彭卉，梁文舉，張鑫，李媛媛，唐文左，李亞軍，趙晉，宋云亭，鄒舒，吉平

(1.國網(wǎng)重慶市電力公司，重慶400014;2.國網(wǎng)重慶市電力公司電力科學(xué)研究院，重慶400000; 3.中國電力科學(xué)研究院系統(tǒng)所，北京100192)

組合電力系統(tǒng)概率安全性與概率充裕性綜合評估

彭卉1，梁文舉2，張鑫3，李媛媛3，唐文左2，李亞軍1，趙晉1，宋云亭3，鄒舒1，吉平3

(1.國網(wǎng)重慶市電力公司，重慶400014;2.國網(wǎng)重慶市電力公司電力科學(xué)研究院，重慶400000; 3.中國電力科學(xué)研究院系統(tǒng)所，北京100192)

概率安全性與概率充裕性評估是組合電力系統(tǒng)可靠性研究的兩個(gè)方面。由于建模的復(fù)雜性和巨大的計(jì)算量，二者在過去一直是分開研究的，這樣造成所得的兩類指標(biāo)缺乏可比性和統(tǒng)一性。本文將二者協(xié)調(diào)統(tǒng)一在同一框架內(nèi)，提出了一整套綜合評估風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，建立了完整的基于序貫蒙特卡羅仿真的發(fā)輸電合成系統(tǒng)可靠性綜合評估新體系。算法結(jié)合自組織映射網(wǎng)絡(luò)和合并相同系統(tǒng)狀態(tài)加速計(jì)算技術(shù)，并在安全性評估中考慮了不對稱故障等多種故障模式對可靠性指標(biāo)的影響。對IEEE標(biāo)準(zhǔn)可靠性測試系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算分析，結(jié)果表明所提算法可行有效。

概率安全性;概率充裕性;發(fā)輸電合成系統(tǒng);可靠性評估;蒙特卡羅仿真

1 引言

概率安全性(Security)與概率充裕性(Adequacy)評估是電力系統(tǒng)可靠性研究的兩個(gè)方面。安全性指標(biāo)反映在短暫時(shí)段內(nèi)發(fā)輸電系統(tǒng)在動態(tài)條件下系統(tǒng)容量滿足負(fù)荷需求的程度，充裕性指標(biāo)反映在研究時(shí)間段內(nèi)發(fā)輸電系統(tǒng)在靜態(tài)條件下系統(tǒng)容量滿足負(fù)荷電力和電量需求的程度。由于問題的復(fù)雜性，傳統(tǒng)可靠性評估中安全性與充裕性評估一直是分別獨(dú)立進(jìn)行［1－3］。實(shí)際電力系統(tǒng)發(fā)生故障后，其暫態(tài)運(yùn)行過程與穩(wěn)態(tài)運(yùn)行過程是相互聯(lián)系而不是彼此孤立的，因此只有進(jìn)行概率安全性與概率充裕性的綜合評估，才能更全面、深刻地反映電力系統(tǒng)可靠性的實(shí)質(zhì)，更詳細(xì)、準(zhǔn)確地評價(jià)電力系統(tǒng)可靠性狀況，更加有針對性地指導(dǎo)規(guī)劃、調(diào)度、運(yùn)行人員，提高電力系統(tǒng)可靠性的整體水平。因此隨著研究的深入，出現(xiàn)了將二者結(jié)合在一起的趨勢［4，5］。文獻(xiàn)［6］討論了綜合評估算法的建模問題;文獻(xiàn)［7］重點(diǎn)討論了綜合評估中的安全性問題;文獻(xiàn)［8］考慮了充裕性與安全性之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移問題;文獻(xiàn)［9］分析提出一種基于馬爾可夫模型的狀態(tài)空間模型;文獻(xiàn)［10］提出一種安全性約束下的充裕性評估方法。目前，綜合評估方法在建模方面存在的問題包括:①風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)較為單一，缺乏完整的綜合評估指標(biāo);②考慮的元件和故障模式比較簡單;③評估中未考慮采用減少計(jì)算量算法。

