第一章  緒論 

1.1  研究背景與意義 
電力系統(tǒng)可靠性是指電網(wǎng)運(yùn)行在不同的工作狀態(tài)時(shí)，連續(xù)為用電客戶(hù)供給性能優(yōu)越、品質(zhì)良好的電能的能力。電力系統(tǒng)可靠性分為安全性(Security)和充裕度(Adequacy)指標(biāo)[1-4]。充裕度又稱(chēng)靜態(tài)可靠性，指的是電網(wǎng)中元件發(fā)生計(jì)劃停運(yùn)或非計(jì)劃停運(yùn)及負(fù)荷變化時(shí)，系統(tǒng)可以持續(xù)供電的能力[5]。安全性又稱(chēng)為動(dòng)態(tài)可靠性，指電網(wǎng)擾動(dòng)情況下的連續(xù)供電能力[6]。目前，國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家在充裕度評(píng)估方面取得了顯著成果，并將評(píng)估算法應(yīng)用于工程實(shí)際[7]。但隨著電力系統(tǒng)高速發(fā)展，實(shí)際電網(wǎng)的規(guī)模越來(lái)越大、結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜、自動(dòng)化程度越來(lái)越高，以往的充裕度評(píng)估算法以無(wú)法滿(mǎn)足工程實(shí)際的需求。因此，本文主要研究電力系統(tǒng)可靠性中充裕度的評(píng)估算法。電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、規(guī)模龐大，按不同功能分成發(fā)電系統(tǒng)、輸電系統(tǒng)、配電系統(tǒng)等子系統(tǒng)[8]。由于不同功能的子系統(tǒng)評(píng)估方法各不相同，本文主要針對(duì)電網(wǎng)的發(fā)輸電系統(tǒng)的可靠性評(píng)估算法進(jìn)行研究。 電網(wǎng)運(yùn)行正常時(shí)，系統(tǒng)中元件無(wú)故障，可以為用電客戶(hù)持續(xù)的提供品質(zhì)良好的電能。當(dāng)系統(tǒng)中某些元件由于非計(jì)劃或計(jì)劃停運(yùn)，引起節(jié)點(diǎn)電壓越限及線路的潮流越限，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生切負(fù)荷。電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估的主要內(nèi)容是根據(jù)元件的狀態(tài)概率分布，評(píng)估系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)為用電客戶(hù)提供電能的能力，并尋找系統(tǒng)可靠性的薄弱環(huán)節(jié)，為電力系統(tǒng)的運(yùn)行與規(guī)劃提供有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 
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1.2  電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估的研究現(xiàn)狀
目前，國(guó)內(nèi)外電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法主要有確定性方法與概率性方法兩類(lèi)[9]。其中，確定性方法的基本原理是對(duì)幾種確定的系統(tǒng)故障狀態(tài)與運(yùn)行方式計(jì)算，從而評(píng)估系統(tǒng)的可靠性。實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行中元件的故障是隨機(jī)的，負(fù)荷水平也隨用電量時(shí)時(shí)變化，因此，系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)具有不確定性，確定性方法的評(píng)估結(jié)果存在誤差較大，無(wú)法滿(mǎn)足工程實(shí)際的需求。概率性方法的基本原理是根據(jù)元件的概率分布，判斷系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，計(jì)算可靠性指標(biāo)，評(píng)估結(jié)果更加符合電網(wǎng)運(yùn)行的實(shí)際情況，因此更適用于電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估。概率性評(píng)估方法主要有模擬法和解析法[10]。兩種方法都是根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)空間的概率分布進(jìn)行可靠性評(píng)估，解析法是通過(guò)枚舉的形式，窮舉出系統(tǒng)所有的故障狀態(tài)，進(jìn)而分析系統(tǒng)的可靠性。模擬法又稱(chēng)為蒙特卡洛模擬法（MCS—Monte Carlo Simulation），該方法根據(jù)系統(tǒng)元件的狀態(tài)空間的概率分布，對(duì)系統(tǒng)所有元件進(jìn)行隨機(jī)抽樣，統(tǒng)計(jì)可靠性指標(biāo)，從而進(jìn)行可靠性評(píng)估[11]。 解析法采用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，枚舉系統(tǒng)各個(gè)運(yùn)行狀態(tài)，累加統(tǒng)計(jì)可靠性指標(biāo)。該方法計(jì)算精度極高，但隨著電網(wǎng)系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)目隨元件數(shù)目按指數(shù)規(guī)律增長(zhǎng)，無(wú)法應(yīng)用于實(shí)際電網(wǎng)的可靠性評(píng)估[12]。有專(zhuān)家提出忽略系統(tǒng)多重故障的簡(jiǎn)化解析法，一定程度上提高了解析法評(píng)估的速度，但應(yīng)用與大型電網(wǎng)系統(tǒng)計(jì)算量依然龐大，計(jì)算精度大大折扣。由于電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行的復(fù)雜性，解析法難以應(yīng)對(duì)隨機(jī)事件的發(fā)生，如負(fù)荷的變化、人為因素的影響，這些因素一定程度上影響了可靠性指標(biāo)的計(jì)算。因此，在實(shí)際的電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估中，主要采用蒙特卡洛模擬法。 
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第二章  基于蒙特卡洛法的電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估算法 

