第 1 章 緒 論

1.1 課題背景及意義
21 世紀(jì)以來，經(jīng)濟(jì)建設(shè)與社會可持續(xù)發(fā)展的矛盾逐漸凸顯，人口眾多且走在強(qiáng)國復(fù)興道路上的中國，已經(jīng)成為世界能源消耗量排名第二的國家。石油、煤炭等能源的全球儲量有限，這些常規(guī)能源緊缺的狀況直接影響著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，電力行業(yè)是受能源影響較為嚴(yán)重的領(lǐng)域之一。此外，由化石燃料消耗所引起的環(huán)境污染問題也亟待解決，尤其是近兩年來我國北方地區(qū)霧霾天氣頻發(fā)，嚴(yán)重影響到人們的日常生活與健康狀況。在這種背景下，開發(fā)利用新能源，改變傳統(tǒng)依賴于煤炭的電力結(jié)構(gòu)成為實(shí)現(xiàn)我國可持續(xù)發(fā)展的重要途徑之一。新型電力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)是解決目前能源問題與環(huán)境問題的相互制約，并同時兼顧我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這就要求我們優(yōu)化電力結(jié)構(gòu)需從優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)入手，利用新能源發(fā)電是順應(yīng)時代發(fā)展的產(chǎn)物，新能源的開發(fā)與利用將開辟我國能源研究領(lǐng)域的新局面。本文所提到的新能源指的是風(fēng)能、太陽能、地?zé)崮�、海洋能以及生物質(zhì)能等非化石能源[1]，相應(yīng)地，新能源發(fā)電的種類由其所利用的一次能源進(jìn)行區(qū)分，主要有風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、地?zé)岚l(fā)電、海洋能發(fā)電以及生物質(zhì)能發(fā)電等。目前，世界范圍內(nèi)發(fā)展速度較快的為風(fēng)電與光伏。2008 年起，美國和中國的風(fēng)電發(fā)展勢頭強(qiáng)勁，美國超過德國成為世界風(fēng)電裝機(jī)總量第一的國家，與此同時，中國也第一次超過印度，風(fēng)電裝機(jī)總量位居亞洲第一。2012 年，中國風(fēng)電發(fā)展迎來了前所未有的高峰，第一次超過美國，位居世界第一。中國風(fēng)能協(xié)會理事長賀德馨預(yù)測中國風(fēng)電裝機(jī)總?cè)萘?015 年將達(dá)到 1 萬兆瓦，2020 年將達(dá)到 3 萬兆瓦。同風(fēng)力發(fā)電一樣，光伏發(fā)電也逐漸受到世界范圍內(nèi)的重視與青睞。我國地處北溫帶與亞熱帶，全年日照時間在 2 300小時以上的地域占我國總領(lǐng)土面積的 2/3，太陽能資源十分豐富[2,3]，對其進(jìn)行開發(fā)和利用將起到緩解能源緊缺的作用，有利于實(shí)現(xiàn)我國社會的可持續(xù)發(fā)展，有利于提高人民的生活水平[4,5]。
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1.2 電力系統(tǒng)可靠性評估概述
開展電力系統(tǒng)可靠性評估的目的是保證電力系統(tǒng)在出現(xiàn)不確定因素的情況下可以正常運(yùn)行。電力系統(tǒng)本質(zhì)上是一個大系統(tǒng)，所以需要用系統(tǒng)工程的原理來分析，電力系統(tǒng)可靠性分析的實(shí)質(zhì)是以電力系統(tǒng)可靠運(yùn)行為前提，通過系統(tǒng)分析、系統(tǒng)建模、系統(tǒng)評估的方法改善系統(tǒng)性能，以達(dá)到最優(yōu)設(shè)計(jì)、最優(yōu)管理或最優(yōu)控制等目標(biāo)。大規(guī)模電力系統(tǒng)中的故障發(fā)生具有隨機(jī)性，往往一些不可預(yù)見的故障模式更容易造成嚴(yán)重的后果。為了盡可能的減少系統(tǒng)組件故障對系統(tǒng)供電能力的影響，在電力系統(tǒng)規(guī)劃及運(yùn)行時都需要進(jìn)行可靠性評估，這也是許多供電企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容之一。關(guān)于電力系統(tǒng)可靠性分析的研究可以追溯到 1969 年，，第一篇關(guān)于電力系統(tǒng)可靠性分析的文章誕生了，其作者為國際知名學(xué)者 R.Billinton[13]。此后，越來越多的專家和學(xué)者開始對該領(lǐng)域進(jìn)行深入研究。電力系統(tǒng)可靠性分析在可靠性建模、分析方法以及工程實(shí)際應(yīng)用等諸多方面都取得了巨大的進(jìn)步[14-17]。電力系統(tǒng)為一個復(fù)雜的大系統(tǒng)，很難將其作為一個整體來進(jìn)行可靠性評估。通常采用的是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分層的模式分別對發(fā)電系統(tǒng)、發(fā)輸電組合系統(tǒng)以及配電系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評估[18-20]。圖 1-1 所示為可靠性評估的層級圖，第一層為發(fā)電系統(tǒng)可靠性研究，主要包括發(fā)電廠有效度、發(fā)電容量裕度以及互聯(lián)發(fā)電系統(tǒng)可靠性等研究內(nèi)容；第二層為發(fā)輸電系統(tǒng)可靠性研究，近年來的一個研究熱點(diǎn)是高壓直流輸電系統(tǒng)的可靠性分析；第三層為配電系統(tǒng)可靠性研究，主要研究含變電站、保護(hù)系統(tǒng)的配電網(wǎng)可靠性分析，關(guān)于此方面的研究內(nèi)容已較為成熟。
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第 2 章 新能源發(fā)電可靠性建模

2.1 引言
各種新能源發(fā)電的出力特點(diǎn)不同，隨機(jī)性、波動性較大，當(dāng)大規(guī)模新能源發(fā)電并網(wǎng)后，電網(wǎng)的供電可靠性將受到影響。因此，需要對新能源發(fā)電的出力值進(jìn)行較準(zhǔn)確預(yù)測，建立合理的預(yù)測模型至關(guān)重要。以風(fēng)力發(fā)電為例，其一次能源不可控，所以風(fēng)力發(fā)電為間歇式發(fā)電，不能以常規(guī)電源的角度進(jìn)行分析，開展對風(fēng)速的準(zhǔn)確預(yù)測對電力系統(tǒng)可靠性分析有著重要的意義。目前，關(guān)于風(fēng)電場風(fēng)速預(yù)測模型的研究還沒有達(dá)到令人滿意的程度，常用的風(fēng)速預(yù)測方法主要有時間序列法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、灰色預(yù)測法、卡爾曼濾波法等[40]。同樣，對于光伏發(fā)電系統(tǒng)來說，其出力的不確定性主要來自于該地區(qū)的光照強(qiáng)度�，F(xiàn)有研究中，常用 Beta 函數(shù)、正態(tài)分布、混合高斯函數(shù)等作為光照強(qiáng)度的概率分布函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對光伏發(fā)電系統(tǒng)出力值的模擬[41,42]。二十世紀(jì)末期，Vapnik 和 Corinna Cortes 首次提出了支持向量機(jī)的概念，它是一種基于數(shù)學(xué)方法和優(yōu)化技術(shù)的學(xué)習(xí)型機(jī)制。隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的逐漸成熟以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等機(jī)器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展遇到了瓶頸，近年來，支持向量機(jī)的研究得到了迅速發(fā)展。