本文將概率安全性與概率充裕性評估協(xié)調(diào)統(tǒng)一在同一框架內(nèi)。評估中采用了多種方法減少計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)了基于序貫蒙特卡羅仿真的概率安全性與概率充裕性綜合評估。重新建立了完整的、新的可靠性評估體系，從而能系統(tǒng)地對電力系統(tǒng)受到各種隨機(jī)擾動前后整個(gè)過程進(jìn)行仿真和評價(jià)。方法具有較強(qiáng)實(shí)用性。

2 蒙特卡羅概率抽樣原理

對一包括m個(gè)元件(如發(fā)電機(jī)、線路、變壓器等)的電力系統(tǒng)來說［11］，Xi=(Xi1，Xi2，...，Xik，...，Xim)是系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的一個(gè)樣本，根據(jù)各元件的故障率和相互關(guān)系，可以確定其聯(lián)合概率分布函數(shù)P (Xi)。當(dāng)各元件的故障相互獨(dú)立時(shí):

理論上，對狀態(tài)空間Ω中的所有狀態(tài)進(jìn)行抽樣后，即可用計(jì)算系統(tǒng)可靠性指標(biāo)的均值:

式中，F(xiàn)(Xi)是指示函數(shù)，代表第i次抽樣中F(Xi)的觀測值，可以是系統(tǒng)的停電標(biāo)志(取0和1)或停電功率等。但在實(shí)際蒙特卡羅抽樣計(jì)算中，由于抽樣狀態(tài)數(shù)n一般遠(yuǎn)小于系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)N，所以得到的只是E(F)的期望值E^(F):

式中，F(xiàn)(Xi)代表第i次抽樣中F(X)的觀測值;n為實(shí)際抽樣狀態(tài)數(shù)。

3 系統(tǒng)狀態(tài)的產(chǎn)生

3.1 序貫仿真法的原理

采用模擬法對電力系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評估時(shí)，有序貫仿真、非序貫仿真和準(zhǔn)序貫仿真三種方法。由于序貫仿真保留了系統(tǒng)的時(shí)序性，因此不僅可以給出切負(fù)荷概率、停電電量期望值等指標(biāo)，還可以計(jì)算系統(tǒng)和節(jié)點(diǎn)的切負(fù)荷頻率和切負(fù)荷持續(xù)時(shí)間期望值等指標(biāo)。因此本文采用序貫仿真法。下面以一簡單系統(tǒng)為例說明。其抽樣原理如圖1所示，先通過對3個(gè)元件(A、B和C)的運(yùn)行和故障狀態(tài)持續(xù)時(shí)間模擬，然后獲得系統(tǒng)狀態(tài)和狀態(tài)持續(xù)時(shí)間，圖中給定模擬時(shí)間段內(nèi)總共模擬出11個(gè)系統(tǒng)狀態(tài)(狀態(tài)1～狀態(tài)11)。

圖1 序貫仿真法抽樣原理圖Fig.1Principle of sequential simulation sampling

由圖1可見，系統(tǒng)狀態(tài)1為元件A、B和C均正常運(yùn)行無故障狀態(tài);系統(tǒng)狀態(tài)2為元件A故障、元件B和C均正常運(yùn)行的狀態(tài);系統(tǒng)狀態(tài)3為元件A和B故障、元件C正常運(yùn)行的狀態(tài);系統(tǒng)狀態(tài)4為元件A、B和C均故障的狀態(tài);系統(tǒng)狀態(tài)5為元件A和C故障、元件B正常運(yùn)行的狀態(tài);系統(tǒng)狀態(tài)6為元件C故障、元件A和B正常運(yùn)行的狀態(tài);同理，其余各系統(tǒng)狀態(tài)中各元件的詳細(xì)運(yùn)行狀態(tài)可按上述情況類推得到。

3.2 故障信息的確定

采用序貫仿真得到系統(tǒng)的狀態(tài)后，還需進(jìn)行附加狀態(tài)模擬以產(chǎn)生安全性計(jì)算所需的故障信息。故障形態(tài)的各種信息(包括故障類型、故障位置、保護(hù)系統(tǒng)動作情況等)通過蒙特卡羅模擬法隨機(jī)產(chǎn)生。