本文主要的研究對(duì)象是充裕度評(píng)估，即統(tǒng)計(jì)由于元件故障引起的電力系統(tǒng)切負(fù)荷的嚴(yán)重程度，從而綜合評(píng)估系統(tǒng)故障狀態(tài)下的不間斷供電能力。蒙特卡洛模擬法模擬過(guò)程中不受故障維數(shù)限制，對(duì)于實(shí)際電網(wǎng)的可靠性評(píng)估，相比解析法有著顯著的優(yōu)勢(shì)。 非序貫蒙特卡洛模擬法未考慮系統(tǒng)中元件的時(shí)間狀態(tài)序列，能大大降低仿真時(shí)間，在大電網(wǎng)可靠性評(píng)估中得到了廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)非序貫蒙特卡洛模擬法對(duì)小概率事件不敏感，導(dǎo)致可靠性較高的系統(tǒng)中抽樣效率大幅降低。如何提高抽樣效率對(duì)改善可靠性評(píng)估的速度至關(guān)重要。 

2.1  電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估模型 
 常用潮流分析模型，有交流潮流模型與直流潮流模型。在電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估中，直流潮流模型更加簡(jiǎn)單，運(yùn)算速度更快，且結(jié)果在工程誤差范圍內(nèi)。因此，本文選用直流潮流模型。 電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估過(guò)程分為①系統(tǒng)狀態(tài)抽樣；②狀態(tài)估計(jì)；③可靠性指標(biāo)計(jì)算[38]。其中，狀態(tài)估計(jì)包括對(duì)抽樣后的系統(tǒng)狀態(tài)直流潮流分析，判斷是否出現(xiàn)運(yùn)行約束越限，如果發(fā)生越限則對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行有功功率優(yōu)化，調(diào)整發(fā)電機(jī)組出力。若有功優(yōu)化后，系統(tǒng)恢復(fù)到正常運(yùn)行狀態(tài)，則繼續(xù)進(jìn)行下一次系統(tǒng)抽樣。如果有功優(yōu)化后的系統(tǒng)依然違背運(yùn)行約束條件，則采用最優(yōu)切負(fù)荷模型對(duì)故障系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)荷削減[39]。
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2.2  蒙特卡洛模擬法基本原理 
Monte-Carlo 模擬法又稱(chēng)為計(jì)算機(jī)模擬法，是工程應(yīng)用中的一種數(shù)學(xué)計(jì)算方法[40]。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和普及，Monte-Carlo 模擬法因其在解決復(fù)雜工程問(wèn)題的模擬上的優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用的范圍越來(lái)越廣泛。Monte-Carlo 方法用來(lái)解決可靠性問(wèn)題在近幾十年得到迅速發(fā)展，尤其是用于電力系統(tǒng)可靠性的研究方面。Monte-Carlo 模擬法的基本原理是根據(jù)隨機(jī)變量樣本空間的概率分布，通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)的手段，計(jì)算樣本某一事件發(fā)生的概率，或者樣本某一事件屬性的平均值，并以此作為所求事件發(fā)生的概率估計(jì)或隨機(jī)變量期望的估計(jì)[41]，Monte-Carlo 模擬法按模擬過(guò)程是否與時(shí)間有關(guān)，分為序貫蒙特卡洛模擬法與非序貫蒙特卡洛模擬法。
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第三章  基于改進(jìn) LHS 的電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估算法 ....... 14 
3.1  重要抽樣法 ..... 14 
3.1.1  重要抽樣法原理........... 14 
3.1.2  基于 IS 的電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估 ......... 15 
3.1.3  算例分析 ...... 18 
3.2   LHS 法 ........... 20 
3.3  改進(jìn) LHS 抽樣法 .... 25 
3.3  本章小結(jié) ......... 31 
第四章  電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估中的改進(jìn)交叉熵重要抽樣法 ..... 32 
4.1  對(duì)偶變數(shù)抽樣法 ..... 32
4.2  交叉熵抽重要樣法 ......... 36
4.3  改進(jìn)交叉熵抽重要樣法 ......... 43
4.4  本章小結(jié) ......... 50 
第五章  結(jié)論與展望 .... 52 
5.1  結(jié)論 ......... 52 
5.2  展望 ......... 53 

