王 多,王維洲,靳 丹,于會(huì)泉,劉文穎
(1.甘肅省電力公司,甘肅 蘭州 730050;2.華北電力大學(xué),北京 102206)
基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的連鎖故障概率模型
王 多1,王維洲1,靳 丹1,于會(huì)泉2,劉文穎2
(1.甘肅省電力公司,甘肅 蘭州 730050;2.華北電力大學(xué),北京 102206)
在分析連鎖故障傳播機(jī)理的基礎(chǔ)上,按照連鎖故障發(fā)生、發(fā)展的物理過(guò)程,分析系統(tǒng)潮流轉(zhuǎn)移時(shí)線路的自臨界特性,結(jié)合連鎖故障發(fā)展階段的概率特點(diǎn),基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法的連鎖故障概率分析,建立了一種電網(wǎng)連鎖故障的概率分析模型。通過(guò)對(duì)連鎖故障過(guò)程的模擬,用系統(tǒng)負(fù)荷損失指標(biāo)對(duì)連鎖故障進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,分析系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),研究降低連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防策略。通過(guò)對(duì)我國(guó)某區(qū)域電網(wǎng)算例演示,驗(yàn)證了所構(gòu)建的連鎖故障概率模型的可行性、有效性。
連鎖故障;電力系統(tǒng);負(fù)荷損失;貝葉斯網(wǎng)絡(luò);概率分析
近年來(lái),國(guó)內(nèi)外發(fā)生的很多大停電事故都表現(xiàn)為連鎖故障[1-2],這類停電事故的共同特點(diǎn)是:開(kāi)始往往是某一元件受到干擾,引起該元件正常工作的破壞,如果不能及時(shí)處理,隨著時(shí)間的推移,造成事故的連鎖性擴(kuò)大,波及其他元件甚至整個(gè)系統(tǒng),依次引起其他元件相繼斷開(kāi),最后造成大面積停電事故。這類事故發(fā)生的概率雖然不大,但危害極大,隨著國(guó)內(nèi)外對(duì)連鎖故障問(wèn)題認(rèn)識(shí)的不斷深化,如何構(gòu)建合理的電網(wǎng)連鎖故障模型已成為這一領(lǐng)域的眾多專家學(xué)者所關(guān)注的焦點(diǎn)。
迄今為止,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在連鎖故障研究領(lǐng)域做了大量的工作[2-4]。美國(guó)的Carreras、Dobson等學(xué)者開(kāi)始采用自組織臨界理論來(lái)解釋電網(wǎng)的連鎖故障問(wèn)題,提出的OPA模型、CASCADE模型、HOT(Highly Optimized Tolerance)理論以及分支過(guò)程模型等是以復(fù)雜系統(tǒng)理論為基礎(chǔ)并結(jié)合電力系統(tǒng)的實(shí)際而構(gòu)造的[5-7]。文獻(xiàn)[8]考慮了對(duì)包含傳輸線和發(fā)電機(jī)連鎖故障的大規(guī)模停電事故進(jìn)行定性模擬和分析的CASCADE模型。文獻(xiàn)[9]描述了冪率關(guān)系的HOT理論,能夠較合理地說(shuō)明故障統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的初始分布規(guī)律。但這些模型也存在明顯不足:這些模型實(shí)際上并不注重連鎖故障發(fā)展過(guò)程的物理細(xì)節(jié),而是強(qiáng)調(diào)電網(wǎng)發(fā)生連鎖故障的初始條件以及電網(wǎng)發(fā)生連鎖故障的長(zhǎng)期宏觀總體特性,是一種定性的連鎖故障機(jī)理分析方法。
電力系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),系統(tǒng)中任一地點(diǎn)發(fā)生故障,都將在不同程度上涉及整個(gè)系統(tǒng),正確的分析模型是對(duì)連鎖故障進(jìn)行定量分析并進(jìn)而提出預(yù)防策略的基礎(chǔ)。本文按照電網(wǎng)連鎖故障的物理過(guò)程并結(jié)合各階段事件的概率特點(diǎn),充分考慮到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的拓?fù)潢P(guān)系,以及系統(tǒng)潮流轉(zhuǎn)移對(duì)線路元件間的不同影響,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法,結(jié)合電力系統(tǒng)中線路元件集群故障后的概率特性,建立了一種電網(wǎng)連鎖故障的概率模型分析方法,并通過(guò)對(duì)連鎖故障過(guò)程的模擬,用系統(tǒng)負(fù)荷損失等指標(biāo)對(duì)連鎖故障進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,找到系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)。