3.2.1 故障類型的確定

將區(qū)間［0，1］按故障類型數(shù)l分為l個(gè)區(qū)間，各區(qū)間長度mi滿足:

式中，P(ni)為第i類故障出現(xiàn)的概率，即占總故障類型集的比例系數(shù);為前j類故障的累積概率;k為故障類型總數(shù)。抽取在0至1間的一個(gè)隨機(jī)數(shù)y～μ(0，1)，則當(dāng)時(shí)，判定線路發(fā)生第j類故障。

本算法中，k取值為4，即考慮四種類型的故障，并進(jìn)一步細(xì)化為如下10種情況:①a相接地短路;②b相接地短路;③c相接地短路;④ab兩相短路接地;⑤ac兩相短路接地;⑥bc兩相短路接地;⑦三相短路;⑧ab相間短路;⑨ac相間短路;⑩bc相間短路。

3.2.2 故障位置的確定

假定故障位置服從均勻分布。如圖2所示，故障位置用故障點(diǎn)到線路首端距離的標(biāo)么值λij表示，即對于故障線路Lij，若k為故障點(diǎn)位置。則

圖2 線路故障位置的確定Fig.2 Determination of fault location of line

3.2.3 保護(hù)系統(tǒng)動作情況

保護(hù)系統(tǒng)的建模包括對保護(hù)拒動與否、保護(hù)系統(tǒng)動作時(shí)間的模擬。假定保護(hù)系統(tǒng)動作時(shí)間服從以整定時(shí)間為均值、以整定時(shí)間10%為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)分布。

4 安全性與充裕性綜合評估算法

4.1 綜合評估步驟

概率安全性與概率充裕性綜合評估步驟與經(jīng)典的可靠性評估方法類似，包含狀態(tài)選擇、狀態(tài)評價(jià)、計(jì)算指標(biāo)三個(gè)步驟。因此合成系統(tǒng)綜合評估建模應(yīng)包括以下幾個(gè)主要部分［12，13］:

(1)抽樣產(chǎn)生系統(tǒng)狀態(tài)。系統(tǒng)狀態(tài)包括各種故障信息、保護(hù)動作情況、負(fù)荷水平、發(fā)電機(jī)狀態(tài)等。

(2)概率安全性評估。對給定的系統(tǒng)狀態(tài)和故障模式進(jìn)行暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算，并統(tǒng)計(jì)失穩(wěn)概率、失穩(wěn)頻率等概率安全性指標(biāo)。

(3)概率充裕性評估。系統(tǒng)經(jīng)歷一系列擾動進(jìn)入穩(wěn)態(tài)運(yùn)行后，采取切負(fù)荷控制策略保持故障后的系統(tǒng)靜態(tài)安全，統(tǒng)計(jì)停電概率、切負(fù)荷量、停電功率等概率充裕性指標(biāo)。

(4)概率安全性與概率充裕性評估的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。將上述三部分有機(jī)地聯(lián)系起來，建立統(tǒng)一框架，解決狀態(tài)轉(zhuǎn)移、算法銜接、指標(biāo)的定義及計(jì)算等問題。

按照上述步驟，圖3給出了概率安全性與概率充裕性綜合評估算法流程框圖。

4.2 綜合評估中的加速計(jì)算方法

由于綜合評估中巨大的計(jì)算量，有必要進(jìn)行加速評估。加速評估有兩個(gè)途徑:①提高每次評估的算法效率;②盡可能減少需要完全評估的狀態(tài)。

4.2.1 基于SOM狀態(tài)分類的暫穩(wěn)識別技術(shù)

圖3 概率安全性與概率充裕性綜合評估算法流程框圖Fig.3Flow chart of probabilistic security and probabilistic adequacy integrated evaluation

