一种考虑连锁过载和隐性故障的电网脆弱区域分析方法 (2013年)

针对电网的连锁过载现象，提出了一种划分和识别电网脆弱区域的算法。首先从初始故障支路对剩余系统支路产生作用的角度，提出了受动敏感性和使动敏感性的概念，然后在考虑继电保护隐性故障的模式下，给出了初始故障支路和剩余系统支路之间的关联作用指标以及初始故障支路对剩余系统支路形成敏感性的指标，将这些指标作为特征输入量给出了一种基于聚类方法的电网脆弱区域的划分和识别算法，并在IEEE 39节点系统上进行了算例分析，验证了算法的合理性。 ### 一种考虑连锁过载和隐性故障的电网脆弱区域分析方法 #### 一、引言 随着电力系统的不断扩大和复杂化，电网安全稳定运行面临着前所未有的挑战。连锁过载跳闸事件及其引发的大规模停电事故是电力系统面临的重大风险之一。因此，深入研究电网中的连锁过载现象及其背后的机理显得尤为重要。本文旨在通过分析电网中连锁过载的原因及影响，提出一种新的算法来识别电网中的脆弱区域。 #### 二、理论基础与概念介绍 ##### 2.1 受动敏感性与使动敏感性 - **受动敏感性**：指电网中某一元件发生故障后，其他元件受到的影响程度。这种影响通常体现在电流或电压的变化上。 - **使动敏感性**：指电网中某一元件发生故障时，该故障对其它元件触发后续故障的可能性。这主要涉及到故障传播的机制。 ##### 2.2 关联作用指标与敏感性指标 - **关联作用指标**：衡量初始故障支路与其他支路之间相互作用的程度。这一指标有助于理解故障是如何在电网中扩散的。 - **敏感性指标**：评估初始故障支路对电网其他支路的影响强度。通过对这些指标的研究，可以更准确地预测哪些区域更容易受到连锁故障的影响。 #### 三、方法论 本文提出的方法综合考虑了继电保护的隐性故障模式，即在正常运行情况下可能不会被察觉的故障。这种方法通过以下步骤实现： 1. **定义关键指标**：确定受动敏感性和使动敏感性的具体计算公式。 2. **计算关联作用指标**：基于电网的结构特性，计算各支路之间的关联作用指标。 3. **量化敏感性指标**：进一步量化初始故障支路对剩余系统支路的敏感性。 4. **聚类分析**：利用聚类算法将电网划分为不同的区域，其中每个区域内的元件具有较高的相似性。 #### 四、算法实施 ##### 4.1 初始设置 - 选择一个合适的电网模型，例如IEEE 39节点系统。 - 设定初始条件，包括电网的拓扑结构、负载情况等。 ##### 4.2 敏感性指标计算 - 对于每一条支路，计算其受动敏感性和使动敏感性。 - 结合隐性故障概率模型，评估各种故障场景下的敏感性指标。 ##### 4.3 聚类分析 - 将所有支路的敏感性指标作为特征向量输入到聚类算法中。 - 采用适当的聚类方法（如K-means算法）进行聚类，根据结果识别出脆弱区域。 #### 五、案例研究 为验证提出的算法的有效性，本文采用IEEE 39节点系统作为测试平台。通过模拟不同的故障情景，评估算法的性能。结果显示，在考虑连锁过载和隐性故障的情况下，该算法能够有效地识别出电网中的脆弱区域，这对于预防未来可能出现的大规模停电事故具有重要意义。 #### 六、结论 本文提出了一种新的算法，用于识别电网中的脆弱区域。该算法基于受动敏感性、使动敏感性以及关联作用指标的概念，结合聚类方法对电网进行分区。通过在IEEE 39节点系统上的案例分析，验证了该算法的有效性。未来的研究将进一步探索如何利用这些识别出的脆弱区域来优化电网的运行和维护策略，从而提高整个电力系统的稳定性和可靠性。