付聰，楊韻，錢峰，鐘雅珊，左劍，李綏榮

(1.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心，廣東 廣州 510699；2.杭州沃瑞電力科技有限公司，浙江 杭州 310000)

大面積停電會(huì)帶來(lái)重大經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)負(fù)面影響，供電系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)方法的研究變得非常關(guān)鍵。在導(dǎo)致電力系統(tǒng)突發(fā)事故的諸多原因中，由天氣原因造成的故障占非常大的比例。尤其由于全球平均氣溫上升等原因影響，極端天氣頻繁出現(xiàn)，給電力系統(tǒng)造成了巨大損害。近年來(lái)，輸電網(wǎng)和配電網(wǎng)的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估日漸加強(qiáng)：文獻(xiàn)[1]研究了考慮風(fēng)險(xiǎn)疊加的輸電網(wǎng)檢修計(jì)劃安全優(yōu)化，文獻(xiàn)[2]研究了考慮風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的運(yùn)行方式調(diào)整，文獻(xiàn)[3]基于層次法對(duì)110 kV電網(wǎng)綜合安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行了研究，文獻(xiàn)[4]對(duì)電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估方法與管控進(jìn)行了研究，文獻(xiàn)[5]基于安全防線等實(shí)現(xiàn)了在線動(dòng)態(tài)安全評(píng)估，但以上研究均沒(méi)有考慮災(zāi)害天氣的影響；文獻(xiàn)[6-9]分別對(duì)特高壓直流、事故或者自然災(zāi)害等特殊場(chǎng)景下電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和可靠性評(píng)估的理論模型和評(píng)估方法進(jìn)行了研究，但未對(duì)實(shí)際電網(wǎng)進(jìn)行應(yīng)用和分析；文獻(xiàn)[10]研究了連鎖故障下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，引入多種系統(tǒng)級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行處理, 在宏觀層面上評(píng)估目標(biāo)系統(tǒng)連鎖故障風(fēng)險(xiǎn)，但未深入研究實(shí)際電網(wǎng)。在配電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，有模型和分析方法的研究：文獻(xiàn)[11]基于改進(jìn)可拓層次分析進(jìn)行了配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估研究，實(shí)現(xiàn)了停電影響綜合評(píng)估；文獻(xiàn)[12]基于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的增量研究配電網(wǎng)效益風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；文獻(xiàn)[13]研究了基于模糊故障樹的配電網(wǎng)綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；文獻(xiàn)[14]研究了基于CVaR分析的新能源配電網(wǎng)電壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；文獻(xiàn)[15]對(duì)含分布式電源的配電網(wǎng)協(xié)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)度方法進(jìn)行了研究。為防止大停電、拉閘限電等情況發(fā)生，在安排檢修方式時(shí)需要判斷設(shè)備檢修和復(fù)電對(duì)電網(wǎng)可能帶來(lái)的影響，并通過(guò)潮流計(jì)算軟件針對(duì)性地計(jì)算分析檢修的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。近年來(lái)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及輔助決策系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用開始增多[16-20]，可利用軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)的在線和離線安全分析，及時(shí)、系統(tǒng)地找到電網(wǎng)的脆弱點(diǎn)和薄弱環(huán)節(jié)，進(jìn)而提出針對(duì)性措施，最終有效地抑制和減少電網(wǎng)事故的發(fā)生。目前研究存在的主要問(wèn)題是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型不夠精準(zhǔn)，未考慮災(zāi)害天氣和歷史數(shù)據(jù)，指標(biāo)偏差較大。本文引入氣象數(shù)據(jù)，針對(duì)雷電、臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害天氣建立電力系統(tǒng)線路運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的量化模型，結(jié)合線路的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)給出表明故障危害程度的風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)。