在安全性評估中，要進(jìn)行大量的暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算。自組織映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有拓?fù)涮卣鞅３中再|(zhì)，這種方法能完成從特征空間到輸出平面的降維映射，映射的結(jié)果使得每個(gè)輸出單元對應(yīng)輸入信號模式的某一范疇，且相鄰單元對應(yīng)的模式相近。訓(xùn)練后的SOM網(wǎng)絡(luò)具有模式聚類能力，即不同的運(yùn)行模式被有效地映射到輸出平面的相應(yīng)位置。訓(xùn)練好的SOM網(wǎng)絡(luò)即可代替時(shí)域仿真(SBS)法進(jìn)行暫態(tài)穩(wěn)定性判別，從而有效提高了每次評估的效率，顯著減少了可靠性評估的計(jì)算量，達(dá)到了加速評估的目的。SOM技術(shù)及其應(yīng)用于暫態(tài)穩(wěn)定性判別的詳細(xì)內(nèi)容見文獻(xiàn)［14］。

4.2.2 合并相同狀態(tài)技術(shù)

對系統(tǒng)的狀態(tài)序列進(jìn)行充裕性評估時(shí)，若狀態(tài)中故障元件完全相同，計(jì)算出的切負(fù)荷量是完全相同的，而對可靠性指標(biāo)的貢獻(xiàn)只與該狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間有關(guān)，因此可通過系統(tǒng)狀態(tài)持續(xù)時(shí)間相加的方法將兩狀態(tài)進(jìn)行合并。這里的相同故障元件包含:

(1)發(fā)電機(jī)本身或者是連接在同一母線上的額定容量、故障率、修復(fù)率均相同的不同發(fā)電機(jī);

(2)線路本身或者是兩端連接母線相同的線路參數(shù)、額定容量、故障率、修復(fù)率均相同的多回路線路;

(3)變壓器本身或者變壓器參數(shù)、變比、額定容量、故障率、修復(fù)率均相同的并聯(lián)變壓器。

從序貫仿真法的抽樣原理可知，抽樣產(chǎn)生的系統(tǒng)狀態(tài)序列中包含許多相同系統(tǒng)狀態(tài)，可以通過合并相同系統(tǒng)狀態(tài)，采用存儲系統(tǒng)狀態(tài)和狀態(tài)評估結(jié)果的方法來減少需要評估的系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)。

5 綜合評估風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系

本文提出了比較完整的綜合評估風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，并給出了序貫蒙特卡羅法中的計(jì)算公式。

(1)失穩(wěn)概率PLOS(Probability of Loss Of Stability):

式中，US是系統(tǒng)失穩(wěn)的系統(tǒng)狀態(tài)集合;pi是系統(tǒng)狀態(tài)i的概率，可由前述式(1)計(jì)算得到;ti是系統(tǒng)狀態(tài)i的持續(xù)時(shí)間;T是總模擬時(shí)間。

(2)失穩(wěn)頻率FLOS(Frequency of Loss Of Stability)(次/年):

式中，Nus是系統(tǒng)失穩(wěn)的次數(shù)。

(3)平均穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間TMTTIS(Mean Time To Instability)(h):

(4)切負(fù)荷概率PPLC(Probability of Load Curtailments):

式中，S是有切負(fù)荷的系統(tǒng)狀態(tài)集合。

(5)切負(fù)荷頻率FEFLC(Expected Frequency of Load Curtailments)(次/年):

式中，Ni是有切負(fù)荷的狀態(tài)數(shù)(如果系統(tǒng)狀態(tài)序列中連續(xù)幾個(gè)系統(tǒng)狀態(tài)均有切負(fù)荷，將其視為一個(gè)有切負(fù)荷狀態(tài))。

(6)切負(fù)荷持續(xù)時(shí)間TEDLC(Expected Duration of Load Curtailments)(h/年):

(7)每次切負(fù)荷持續(xù)時(shí)間TADLC(Average Duration of Load Curtailments)(h/次):

(8)負(fù)荷切除期望值CELC(Expected Load Curtailments)(MW/年):

式中，Ci是系統(tǒng)狀態(tài)i的切負(fù)荷量。

(9)電量不足期望值EEENS(Expected Energy Not Supplied)((MW·h)/年):

(10)系統(tǒng)停電指標(biāo)IBPII(Bulk Power Interruption Index)是系統(tǒng)故障在供電點(diǎn)引起的削減負(fù)荷的總和與系統(tǒng)最大負(fù)荷之比，它表明在一年中每兆瓦的負(fù)荷平均停電的兆瓦數(shù)，表達(dá)式為:

式中，L是系統(tǒng)年最大負(fù)荷，單位MW。

(11)系統(tǒng)削減電量指標(biāo)IBPECI(Bulk Power Energy Curtailment Index)是系統(tǒng)故障在供電點(diǎn)引起的削減電量的總和與系統(tǒng)年最大負(fù)荷之比:

(12)嚴(yán)重程度指標(biāo)SSI(Severity Index)(系統(tǒng)分/年):

一個(gè)系統(tǒng)分相當(dāng)于在最大負(fù)荷時(shí)全系統(tǒng)停電1min，是對系統(tǒng)故障嚴(yán)重程度的一種度量。

6 算例及討論

6.1 計(jì)算條件

以標(biāo)準(zhǔn)可靠性測試系統(tǒng)IEEE-RTS79系統(tǒng)為例驗(yàn)證算法的有效性。該系統(tǒng)包括24條母線，71個(gè)元件(其中33條線路，5臺變壓器，1臺電抗器，32臺發(fā)電機(jī))，發(fā)電機(jī)容量12～400MW，總裝機(jī)3405MW，年最大負(fù)荷2850MW。其接線圖及相應(yīng)參數(shù)見文獻(xiàn)［15，16］，補(bǔ)充的穩(wěn)定計(jì)算用數(shù)據(jù)見表1。

表1 短路故障類型及所占比例Tab.1Share of different fault type

研究中設(shè)計(jì)了4種計(jì)算方案:

方案1:模擬時(shí)間對計(jì)算結(jié)果的影響;

方案2:考慮不對稱故障的影響;

方案3:保護(hù)系統(tǒng)動作情況對結(jié)果的影響;

方案4:是否采用SOM和狀態(tài)合并方法對計(jì)算時(shí)間的影響。

6.2 計(jì)算結(jié)果及討論

計(jì)算結(jié)果見表2～表5，各表中選擇了部分代表性指標(biāo)以作分析。表4和表5給出的均為模擬100萬h下的計(jì)算結(jié)果。

6.2.1 模擬時(shí)間對結(jié)果的影響(方案1)

為研究模擬時(shí)間、計(jì)算結(jié)果和計(jì)算時(shí)間三者的關(guān)系，對方案1進(jìn)行了計(jì)算，結(jié)果見表2和表3?？梢钥闯?，模擬時(shí)間100萬h的可靠性指標(biāo)已趨于穩(wěn)定，以模擬時(shí)間200萬h的計(jì)算結(jié)果為基準(zhǔn)時(shí)，其最大偏差已小于6%。因此，對所研究的系統(tǒng)來說，模擬時(shí)間100萬h已經(jīng)足夠。

表2 不同模擬時(shí)間下計(jì)算結(jié)果的比較Tab.2Reliability indices with different simulation time

表3 僅考慮對稱三相短路故障的計(jì)算結(jié)果Tab.3Reliability indices only three-phase fault considered

6.2.2 不對稱故障對結(jié)果的影響(方案2)

以僅考慮三相短路時(shí)計(jì)算指標(biāo)為基準(zhǔn)，比較考慮不對稱故障與僅考慮三相短路的計(jì)算指標(biāo)，比較結(jié)果見表4。

表4 考慮不對稱故障后對計(jì)算指標(biāo)的影響Tab.4Reliability indices with unbalanced fault considered

從表4中可看出，考慮不對稱故障后的安全性指標(biāo)明顯增大，也就是說部分不對稱故障對安全性指標(biāo)有貢獻(xiàn)。若僅考慮三相短路，則計(jì)算結(jié)果有一定的誤差。

6.2.3 保護(hù)系統(tǒng)動作時(shí)間對結(jié)果的影響(方案3)

結(jié)果見表5。

表5 保護(hù)系統(tǒng)動作時(shí)間變化對計(jì)算指標(biāo)的影響Tab.5Reliability indices with different fault clearing time

表5中的計(jì)算結(jié)果表明保護(hù)動作時(shí)間均值增大后，失穩(wěn)概率和頻率均增大，但是平均穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間縮短。這是因?yàn)楣收锨谐酵恚讲焕谙到y(tǒng)穩(wěn)定，因而系統(tǒng)可靠性水平也就越低。

