电力系统风险评估2012

电力系统风险评估绪论1.1电力系统中的风险•风险和可靠性的关系–描述同一个事实的两个方面：更高的风险即更低的可靠性•本课程的目的：讨论电力系统风险评估的模型、方法及其工程应用•电力系统风险的根源：设备的随机故障，负荷的波动，市场环境下多变的市场需求及市场参与者的行为，可间歇性能源入网。。。•风险管理包括：–实施风险的定量评估：建立表征系统风险的指标–确定降低风险的措施：意味着投资–确认可接受的风险水平：对技术、经济、社会以及环境等因素进行综合评估•电力系统风险评估适用的领域：–发、输、配系统的规划–电源规划–运行风险评估–设备维修–设备备用分析–变电站接线分析–输电服务–。。。1.2电力系统风险评估的基本概念•风险=事件发生的概率X事件发生带来的损失•系统风险评估步骤–确定元件停运模型（第二章）–选择系统状态，计算发生的概率（两种方法）–评估所选择状态的后果（可能是简单的功率平衡分析，网络结构连通性分析，优化潮流，电压稳定分析）–计算风险指标（指标的概率分布，随机变量的期望值）•元件停运模型参数–由元件停运统计数据计算得到；•数据的预处理问题•数据的动态特性•评估所选系统状态的后果–由评估分类决定具体的运算–充裕性分析：表明系统设施是否能充分满足用户的负荷需求和系统运行的约束条件，只涉及到系统的稳态条件，不要求动态和暂态分析。–安全性分析：系统对动态和暂态扰动的响应能力。因此通常要进行动态、暂态或电压稳定性分析。–基于历史停运统计数据的评估•风险指标–反应停电规模，电压的变化或均值，潮流的变化或均值等–单位停电损失•基于用户损失函数的方法；•基于投资核算的方法；•基于国民生产总值的方法；第二章系统元件的停运模型可修复强迫失效•Componenttwo-statemodel:Upstate1Downstate2Failurerate:Repairrate:Failurerateandrepairrate:fromstatisticsofthetargetcomponent.Forexample:yearsofnotimesfailure.•AvailabilityA:timedowntimeuptimeupMTTRMTTFMTTFA111AU11MTTF1MTTR•MeanTimeToFailure(MTTF):•MeanTimeToRepair(MTTR):•UnavailabilityU:•Failurefrequencyf:UAMTBFf1•MeanTimeBetweenFailure(MTBF):MTBF=MTTF+MTTRExample:•Statisticsofa200MWgenerator:yeartimesyeartimes/350/68.5)year(17606.01MTTF)(0.002861yearMTTR98403.035068.5350MTTRMTTFMTTFA)/(589.598403.068.5yeartimesAAf•Thereliabilityofasystem:dependsonthereliabilityofthecomponentsinvolved,andsystem’stopology•Seriesconnectedsystem:niiiiniisAA11niins121Example:•Asimplepowersupplysystem:theavailabilityofeachcomponentis:generatorA1=0.990099,transformerA2=0.999933,busbarA3=0.999965,circuitbreakerA4=0.999833,transmissionlineA5=0.999334.whatistheavailabilityofthewholesystem?988907.0999334.0999833.0999965.0999933.0990099.022251iisAA•Parallelconnectedsystem:onlywhenallcomponentsfail,thesystemfails.niinssssniiiisU1211(a)Parallelconnectedsystem(b)EquivalentsystemExample:•Twotransformersareinparalleloperation.Statisticsare:2,1250/05.0ihMTTRyeartimesiiWhatisthefailurerateofthisparallelconnectedsystemandtheMTTFofthesystem?sssiiiiiiissiiiUyeartimesyeartimesMTTRMTTR22121/08.7004.352/04.3502854.01102854.02436525037.3514.70271/101423.008.7004.3505.005.032sisssssyearMTTFyeartimes•Integratedsystem:breakdownintoseriesconnectedsubsystemandparallelconnectedsubsystemExample•A:powersupplybus;C:loadpoint.SupposebusbarAisalwaysavailable.Question:–whatisthefailurerateofpointCandthetotaldowntime;–WhatisthereliabilityofpointcComponentFailurerateRepairrateComponentFailurerateRepairrateL10.57.5L30.17.5L20.57.5L40.67.5Parallelconnected1seriesconnected2Parallelconnected3•Parallelconnected1:L1//L2222111211212)(yeartimes/104279.0312yeartimes/23361168212•Seriesconnected2:L12+L3yeartimes/100428.01.0104279.03312123333121212123312123yeartimes/1171123•Parallelconnected3:L123//L4yeartimes/10103.031234yeartimes/23391234•Unavailability:•TotaldowntimeatbusbarC:•ReliabilityatbusbarC:7331234123412341044.0233910103.010103.0sUhUTs310386.08760%9999956.99%100)1(%100)87601(ssUTR•作业：–Matlab编程，实现可修复强迫失效相关计算。计划停运最简单的蒙特卡洛仿真流程ProbabilisticsystemstateEnoughruns?Recordloadshed,nodalvoltagesandpowerflowYStartEndNComputethereliabilityindicesOptimalpowerflow随机生产模拟：元件的投入状态，负荷的随机变化，间歇性电源出力变化…考虑连锁故障的MonteCarlo仿真流程timet=0t=t+1SimulateRandomOutagesSimulateGeneratorInstabilityConverged?noInitializeSystemStateSimulateSympatheticTrippingsRunPowerFlowShedloadyes12SimulateCascadeTrippingsAnyTrippingendyesnoyesEnoughSimulation?ComputeEnergyNotServedyesnoyes12对系统进行抽样元件的失效模型参考文献•考虑保护的隐性故障J.Chen,J.S.Thorp,I.Dobson.Cascadingdynamicsandmitigationassessmentinpowersystemdisturbancesviaahiddenfailuremodel.InternationalJournalofElectricalPowerandEnergySystems.2005,27:318-326•考虑天气变化对导体散热影响M.Anghel,K.A.Werley,A.E.Motter.Stochasticmodelforpowergriddynamics.The40thHICSS.2007•环境相依失效卢锦玲，朱永利.基于暂态能量裕度的电力系统脆弱性评估.电工技术学报，2010，25(6)：96-103（看2.1节）保护的隐性故障•当有线路断开时，与此线路两端相连的所有线路的保护均存在发生隐性故障的可能。•仅考虑单重隐性故障。考虑天气变化对导体散热影响•随机线路故障模型–线路l上发生的随机故障由泊松过程描述。即在时间段t中发生的故障的次数服从泊松分布，均值为风功率波动建模•WindTurbineGeneratorModelingcocorrcicirVSWtVSWtVVSWtVVSWtPSWtCSWtBASWtP00)(0)(2P(SWt):windturbineoutputSWt:WindspeedVci:cut-inwindspeedVr:ratedspeedVco:cut-outspeed05101520250.20.40.60.81.01.21.41.61.82.0FixedSpeedCharacteristicVariableSpeedCharacteristicWindspeed(m/s)Activepower(MW)P-Wcharacteristicestablishedfor1.5-MWdoubly-fed(continuous)and1.5-MWfixedspeedasynchronouswindgenerators(dotted).•Windspeedmodeling:–Drawingofanuniformlydistributednumberuontheinterval[0,1];–ApplicationofthatdrawnrandomnumberutotheWeibullCumulativeDistributionFunctionF(W,A,B)inordertodeterminetheassociatedwindspeedW.024681012141618200.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0uwNote:CumulativeDistributionFunction:p(xX)序贯蒙特卡洛仿真•状态时间抽样法–第1步：指定所有元件的初始状态（一般假定均处于运行状态）–第2步：对每一元件停留在当前状态的持续时间进行抽样。–第3步：在所研究的时间跨度内重复第2步，并记录所有元件的每一状态持续时间的抽样值，获得给定时间跨度内每一元件的随机状态转移过程。–第4步：组合所有元件的状态转移过程，