廣東省是全國(guó)臺(tái)風(fēng)頻率最高的省份，每年6—9月間臺(tái)風(fēng)頻頻來(lái)襲對(duì)廣東省造成了極大的影響。廣東同時(shí)也是雷電天氣高頻出現(xiàn)的省份之一，在歷年對(duì)輸電線路故障的統(tǒng)計(jì)中，雷擊占220 kV線路故障原因的16%，雷擊具有明顯的季節(jié)性，在7—9月到達(dá)峰值。因此對(duì)于廣東尤其是夏天來(lái)說(shuō)，對(duì)災(zāi)害天氣的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估非常有意義。本文以廣東電網(wǎng)線路為樣本，通過(guò)設(shè)定雷電、臺(tái)風(fēng)天氣數(shù)據(jù)樣本，基于負(fù)荷損失進(jìn)行計(jì)算。

1 考慮災(zāi)害天氣的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法

電力系統(tǒng)安全性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法通過(guò)確定元件停運(yùn)模型并以此構(gòu)建電力系統(tǒng)的安全評(píng)估模型，引入系統(tǒng)不確定性因素，計(jì)算系統(tǒng)事故發(fā)生的機(jī)率，并采用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)結(jié)合事故概率和后果，定量地將事故的可能性和嚴(yán)重性這2個(gè)決定系統(tǒng)安全性的因素結(jié)合起來(lái)，可以更加全面地體現(xiàn)事故對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)的影響，從而更好地協(xié)調(diào)動(dòng)力系統(tǒng)運(yùn)行安全與經(jīng)濟(jì)效益之間的相互關(guān)系。

1.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估法及計(jì)算步驟

電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通常包括4個(gè)方面的內(nèi)容：確定元件停運(yùn)模型；選擇系統(tǒng)狀態(tài)和計(jì)算它們的故障；評(píng)估所選擇狀態(tài)的后果；計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)[21]。元件包括發(fā)電機(jī)、線路、變壓器、斷路器、電容電抗器、隔離開關(guān)和母線等。電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算公式是發(fā)生的概率和產(chǎn)生的后果的乘積，可以定量表示為待研究運(yùn)行方式下的后果與風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率之乘積,即R= max(PD)，式中：R為電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)值；P為風(fēng)險(xiǎn)概率值；D為風(fēng)險(xiǎn)危害值。

本文以線路為例給出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估計(jì)算步驟如下：

a)采集被評(píng)估的電力系統(tǒng)主要線路的歷史故障數(shù)據(jù)，據(jù)此計(jì)算出電力系統(tǒng)中元件的平均停運(yùn)率；

b)根據(jù)災(zāi)害天氣的主要參數(shù)，建立災(zāi)害天氣線路停運(yùn)模型；

c)根據(jù)災(zāi)害天氣的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)計(jì)算災(zāi)害天氣下的設(shè)備停運(yùn)率；

d)以損失負(fù)荷作為指標(biāo)建立后果模型并計(jì)算相關(guān)嚴(yán)重度；

e)根據(jù)設(shè)備停運(yùn)率和嚴(yán)重度計(jì)算量化風(fēng)險(xiǎn)值并進(jìn)行評(píng)級(jí)。

線路的停運(yùn)受天氣的影響較大，因此建立基于天氣預(yù)報(bào)的短期停運(yùn)模型，輸入量為天氣預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)。對(duì)于跨度較大的輸電線路，不同區(qū)域有不同天氣條件，對(duì)線路造成的影響應(yīng)依據(jù)不同的氣候區(qū)域分段考慮。

輸電線路偶然失效模式總的故障率

(1)

式中：K為輸電線路經(jīng)過(guò)的氣候區(qū)個(gè)數(shù)(區(qū)縣級(jí)區(qū)域)；λi為輸電線路在第i個(gè)氣候區(qū)的停運(yùn)率。

臺(tái)風(fēng)(大風(fēng))和雷電引發(fā)的線路故障率很高，并且有很強(qiáng)的季節(jié)性，山火引發(fā)的線路故障同樣具有很強(qiáng)的季節(jié)性，其他原因比如鳥害、人為操作失誤、外力破壞等影響無(wú)明顯季節(jié)性，并且這些影響因素相互獨(dú)立，故輸電線路的停運(yùn)率可以表示為

λi=λthunderi+λwindi+λfirei+λbasei.