第四章  電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估中的改進(jìn)交叉熵重要抽樣法 

交叉熵（Cross-Entropy, CE）是一種近些年提出的提高小概率事件仿真速度的有效算法，已成功地應(yīng)用于電力系統(tǒng)的一些領(lǐng)域中。本章提出了基于改進(jìn)交叉熵法的電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估新方法。該方法基于對(duì)偶變數(shù)抽樣法與交叉熵重要抽樣法的結(jié)合，利用兩種方法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)從而縮短了可靠性評(píng)估的仿真時(shí)間。具體過(guò)程是利用交叉熵重要抽樣方法構(gòu)造零方差概率密度函數(shù)的近似函數(shù)，然后利用對(duì)偶變數(shù)抽樣法對(duì)該近似函數(shù)進(jìn)行抽樣，因?qū)ε甲償?shù)抽樣法一次可產(chǎn)生一對(duì)負(fù)相關(guān)的采樣值，而進(jìn)一步提高了交叉熵抽樣的仿真收斂速度。對(duì) IEEE-RTS 系統(tǒng)與變參數(shù)后的 IEEE-RTS 系統(tǒng)計(jì)算證明，本章方法在抽樣效率與計(jì)算精度上分別比傳統(tǒng)抽樣法、交叉熵重要抽樣法、對(duì)偶抽樣法等具有更快的仿真計(jì)算速度。 

4.1  對(duì)偶變數(shù)抽樣法 

本節(jié)算例的具體要求與 2.5 節(jié)算例相同。利用本節(jié)所敘述的對(duì)偶變數(shù)抽樣對(duì)IEEE-RTS 系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評(píng)估，并與隨機(jī)抽樣結(jié)果比較。為提高可靠性指標(biāo)的準(zhǔn)確性，對(duì)于相同的計(jì)算精度，對(duì) IEEE-RTS 系統(tǒng)進(jìn)行 5 次可靠性評(píng)估，并取 5次評(píng)估結(jié)果的平均值為最終的評(píng)估結(jié)果。 表 4-1 詳細(xì)列出相同的方差系數(shù) βEPNS標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，傳統(tǒng)隨機(jī)抽樣法（方法Ⅰ）與對(duì)偶變數(shù)抽樣法（方法Ⅱ）的 LOLP、EPNS、仿真時(shí)間及 EPNS 相對(duì)偏差。根據(jù)表 4-1 的結(jié)果，對(duì)偶變數(shù)抽樣法在計(jì)算速度方面明顯快于傳統(tǒng)非序貫抽樣法，當(dāng) βEPNS=0.01 時(shí)，方法Ⅱ的仿真時(shí)間僅為方法Ⅰ的 82.94%。充分證明了相比傳統(tǒng)隨機(jī)抽樣法，對(duì)偶變數(shù)抽樣法通過(guò)改變非序貫蒙特卡洛法的抽樣隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生方式，一次系統(tǒng)抽樣產(chǎn)生一對(duì)負(fù)相關(guān)的對(duì)偶隨機(jī)數(shù)，即一次系統(tǒng)抽樣產(chǎn)生兩個(gè)對(duì)偶的系統(tǒng)狀態(tài)，減小了抽樣過(guò)程中樣本空間方差，使得抽樣次數(shù)減少，提高可靠性指標(biāo)的收斂速度。當(dāng) βEPNS=0.01 時(shí)，LHS 的 EPNS 僅與傳統(tǒng)隨機(jī)抽樣法相差0.2313MW，結(jié)果可信度高。對(duì)于不同的計(jì)算精度（方差系數(shù)EPNS? ）下 EPNS 的相對(duì)偏差，觀察表中數(shù)據(jù)可知，對(duì)偶變數(shù)抽樣法與傳統(tǒng)隨機(jī)抽樣法的 LOLP、EPNS基本一致，計(jì)算的可靠性指標(biāo)在工程誤差范圍內(nèi)，精度可靠，置信度高，能滿(mǎn)足實(shí)際電力系統(tǒng)的可靠性評(píng)估的需求。 