通過對這些結(jié)果的分析可知:

(1)在模擬法中，計(jì)算精度隨模擬時(shí)間增加而增加。但是計(jì)算精度增長也存在飽和性。

(2)故障切除時(shí)間和故障類型的分布對安全性指標(biāo)有重要影響。

6.2.4 采用SOM和狀態(tài)合并方法與否對計(jì)算時(shí)間的影響(方案4)

序貫仿真模擬總時(shí)間均取100萬h，此處將采用SOM網(wǎng)絡(luò)和不采用SOM網(wǎng)絡(luò)僅采用常規(guī)SBS法計(jì)算暫穩(wěn)所需時(shí)間進(jìn)行比較，結(jié)果見表6。

可以看出，采用SOM算法后雖然附加了一些訓(xùn)練和標(biāo)識的時(shí)間，但是由于進(jìn)行訓(xùn)練以后暫穩(wěn)判別速度很快，因而總的計(jì)算時(shí)間仍減少了81.4%，計(jì)算量大大減少，從而使安全可靠性評估向?qū)嵱没较蜻~進(jìn)了一大步。

表6 兩種方法計(jì)算時(shí)間的比較Tab.6Computation time of method of SOM and SBS

7 結(jié)論

本文研究了概率安全性與概率充裕性綜合評估的蒙特卡羅仿真新算法，建立了統(tǒng)一的評估體系并提出了相應(yīng)的評估指標(biāo)，結(jié)果表明新方法是可行的，所提出的指標(biāo)有實(shí)際參考價(jià)值。所提算法和基于VC++6.0設(shè)計(jì)的面向?qū)ο蟮能浖蔀殡娏\(yùn)行和規(guī)劃部門提供量化的分析方法和分析工具。

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［13］宋云亭(Song Yunting).發(fā)輸電合成系統(tǒng)可靠性綜合評估的智能模型和算法研究(A study on models and algorithms for comprehensive probabilistic reliability evaluation of composite power systems using artificial intelligence techniques)［D］.北京:清華大學(xué)(Beijing: Tsinghua University)，2003.

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［16］Reliability Test System Task Force.IEEE reliability test system-1996［J］.IEEE Transactions on Power Systems，1999，14(3):1010-1020.

Probabilistic security and probabilistic adequacy comprehensive evaluation of composite power system

PENG Hui1，LIANG Wen-ju2，ZHANG Xin3，LI Yuan-yuan3，TANG Wen-zuo2，LI Ya-jun1，ZHAO Jin1，SONG Yun-ting3，ZOU Shu1，JI Ping3
(1.State Grid Chongqing Electric Power Company，Chongqing 400014，China;2.State Grid Chongqing Electric Power Corp.，Chongqing 400000，China;3.China Electric Power Research Institute，Beijing 100192，China)

Reliability of composite power system has been traditionally divided into two separate components，namely，security and adequacy.Therefore，the two obtained sets of reliability indices are incomparable and nonuniform.This paper presents new comprehensive framework of algorithm and a set of indices based on sequential Monte-Carlo simulation approach.It is shown that the proposed new integrated model combined with self organizing map(SOM)neural network and sampled states absorption technology results in a significant reduction in the computational effort required to compute reliability indices.All fault types and performance of protection scheme are considered in the new model that can reflect the stochastic nature of power system behavior accurately.The validity of the developed integrated algorithm is shown by numerical results of the IEEE-RTS test system.

probabilistic security;probabilistic adequacy;composite power system;reliability assessment;Monte-Carlo simulation

TM711

A

1003-3076(2014)09-0041-07

2013-08-05

國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011AA05A103)、國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目“電網(wǎng)規(guī)劃方案的可靠性評估技術(shù)研究及軟件開發(fā)”

彭卉(1979-)，男，重慶籍，工程師，博士研究生，長期從事電力系統(tǒng)規(guī)劃、電力系統(tǒng)分析工作;梁文舉(1983-)，男，湖南籍，工程師，碩士，研究方向?yàn)榭萍荚u價(jià)、電網(wǎng)規(guī)劃。