(2)

式中：λthunderi為第i個(gè)氣候區(qū)雷電引起的輸電線停運(yùn)率；λfirei為第i個(gè)氣候區(qū)山火引起的輸電線停運(yùn)率；λwindi為第i個(gè)氣候區(qū)臺(tái)風(fēng)(大風(fēng))引起的輸電線停運(yùn)率；λbasei為第i個(gè)氣候區(qū)輸電線的基礎(chǔ)停運(yùn)率，原因包括鳥害、人為操作失誤、外力破壞等。

對(duì)于輸電線路強(qiáng)迫停運(yùn)時(shí)間，描述其概率密度函數(shù)分布的主要有指數(shù)分布、威布爾分布、伽馬分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布等。研究表明威布爾分布和伽馬分布可以通過(guò)調(diào)節(jié)形狀參數(shù)或尺度參數(shù)來(lái)反映概率密度曲線的變化，因此更加適合用來(lái)描述和計(jì)算輸電線路強(qiáng)迫停運(yùn)時(shí)間[22]。

1.2 雷電天氣線路停運(yùn)模型

在導(dǎo)致線路故障的氣象因素中，雷擊占相當(dāng)大的比例。落雷密度Ng和雷暴風(fēng)雨頻率Td之間關(guān)系為

(3)

式中：Ng的單位為落雷數(shù)/(km2·a)；Td單位為地區(qū)雷暴風(fēng)雨數(shù)/a。二者均可從雷電活動(dòng)水平數(shù)據(jù)中獲得。

雷擊故障率

λlightning(Ng(t))=β(Ng(t)+1)λnorm.

(4)

式中：β為尺度參數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)取3 100；λnorm為正常天氣情況下的線路失效率(次/a)。

1.3 臺(tái)風(fēng)天氣停運(yùn)率模型

臺(tái)風(fēng)是引起輸電線路故障的重要原因之一，在220 kV線路故障原因中占16%，在500 kV線路故障原因中占44%。同時(shí)，臺(tái)風(fēng)也具有明顯的季節(jié)性，由臺(tái)風(fēng)引起的線路停運(yùn)在7—9月到達(dá)峰值。通過(guò)對(duì)臺(tái)風(fēng)引發(fā)的線路故障分析發(fā)現(xiàn)，故障發(fā)生時(shí)間集中在臺(tái)風(fēng)日，臺(tái)風(fēng)在短時(shí)間內(nèi)造成通過(guò)區(qū)域內(nèi)的多條線路停運(yùn)。

對(duì)故障影響最大的天氣數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)風(fēng)速，線路失效率

(5)

式中：ωcri為可能引起舞動(dòng)或者風(fēng)偏的臨界風(fēng)速，取8.5 m/s[23]；α為尺度參數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)取113；ω(t)為t時(shí)刻的風(fēng)速。

1.4 故障的嚴(yán)重度

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的后果并不只有一種，本文以故障后損失負(fù)荷作為嚴(yán)重度指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，考慮故障時(shí)直接切斷線路帶來(lái)的影響，通過(guò)預(yù)想開斷目標(biāo)線路造成故障，計(jì)算損失負(fù)荷；此外也可以選用靜態(tài)安全性下的過(guò)載作為后果，以短時(shí)過(guò)載率作為嚴(yán)重度指標(biāo)，建立靜態(tài)安全性后果模型，取短時(shí)過(guò)載率作為嚴(yán)重度進(jìn)行計(jì)算。

