的概率特点,基于贝叶斯网络方法的连锁故障概率分析,建立了一种电网连锁故障的概率分析模型。通过对连锁故障过程的模拟,用系统负荷损失指标对连锁故障进行风险评估,分析系统的薄弱环节,研究降低连锁故障风险的预防策略。通过

2、对我国某区域电网算例演示,验证了所构建的连锁故障概率模型的可行性、有效性。[关键词]连锁故障;电力系统;负荷损失;贝叶斯网络;概率分析近年来,国内外发生的很多大停电事故都表现系统,正确的分析模型是对连锁故障进行定量分析为连锁故障uJ,这类停电事故的共同特点是:开并进而提出预防策略的基础。本文按照电网连锁故始往往是某一元件受到干扰,引起该元件正常工作障的物理过程并结合各阶段事件的概率特点,充分的破坏,如果不能及时处理,随着时间的推移,造考虑到网络结构的拓扑关系,以及系统潮流转移对成事故的连锁I生扩大,波及其他元件甚至整个系统,线路元

3、件间的不同影响,基于贝叶斯网络方法,结依次引起其他元件相继断开,最后造成大面积停电合电力系统中线路元件集群故障后的概率特性,建事故。这类事故发生的概率虽然不大,但危害极大,立了一种电网连锁故障的概率模型分析方法,并通随着国内外对连锁故障问题认识的不断深化,如何过对连锁故障过程的模拟,用系统负荷损失等指标构建合理的电网连锁故障模型已成为这一领域的众对连锁故障进行风险评估,找到系统的薄弱环节。多专家学者所关注的焦点。文中通过我国某区域电网算例对所提概率分析模型迄今为止,国内外学者在连锁故障研究领域做和风险评估方法的合理性及其在电力系统

4、中的应用了大量的工作~-4I~美国的Carreras、Dobson等学进行了验证说明。者开始采用自组织临界理论来解释电网的连锁故障问题,提出的OPA模型、CASCADE模型、HOT1连锁故障传播机理(HighlyOptimizedToMrance)理论以及分支过程模型等是以复杂系统理论为基础并结合电力系统的1.1连锁故障发展过程实际而构造的[5-7]o文献[8】考虑了对包含传输线简单来说,连锁故障是由于系统中某一个元件和发电机连锁故障的大规模停电事故进行定性模拟故障,导致一系列其他元件停运的连锁反应,是一和分析的CASCADE模型

5、。文献[9]描述了幂率关种发生概率较低但危害严重的事故。在很多大停电系的HOT理论,能够较合理地说明故障统计数据事故的初始阶段,潮流转移是使电网运行状态进一的初始分布规律。但这些模型也存在明显不足:这步恶化的主要原因,图1显示了大停电的发展过程。些模型实际上并不注重连锁故障发展过程的物理细从图中可以看出,连锁故障的发展阶段是一个复杂节,而是强调电网发生连锁故障的初始条件以及电的过程,其间伴随着低电压、过负荷、保护动作、网发生连锁故障的长期宏观总体特性,是一种定性解列和失稳,因此建立同实际电网相近的连锁故障的连锁故障机理分析方法。模

6、型是分析连锁故障的前提条件。电力系统是一个复杂的非线性动态系统,系统当电网发生元件故障时,由于线路故障后负荷中任一地点发生故障,都将在不同程度上涉及整个的转移,使其他线路元件故障的概率上升,而自临一9一第13卷(2011年第7期)电力安全技术Y界线路集群u训的存在以及故障后对系统负荷转移应用该故障树方法能够较清晰地表示连锁故障的严重影响,使其余元件发生故障的概率更大。这的发展过程。当一个线路元件被切除后,与该线路样,当发生N—K故障时,由于网络存在自临界线紧密相关的线路过载以及保护装置误动的概率n2路的情况,故障后使其余元件故障概

7、率以幂指数上就大大提高,导致线路集群出现自临界状态是连锁升,且临界线路集群故障概率具有指数分布的特故障发展过程的最主要形式。点,如果再考虑保护动作等隐藏故障,就有可能发展为连锁故障。2基于贝叶斯网络的连锁故障概率分析2.1线路薄弱负荷的自临界特性2.1.1基于薄弱负荷指标的自临界线路集群由网络结构拓扑分析,系统负荷薄弱性u到严低电压,过负荷保护动作,切除线路、发重导致了线路元件分布的不均匀性,线路薄弱连接电机、负荷等加大了两节点之间元件的故障风险,使电力系统网络同时具备薄弱的聚集负荷和线路结构自临界特毳稳、蓍电压崩溃簇现象l—十I

8、!屯!⋯查~!竺lJ性,相关线路称为自临界线路。图1大停电发展过程示意由于自临界线路所带负荷的薄弱性,使得自临界线路故障,引起相关区域内其他自临界线路元件1.2连锁故障的贝叶斯网络模型的故障概率大大提高,且随着故障后网络拓扑的变从国内外电网大停电事

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