目前，支持向量機(jī)算法在模式識別、概率密度函數(shù)估計(jì)、回歸估計(jì)等方面都表現(xiàn)出優(yōu)良的性能。考慮到支持向量機(jī)算法的泛化能力較好，在處理小樣本、非線性等問題時表現(xiàn)出的特有優(yōu)勢，本課題研究中以支持向量機(jī)回歸模型為基礎(chǔ)，建立了一個適用于不同新能源發(fā)電的數(shù)據(jù)預(yù)測模型，在保證預(yù)測精度的前提下簡化了新能源發(fā)電可靠性建模的步驟，奠定了可靠性分析的基礎(chǔ)。
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2.2 基于 SVM 的時序數(shù)據(jù)滾動預(yù)測模型
核函數(shù)理論的研究要早于 SVM，但直到 Vapnik 將其應(yīng)用在 SVM 的非線性問題后，才引起學(xué)者們的廣泛重視。由式(2-9)可知，引入映射函數(shù) φ (x)可將原始非線性可分樣本集轉(zhuǎn)換到高維特征空間后再進(jìn)行處理，這種思想來源于模式識別原理。然而，在低維空間維數(shù)較大的情況下，映射后的高維空間維數(shù)可能會非常大，嚴(yán)重時會出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)”。核函數(shù)通過內(nèi)積的形式出現(xiàn)，可直接忽略確定 φ (x)的步驟，因而可以有效的緩解“維數(shù)災(zāi)”， ( x,x)ik 即為所謂的核函數(shù)。支持向量機(jī)模型當(dāng)中的主要元素為核函數(shù)，它將直接影響支持向量機(jī)的性能，起到度量數(shù)據(jù)間依賴關(guān)系、攜帶先驗(yàn)知識的作用。Vapnik 等最早提出的 SVM 求解算法是以解決一個線性約束的二次規(guī)劃問題為最終目標(biāo)，其算法編程比較復(fù)雜且收斂速度較慢，難以推廣使用。進(jìn)一步的研究中考慮到 SVM 最優(yōu)化問題為典型的凸二次規(guī)劃問題且該優(yōu)化問題的解具有稀疏性，于是研究人員利用這些優(yōu)良性能構(gòu)造出了求解 SVM 的快速算法。
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第 3 章 基于混合抽樣的系統(tǒng)狀態(tài)選擇.....19
3.1 可靠性評估的基本方法.........19
3.2 改進(jìn)的狀態(tài)抽樣法.....20
3.2.1 蒙特卡羅模擬法的基本原理 .....20
3.2.2 混合抽樣的基本思想 .....23
3.3 算例分析.........25
3.4 本章小結(jié).........27
第 4 章 計(jì)及新能源發(fā)電影響的系統(tǒng)狀態(tài)分析.....29
4.1 基于鄰接矩陣的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)判斷.........29
4.1.1 節(jié)點(diǎn)鄰接矩陣 .....29
4.1.2 圖的連通性判據(jù) .......30
4.2 基于潮流跟蹤的新能源發(fā)電影響因子.........30
4.3 考慮新能源發(fā)電影響的最優(yōu)切負(fù)荷模型.....34
4.4 算例分析.........37
4.5 本章小結(jié).........39
第 5 章 考慮含大規(guī)模新能源發(fā)電的系統(tǒng)可靠性評估.....40
5.1 可靠性評估指標(biāo)體系.......40
5.2 可靠性評估流程.........44
5.3 算例分析.........45
5.4 本章小結(jié).........53

第 5 章 考慮含大規(guī)模新能源發(fā)電的系統(tǒng)可靠性評估

5.1 可靠性評估指標(biāo)體系