2 多重故障集自動(dòng)生成

對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的故障集除“N-1”故障外，還需考慮多重故障的情況。在實(shí)際的能量管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，通常使用解析法來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，如果對(duì)所有故障組合進(jìn)行掃描則無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性，因此通常在掃描前得到一個(gè)可以覆蓋所有危險(xiǎn)點(diǎn)的故障集，以保證計(jì)算的效率和實(shí)時(shí)性。多重故障集自動(dòng)生成主要考慮2方面的因素：一是在拓?fù)浞治龅幕A(chǔ)上對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行分區(qū)，二是考慮故障的影響域。本文基于拓?fù)浞謪^(qū)和故障影響域，提出基于設(shè)備概率的故障集生成與篩選技術(shù)。

2.1 拓?fù)浞謪^(qū)

對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行分區(qū)有利于減小每次故障后果分析的計(jì)算規(guī)模，也能有效過(guò)濾大量可以近似線性疊加的預(yù)想開斷后果的故障。拓?fù)浞謪^(qū)的結(jié)果應(yīng)保證一個(gè)分區(qū)內(nèi)的故障對(duì)區(qū)外設(shè)備的影響幾乎可以忽略不計(jì)，這樣在對(duì)某一區(qū)內(nèi)的故障進(jìn)行分析時(shí)就不需要考慮區(qū)外，以提高算法的效率。預(yù)想故障分析時(shí)的分區(qū)針對(duì)支路進(jìn)行：首先建立電氣島的節(jié)點(diǎn)支路連通圖，而后搜索該圖的任一棵支撐樹，以此為基礎(chǔ)生成單連支回路，進(jìn)而將存在公共邊的回路合并為一個(gè)分區(qū)，將這些環(huán)狀分區(qū)相應(yīng)的支路從圖中移除，剩下的輻射狀支路則按連通性進(jìn)行分區(qū)。

根據(jù)上述分區(qū)原則，每條支路將屬于某一分區(qū)，分區(qū)與分區(qū)之間僅存在公共的節(jié)點(diǎn)，不可能存在公共的邊(支路)。以圖1所示的電氣島為例，虛線支路之間構(gòu)成環(huán)，實(shí)線支路之間構(gòu)成環(huán)，它們之間只有公共的節(jié)點(diǎn)，但沒(méi)有共同的邊(支路)；因此虛線支路集合構(gòu)成一個(gè)分區(qū)，實(shí)線支路集合構(gòu)成一個(gè)分區(qū)，這2個(gè)分區(qū)內(nèi)發(fā)生設(shè)備故障對(duì)另一個(gè)的影響都可以忽略不計(jì)，對(duì)于不同區(qū)域的多重故障，由于彼此之間的影響較少，可以簡(jiǎn)單視為單故障的簡(jiǎn)單線性疊加。因此需要重點(diǎn)關(guān)注同一個(gè)區(qū)內(nèi)發(fā)生多重故障的情況，即多重故障的后果較之各單重故障后果的線性疊加更為嚴(yán)重的情況。

圖1 拓?fù)浞治鍪疽鈭D

母線預(yù)想開斷的情況相當(dāng)于開斷該母線相鄰的所有支路，這些支路如果位于同一個(gè)分區(qū)內(nèi)，則只需對(duì)該分區(qū)進(jìn)行分析，否則需對(duì)相關(guān)的多個(gè)分區(qū)同時(shí)進(jìn)行分析。