文中通過(guò)我國(guó)某區(qū)域電網(wǎng)算例對(duì)所提概率分析模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的合理性及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了驗(yàn)證說(shuō)明。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),連鎖故障是由于系統(tǒng)中某一個(gè)元件故障,導(dǎo)致一系列其他元件停運(yùn)的連鎖反應(yīng),是一種發(fā)生概率較低但危害嚴(yán)重的事故。在很多大停電事故的初始階段,潮流轉(zhuǎn)移是使電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)一步惡化的主要原因,圖1顯示了大停電的發(fā)展過(guò)程。從圖中可以看出,連鎖故障的發(fā)展階段是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程,其間伴隨著低電壓、過(guò)負(fù)荷、保護(hù)動(dòng)作、解列和失穩(wěn),因此建立同實(shí)際電網(wǎng)相近的連鎖故障模型是分析連鎖故障的前提條件。
當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生元件故障時(shí),由于線路故障后負(fù)荷的轉(zhuǎn)移,使其他線路元件故障的概率上升,而自臨界線路集群[10]的存在以及故障后對(duì)系統(tǒng)負(fù)荷轉(zhuǎn)移的嚴(yán)重影響,使其余元件發(fā)生故障的概率更大。這樣,當(dāng)發(fā)生N-K故障時(shí),由于網(wǎng)絡(luò)存在自臨界線路的情況,故障后使其余元件故障概率以冪指數(shù)上升,且自臨界線路集群故障概率具有指數(shù)分布的特點(diǎn),如果再考慮保護(hù)動(dòng)作等隱藏故障,就有可能發(fā)展為連鎖故障。
從國(guó)內(nèi)外電網(wǎng)大停電事故來(lái)看,連鎖故障表現(xiàn)為保護(hù)動(dòng)作導(dǎo)致的電力系統(tǒng)元件相繼停運(yùn),連鎖故障本質(zhì)上是條件概率事件。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[11]是基于概率分析、圖論的一種不確定性知識(shí)的表達(dá)和推理模型,能夠很好地表示變量的隨機(jī)性、不確定性和相關(guān)性,非常適合條件概率事件的分析。
基于上述連鎖故障機(jī)理的分析,連鎖故障的發(fā)展過(guò)程主要為:系統(tǒng)初始故障后,電網(wǎng)發(fā)生潮流轉(zhuǎn)移和元件過(guò)載,從而導(dǎo)致第一層激發(fā)事件,即線路過(guò)載跳閘或者保護(hù)誤動(dòng);此后電網(wǎng)加速惡化,依次激發(fā)各層事件,線路集群分布故障擴(kuò)大,出現(xiàn)線路集群自臨界狀態(tài),最終導(dǎo)致大停電事故。以負(fù)荷被切除、發(fā)電機(jī)脫離系統(tǒng)以及電網(wǎng)解列作為連鎖反應(yīng)的終止條件,由此,可建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型連鎖故障樹(shù)如圖2所示。
應(yīng)用該故障樹(shù)方法能夠較清晰地表示連鎖故障的發(fā)展過(guò)程。當(dāng)一個(gè)線路元件被切除后,與該線路緊密相關(guān)的線路過(guò)載以及保護(hù)裝置誤動(dòng)的概率[12]就大大提高,導(dǎo)致線路集群出現(xiàn)自臨界狀態(tài)是連鎖故障發(fā)展過(guò)程的最主要形式。
2.1.1 基于薄弱負(fù)荷指標(biāo)的自臨界線路集群
由網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)拓?fù)浞治觯到y(tǒng)負(fù)荷薄弱性[13]嚴(yán)重導(dǎo)致了線路元件分布的不均勻性,線路薄弱連接加大了兩節(jié)點(diǎn)之間元件的故障風(fēng)險(xiǎn),使電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)具備薄弱的聚集負(fù)荷和線路結(jié)構(gòu)自臨界特性,相關(guān)線路稱為自臨界線路。
由于自臨界線路所帶負(fù)荷的薄弱性,使得自臨界線路故障,引起相關(guān)區(qū)域內(nèi)其他自臨界線路元件的故障概率大大提高,且隨著故障后網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞淖兓?,?fù)荷的再分配可能會(huì)產(chǎn)生新的自臨界線路,這些緊密相關(guān)的自臨界線路集合統(tǒng)稱為自臨界線路集群。