按照適用對象的不同，可靠性指標(biāo)可分為系統(tǒng)指標(biāo)與節(jié)點(diǎn)指標(biāo)；按照屬性的不同，可將其分為概率性指標(biāo)與確定性指標(biāo)；按照計(jì)算過程的不同，也可將其分為基本指標(biāo)與導(dǎo)出指標(biāo)。目前關(guān)于電力系統(tǒng)可靠性指標(biāo)的研究已取得了較為成熟的研究結(jié)果[67-69]，通常在制定可靠性評估的指標(biāo)體系時，要綜合考慮研究對象與研究目的，盡量選擇涵蓋系統(tǒng)不同性能且指標(biāo)之間交叉性較小的一組指標(biāo)，關(guān)于可靠性指標(biāo)的計(jì)算并非越復(fù)雜越好，簡潔明了能反映系統(tǒng)性能者為優(yōu)，旨在獲得較為準(zhǔn)確恰當(dāng)?shù)目煽啃栽u估結(jié)果。下面給出本研究中制定的一組可靠性指標(biāo)體系。對各子系統(tǒng)進(jìn)行分析，對于支路容量越限的情況，若通過機(jī)組開停調(diào)節(jié)后仍出現(xiàn)傳輸容量越限，則采用基于新能源發(fā)電影響的最優(yōu)切負(fù)荷模型進(jìn)行負(fù)荷削減量的求解。統(tǒng)計(jì)負(fù)荷削減量、負(fù)荷削減時間等參數(shù)，計(jì)算可靠性指標(biāo)體系，并判定指標(biāo)結(jié)果是否滿足精度要求，不滿足則重新選擇系統(tǒng)狀態(tài)，滿足要求則輸出最終可靠性指標(biāo)體系。

結(jié) 論

本文主要以含大規(guī)模新能源發(fā)電的電力系統(tǒng)為研究對象，在建立合理的可靠性模型以及改進(jìn)傳統(tǒng)可靠性分析方法的基礎(chǔ)上對電力系統(tǒng)可靠性問題進(jìn)行了研究。論文完成的主要工作如下：
(1) 建立了基于支持向量機(jī)的時序數(shù)據(jù)滾動預(yù)測模型，用于預(yù)測新能源電源的一次能源轉(zhuǎn)換參數(shù)，如風(fēng)速、太陽輻照度等。該模型將較為先進(jìn)的支持向量機(jī)回歸方法應(yīng)用到數(shù)據(jù)預(yù)測模型中，由樣本訓(xùn)練和滾動預(yù)測兩部分組成，在保證預(yù)測精度的前提下能夠?qū)崿F(xiàn)對不同新能源轉(zhuǎn)換參數(shù)的滾動預(yù)測，為計(jì)算實(shí)時的新能源輸出功率提供了數(shù)據(jù)支持。
(2) 建立了基于混合抽樣的系統(tǒng)狀態(tài)選擇方法，將故障重數(shù)截止法與蒙特卡羅模擬法相結(jié)合，可起到揚(yáng)長避短的效果。對狀態(tài)空間進(jìn)行劃分，在各部分空間內(nèi)有針對性的進(jìn)行抽樣，可減少重復(fù)抽樣的次數(shù)，達(dá)到提高狀態(tài)抽樣效率的目的。在 MATLAB 環(huán)境下編程，實(shí)現(xiàn)了對 RBTS 可靠性標(biāo)準(zhǔn)測試系統(tǒng)的狀態(tài)抽樣，仿真結(jié)果表明混合抽樣法較傳統(tǒng)的蒙特卡羅模擬法更有優(yōu)越性，在滿足可靠性指標(biāo)精度的前提下，能夠顯著降低可靠性評估的時間。
(3) 改進(jìn)了系統(tǒng)狀態(tài)分析中的最優(yōu)切負(fù)荷模型，在潮流跟蹤算法的基礎(chǔ)上，定義了新能源發(fā)電影響因子，可定量展現(xiàn)出新能源發(fā)電對系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)可靠性的影響。從新能源發(fā)電影響因子的角度考慮節(jié)點(diǎn)負(fù)荷削減的優(yōu)先級，并同時兼顧了常規(guī)機(jī)組爬坡速率、新能源滲透率的約束。將改進(jìn)后的最優(yōu)切負(fù)荷模型應(yīng)用到含風(fēng)電場的 RBTS 可靠性測試系統(tǒng)中，以傳統(tǒng)切負(fù)荷模型作對比算例，仿真結(jié)果表明新的最優(yōu)切負(fù)荷模型更符合實(shí)際情況且具有可靠性優(yōu)化的效果。
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參考文獻(xiàn)（略）