2.2 故障影響域

通過(guò)分區(qū)思路能夠有效過(guò)濾許多不需要關(guān)注的故障(無(wú)害或后果可近似線性疊加的情況)，提高計(jì)算效率，但仍然不能完全解決風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問(wèn)題。對(duì)于檢修方式等造成的“N-2”故障組合規(guī)模仍舊比較大，需要進(jìn)一步分解，以快速過(guò)濾安全的故障集，而重點(diǎn)定位和關(guān)注對(duì)電網(wǎng)造成安全威脅的故障設(shè)備和影響區(qū)域。在電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)可根據(jù)分區(qū)的思路先進(jìn)行“N-1”預(yù)想故障分析。對(duì)于每一個(gè)“N-1”開斷，首先可根據(jù)開斷前后潮流的分布情況確定預(yù)想開斷的主要影響域。對(duì)于開斷前后潮流變化不大或開斷后潮流反而變小的支路可以不予關(guān)注，只關(guān)注開斷后潮流明顯變大的支路。將“N-1”預(yù)想開斷設(shè)備自身及開斷后潮流明顯變大的支路定義為該設(shè)備的故障影響域。支路潮流是否明顯增大可根據(jù)設(shè)備開斷后的潮流轉(zhuǎn)移系數(shù)并參考支路短時(shí)過(guò)載能力與開斷前支路潮流的比例確定。不同電壓等級(jí)的設(shè)備間容量可能相差較大，高電壓等級(jí)設(shè)備的容量相對(duì)較大，低電壓等級(jí)的設(shè)備容量則相對(duì)較小。高電壓等級(jí)設(shè)備開斷對(duì)低電壓等級(jí)設(shè)備的轉(zhuǎn)移系數(shù)小于0.02(同一電壓等級(jí)取0.03，低電壓等級(jí)向高電壓等級(jí)轉(zhuǎn)移取0.05)時(shí)，認(rèn)為其影響可以忽略。

3 應(yīng)用實(shí)例

建立考慮災(zāi)害天氣因素的設(shè)備短期停運(yùn)模型后，就可以基于具體的天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)際的電網(wǎng)模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算。

3.1 計(jì)算說(shuō)明

a)本文選取廣東電網(wǎng)模型進(jìn)行計(jì)算。靜態(tài)安全校核計(jì)算損失負(fù)荷作為設(shè)備停運(yùn)的嚴(yán)重度，據(jù)此在廣東省2 000條線路中，選擇線路故障時(shí)損失負(fù)荷不為0、線路參數(shù)完整的28條線路和損失負(fù)荷為0的2條線路進(jìn)行計(jì)算。線路分別分布于廣州、陽(yáng)江、惠州、清遠(yuǎn)、韶關(guān)、肇慶、潮州、梅州、江門、汕尾、云浮和東莞等地區(qū)。

b)獲取線路的停運(yùn)率歷史數(shù)據(jù)，同時(shí)根據(jù)線路長(zhǎng)度等因素算出每條線路的平均停運(yùn)率，據(jù)此可以求得平均故障率。

c)分別獲取線路所在地區(qū)的雷電/臺(tái)風(fēng)天氣數(shù)據(jù)，假定次日為雷電/臺(tái)風(fēng)天氣，根據(jù)1.3節(jié)中的模型計(jì)算線路故障率，然后計(jì)算次日雷電/臺(tái)風(fēng)的風(fēng)險(xiǎn)值。臺(tái)風(fēng)風(fēng)速取“海馬”在廣東省內(nèi)時(shí)各市遭受到的最大風(fēng)速進(jìn)行計(jì)算。

d)風(fēng)險(xiǎn)值排序。夏季輸電線路故障的主要原因是雷電與臺(tái)風(fēng)，兩者皆多發(fā)于每年的6—9月，將兩者結(jié)合進(jìn)行夏季風(fēng)險(xiǎn)排序。

3.2 天氣數(shù)據(jù)設(shè)置

根據(jù)歷史數(shù)據(jù)可知各地區(qū)雷電年平均落雷密度數(shù)據(jù)：東莞、廣州、佛山、中山、深圳落雷密度范圍均為17.33～26.35次/(km2·a)；惠州、茂名、湛江、陽(yáng)江、江門落雷密度范圍均為13.01～16.53次/(km2·a)；珠海、肇慶、清遠(yuǎn)、云浮、汕尾落雷密度范圍均為10.01～12.72次/(km2·a)；河源、揭陽(yáng)、潮州、梅州、韶關(guān)、汕頭落雷密度范圍均為8.29～9.81次/(km2·a)。

以2021年的“海馬”臺(tái)風(fēng)天氣數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行計(jì)算，臺(tái)風(fēng)從汕尾登陸，到深圳、江門、湛江，在省內(nèi)的時(shí)間內(nèi)最大風(fēng)力達(dá)到17級(jí)，中心附近最大風(fēng)速達(dá)到68 m/s。