統(tǒng)計(jì)資料也表明,系統(tǒng)多條線路的集群分布故障是造成連鎖故障的主要因素[10],這正好能夠更合理地從相關(guān)性上解釋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律,更符合電力系統(tǒng)實(shí)際的運(yùn)行情況。為了對(duì)比,本文采用實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和泊松分布、集群分布和冪指數(shù)分布3種模型圖譜,如圖3所示。
2.1.2 自臨界線路故障概率分布
由于自臨界線路的故障后果很?chē)?yán)重,所以考慮多重故障的情況,即線路斷開(kāi)后,至少會(huì)造成共同區(qū)域相連的所有線路中的某一條斷開(kāi)。由于同一區(qū)域內(nèi)自臨界線路之間存在必然的影響,且對(duì)連鎖故障的發(fā)展最為嚴(yán)重,這里采用指數(shù)模型來(lái)表示自臨界線路過(guò)載的動(dòng)作概率,如圖4所示。
圖4 指數(shù)模型的概率密度分布
對(duì)于指數(shù)分布E(λ),連續(xù)型隨機(jī)變量x的概率密度為:
式中:λ>0為常數(shù),則稱x服從參數(shù)為λ的指數(shù)分布。
利用這一概率分布特性,充分考慮到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不足,把傳輸線路之間故障互相作用的概率進(jìn)行定量化分析,提出了一種計(jì)及網(wǎng)絡(luò)自臨界線路集群的連鎖故障概率分析模型。這個(gè)模型同實(shí)際電網(wǎng)運(yùn)行狀況相一致,更具有普遍意義,并驗(yàn)證了電網(wǎng)故障發(fā)展中薄弱負(fù)荷的存在。
自臨界線路集群整合概率模型實(shí)際上是一種更為實(shí)用化的模型。其基本前提是,當(dāng)系統(tǒng)受初始擾動(dòng)時(shí),考慮了不同元件上疊加相同的初始擾動(dòng)量D,其中以集群形式分布的自臨界線路的后果尤為顯著;當(dāng)某一元件停運(yùn)并發(fā)生潮流轉(zhuǎn)移時(shí),自臨界集群元件上疊加相同的轉(zhuǎn)移量p等,這也極大地推動(dòng)了連鎖故障的演化發(fā)展。由于條件有限,只針對(duì)傳輸線路的自臨界線路集群進(jìn)行整合概率計(jì)算,分析電網(wǎng)的計(jì)及自臨界線路故障的風(fēng)險(xiǎn)度。
采用整合概率模型[14]來(lái)描述電力系統(tǒng)基于線路集群的連鎖故障。設(shè)系統(tǒng)初始狀態(tài)下第i條線路故障的概率為PLi,引起的故障使第k條線路上發(fā)生功率過(guò)載的條件概率為Pk(i),線路集群中自臨界線路為X條,線路i故障后自臨界線路為Xi條,可以用離散概率分布[14]來(lái)表示故障發(fā)生在自臨界線路集群的條件概率為PXi,同時(shí)定義引起的故障使第k條線路上發(fā)生功率過(guò)載的條件概率為Pk(Xi),可以得到連鎖故障概率Pevent為:
式中:λ為線路集群分布參數(shù),取經(jīng)驗(yàn)值1.5。
連鎖故障終止條件是指在分析過(guò)程中需要確定結(jié)束連鎖故障計(jì)算的條件,參照以下連鎖故障結(jié)束條件。
(1) 某次計(jì)算后,潮流計(jì)算不收斂,加入控制措施也不能夠收斂,則認(rèn)為電網(wǎng)崩潰。
(2) 某次計(jì)算后,沒(méi)有出現(xiàn)元件過(guò)載和電壓越限的現(xiàn)象,也沒(méi)有新的隱藏故障發(fā)生。
(3) 電網(wǎng)解列為2個(gè)孤島,不包括單個(gè)負(fù)荷或者發(fā)電機(jī)的失去。
電網(wǎng)出現(xiàn)以上任何一種情況,則認(rèn)為該次連鎖故障搜索結(jié)束。
線路上發(fā)生功率過(guò)載的嚴(yán)重程度是電網(wǎng)發(fā)生連鎖故障的主要因素。用連鎖故障發(fā)展過(guò)程中負(fù)荷損失總量指標(biāo)的大小來(lái)度量連鎖故障的嚴(yán)重程度,以系統(tǒng)損失負(fù)荷最少為目標(biāo)函數(shù):
式中:K為控制措施的階段數(shù);Q為可切負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的集合;Pji表示第j階段負(fù)荷節(jié)點(diǎn)i上的切負(fù)荷量。
系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)定義為事故發(fā)生概率與事故嚴(yán)重度的乘積[20],表達(dá)式如下:
式中:R為風(fēng)險(xiǎn)概率指標(biāo);Pe為事故概率;Ie為事故嚴(yán)重度。
連鎖故障對(duì)整個(gè)系統(tǒng)造成的風(fēng)險(xiǎn)可通過(guò)負(fù)荷損失反映。對(duì)負(fù)荷的功率損失進(jìn)行標(biāo)幺化處理后,連鎖故障負(fù)荷損失嚴(yán)重度指標(biāo)為:
式中:N為故障數(shù);Pload(i)為第i次連鎖故障造成的負(fù)荷容量損失;Ps為系統(tǒng)容量。
根據(jù)公式(4)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的定義,連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為:
由連鎖故障的概率計(jì)算公式(2),即可計(jì)算出系統(tǒng)連鎖故障的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。
應(yīng)用上述連鎖故障概率模型的相關(guān)理論分析和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算,將連鎖故障分支的各個(gè)階段用廣義指數(shù)分布來(lái)模擬,并模擬自臨界線路集群的故障概率。應(yīng)用自組織線路概率模型的相關(guān)理論,結(jié)合CASCADE模型,可以用系統(tǒng)負(fù)荷的形式描述系統(tǒng)在設(shè)計(jì)和運(yùn)行時(shí),為避免連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)所必須遵循的基本原則,即合理發(fā)展電網(wǎng)結(jié)構(gòu),有效優(yōu)化系統(tǒng)負(fù)荷分配,使線路集群處于工質(zhì)參數(shù)在臨界點(diǎn)以下的次臨界狀態(tài),減少集群線路元件的數(shù)量,有利于減少電網(wǎng)連鎖故障發(fā)生的概率,可限制故障傳播從而降低連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)。
以我國(guó)某區(qū)域電網(wǎng)2010年冬大負(fù)荷運(yùn)行方式為例,該區(qū)域電網(wǎng)省際間聯(lián)絡(luò)線斷面潮流如表1所示,電網(wǎng)采用西電東送極限方式。
表1 區(qū)域電網(wǎng)省際斷面潮流計(jì)算結(jié)果
首先,利用綜合程序PSASP對(duì)該區(qū)域電網(wǎng)進(jìn)行故障掃描,確定平?jīng)觥h等線路故障為最危險(xiǎn),將他們?cè)O(shè)定為一級(jí)故障,用于后續(xù)故障的分析。
設(shè)定系統(tǒng)的初始潮流不變,計(jì)算線路故障引起的潮流轉(zhuǎn)移。根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的連鎖故障概率模型分析,得出可能的二級(jí)故障和相應(yīng)的指標(biāo)計(jì)算結(jié)果;經(jīng)快速暫態(tài)掃描,再根據(jù)一、二級(jí)故障的信息,利用所給指標(biāo)對(duì)剩余線路進(jìn)行掃描,可確定三級(jí)故障風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)高的線路;依據(jù)連鎖故障終止條件,得到引發(fā)逐級(jí)連鎖故障的概率Pevent和連鎖故障路徑上的總負(fù)荷損失Iload;按照連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的計(jì)算公式,得到經(jīng)歸一化處理后逐級(jí)變化的連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),結(jié)果示于表2。
表2 連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)最大的5條線路
重復(fù)上述過(guò)程,可進(jìn)一步確定系統(tǒng)更高級(jí)別的后續(xù)故障。通過(guò)這樣的風(fēng)險(xiǎn)分析,可以直觀地反映各級(jí)故障的發(fā)展過(guò)程中系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)值的逐級(jí)變化及其對(duì)系統(tǒng)安全的影響。由表2可以看出,平?jīng)觥h線路發(fā)生同桿并架2級(jí)故障時(shí),斷面聯(lián)絡(luò)線過(guò)載運(yùn)行,線路集群分布故障擴(kuò)大,其切負(fù)荷數(shù)最大且故障威脅最為嚴(yán)重,顯示了系統(tǒng)的脆弱環(huán)節(jié)。因此,如果此線路出現(xiàn)問(wèn)題,運(yùn)行人員應(yīng)給予足夠的重視并采取相應(yīng)的措施。
以故障概率分析為基礎(chǔ),引入自臨界線路故障概率分析,提出了基于電網(wǎng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法的連鎖故障概率模型。該過(guò)程模型是CASCADE模型的一種近似,結(jié)合了自組織臨界模型和集群模型的實(shí)用優(yōu)點(diǎn),有效削弱了模型前提和現(xiàn)實(shí)條件之間具有差異的缺陷,因而是一種有效的連鎖故障機(jī)理分析方法。它能更有效地控制電網(wǎng)故障的發(fā)展,便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),為電力系統(tǒng)的控制和設(shè)計(jì)提供更加準(zhǔn)確的理論依據(jù)。仿真算例進(jìn)一步說(shuō)明了文中所提模型及方法在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的合理性和有效性。
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