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結(jié)論 

規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、自動(dòng)化程度越來(lái)越高的電力系統(tǒng)，其在帶來(lái)系統(tǒng)總體規(guī)模效益，如減少系統(tǒng)備用容量、資源優(yōu)化配置、調(diào)度運(yùn)行方式多樣靈活等正面效應(yīng)的同時(shí)，也存在著系統(tǒng)安全、運(yùn)行可靠性等方面的問(wèn)題。如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜電網(wǎng)快速準(zhǔn)確的可靠性評(píng)估一直是電力系統(tǒng)領(lǐng)域經(jīng)久不衰的研究熱點(diǎn)問(wèn)題。影響電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估效率的因素主要來(lái)自?xún)煞矫妫?.電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電網(wǎng)中的電力元件的劇增及其運(yùn)行狀態(tài)的復(fù)雜多變致使電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估的計(jì)算規(guī)模巨大；2.實(shí)際電網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)可靠性評(píng)估精度的要求越來(lái)越精確，傳統(tǒng)非序貫蒙特卡洛方法已無(wú)法滿(mǎn)足精度與速度的要求。如何提高電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估的抽樣效率是亟待解決的任務(wù)，而非序貫蒙特卡洛方法的抽樣效率與樣本方差息息相關(guān)。 因此，，本文針對(duì)非序貫蒙特卡洛方法的抽樣效率提高問(wèn)題，在研究大量已有抽樣算法的基礎(chǔ)上，提出了兩種適應(yīng)性更強(qiáng)的改進(jìn)抽樣算法以用于提高電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估的抽樣效率。并將兩種改進(jìn)抽樣法應(yīng)用于 IEEE-RTS 系統(tǒng)與變參數(shù)后的 IEEE-RTS 系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評(píng)估，主要結(jié)論如下： 
1.本文提出了基于重要抽樣法與 LHS 法相結(jié)合的改進(jìn) LHS 抽樣法的電力系統(tǒng)系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法。該方法通過(guò)重要抽樣改變?cè)到y(tǒng)樣本空間的概率分布，采用迭代法構(gòu)造新概率分布函數(shù)，然后對(duì)新概率分布進(jìn)行 LHS，有效地結(jié)合了LHS 法與重要抽樣法的優(yōu)點(diǎn)，避免了系統(tǒng)正常狀態(tài)的大量重復(fù)抽樣，有效降低了抽樣方差，提高了抽樣效率。 
2.將提出的改進(jìn) LHS 法擴(kuò)展應(yīng)用于發(fā)輸電系統(tǒng)的可靠性評(píng)估，從仿真時(shí)間和收斂速度等方面與傳統(tǒng)隨機(jī)抽樣法和傳統(tǒng) LHS 法對(duì)比，分析了本文所提出抽樣法在電力系統(tǒng)可靠性評(píng)估中的優(yōu)勢(shì)，反映了本文所提抽樣法的可行性和有效性。通過(guò)在低元件故障率下的仿真計(jì)算，證明了該抽樣法不僅適用于一般可靠性電力系統(tǒng)的可靠性評(píng)估，而且適用于高可靠性系統(tǒng)的可靠性評(píng)估。 
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參考文獻(xiàn)(略)

本文編號(hào)：106423