3.3 故障集自動(dòng)生成

基于設(shè)備概率的故障集生成與篩選技術(shù)對(duì)廣東電網(wǎng)模型生成覆蓋所有風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)故障集。自動(dòng)生成前的故障集包含17 923條記錄，通過(guò)本文所述故障集自動(dòng)生成和篩選技術(shù)后生成僅978條，大大減少了在線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要掃描故障集的規(guī)模，提高了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的實(shí)時(shí)性能和計(jì)算效率。

3.4 計(jì)算結(jié)果及分析

根據(jù)此前定義的計(jì)算方式、天氣數(shù)據(jù)及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)想故障集進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算，最終結(jié)果見(jiàn)表1。

由表1可以看出：在正常天氣，廣東電網(wǎng)的“N-1”“N-2”停運(yùn)率都較低，基本上不存在安全風(fēng)險(xiǎn)，但是在極端災(zāi)害天氣情況下停運(yùn)率增加，需要重新進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

表1 不同災(zāi)害天氣下各地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)值

a)在雷電天氣，部分線路故障下電網(wǎng)停運(yùn)率及風(fēng)險(xiǎn)值與正常天氣相比有近1個(gè)數(shù)量級(jí)的增加，部分線路的“N-2”需要引起注意。

b)臺(tái)風(fēng)天氣，線路的停運(yùn)率比正常情況下大許多，強(qiáng)風(fēng)在短時(shí)間內(nèi)給電力系統(tǒng)造成極大破壞。

c)大多數(shù)條線路在臺(tái)風(fēng)與雷電情況下時(shí)，臺(tái)風(fēng)天氣的風(fēng)險(xiǎn)值要大于雷電天氣的風(fēng)險(xiǎn)值，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高，可見(jiàn)臺(tái)風(fēng)天氣比雷電天氣的風(fēng)險(xiǎn)更高。

同時(shí)可以看出：本次臺(tái)風(fēng)登陸地區(qū)的汕尾雖然損失負(fù)荷不大，但由于最大風(fēng)速大，其線路的風(fēng)險(xiǎn)值仍較高；惠州盡管部分線路損失負(fù)荷大，由于概率較低，其部分線路仍有較低的風(fēng)險(xiǎn)值；臺(tái)風(fēng)影響較弱的梅州、韶關(guān)則基本上與雷擊相差不大，甚至韶關(guān)有條線路的風(fēng)險(xiǎn)值還低于雷擊風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；負(fù)荷損失為0的線路即使故障率較高，風(fēng)險(xiǎn)值和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)也是最低的。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)建立了線路的短期停運(yùn)率模型，并且選取雷電天氣和臺(tái)風(fēng)為例計(jì)算實(shí)際電網(wǎng)線路風(fēng)險(xiǎn)值并進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分析。通過(guò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)事故發(fā)生的概率與事故后果的嚴(yán)重性兩方面進(jìn)行綜合考慮，對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)遇到的故障有了全面而清晰的認(rèn)識(shí)?；跉庀笠蛩卦u(píng)估電力系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)，建立了氣象對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行影響的模型，通過(guò)計(jì)算確定風(fēng)險(xiǎn)值，并用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)表明故障的危害程度，使運(yùn)行操作人員能夠進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范，著重注意風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高的線路，做好計(jì)劃安排，選擇最優(yōu)化操作。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估將事故概率與后果綜合考慮并量化表達(dá)，有些線路故障后果嚴(yán)重但是故障發(fā)生概率低，不用像過(guò)去一樣重點(diǎn)關(guān)注，而是將精力放在防范一些故障發(fā)生概率大的線路，從而保證線路的正常運(yùn)行。

根據(jù)短期停運(yùn)率模型及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)自動(dòng)生成故障集，得到一個(gè)可以覆蓋所有危險(xiǎn)點(diǎn)的故障集；最后根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)故障集高效準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)線上安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)值，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)值及評(píng)級(jí)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)。