台风天气条件下电力系统的多时间尺度连锁故障预测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种台风天气条件下电力系统的多时间尺度连锁故障预测方法，其步骤包括：1获取气象数据和线路参数构建台风天气的动态模型，2计算线路初始故障概率形成初始故障集；3在初始负荷水平下开断初始故障集任意一条线路；4电力系统依次进入短时间尺度判断及其相应控制过程和线路过负荷控制过程；5对线路的关联性指标模糊聚类，将聚类结果中关联性最高的一类作为下阶段开断线路；6更新电力系统的负荷水平和线路的天气指标；7重复步骤4‑6至满足结束条件后，记录事故链数据并输出。本发明专利技术能在台风来临时较真实的模拟台风天气条件下电力系统的事故链，从而能为台风天气下连锁故障的研究提供指导。

Multi-time Scale Cascading Fault Prediction Method for Power System under Typhoon Weather Conditions

The invention discloses a multi-time scale cascading fault prediction method for power system under typhoon weather conditions. The steps include: 1. acquiring meteorological data and line parameters to construct a dynamic model of typhoon weather; 2. calculating the initial fault probability of lines to form an initial fault set; 3. interrupting any line of the initial fault set at the initial load level; 4. the power system enters a short time scale in turn. Degree judgment and its corresponding control process and line overload control process; 5 pairs of fuzzy clustering of line correlation indicators, the highest correlation of clustering results as the next stage of breaking lines; 6 update the load level of power system and line weather indicators; 7 repeat steps 4 6 to meet the end conditions, record accident chain data and output. The invention can simulate the accident chain of power system under typhoon weather conditions more realistically when typhoon comes, thus providing guidance for the study of cascading failures under typhoon weather.

【技术实现步骤摘要】
台风天气条件下电力系统的多时间尺度连锁故障预测方法
本专利技术涉及电力系统领域，具体涉及一种台风天气条件下电力系统的多时间尺度连锁故障预测方法。技术背景近年来，台风更加频繁，台风天气下短时间内会引起输电线路故障率和故障概率明显增加，甚至造成电力设备损坏从而诱发大规模的停电事故，给电力系统带来的经济损失不容小觑。因此，开展台风天气条件下连锁故障的建模和事故链预测对于连锁故障发展过程中采取合适的控制措施阻止事故链的发展、维持电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对台风天气条件下连锁故障的研究，现有的方法主要基于复杂网络理论，台风天气条件下线路的故障率是动态变化的，采用双状态天气模型的历史数据对天气的建模描述不够准确，目前台风天气下连锁故障的预测研究未综合考虑连锁故障产生和发展的内外部因素；未考虑事故链路径中控制措施的影响，从而导致事故链的预测结果与实际场景差别较大。
技术实现思路
本专利技术是为了弥补现有研究方法的不足，采用天气条件下的线路的动态故障率，综合考虑连锁故障产生和发展的内外部因素，提供一种台风天气条件下电力系统的多时间尺度连锁故障预测方法，用于制定安全经济的控制方案，降低事故链风险，以期能在台风来临时较真实的模拟台风天气条件下电力系统的事故链，从而能为台风天气下连锁故障的研究提供指导。本专利技术为解决技术问题采用如下技术方案：本专利技术一种台风天气条件下电力系统的多时间尺度连锁故障预测方法的特点是按如下步骤进行：步骤1、获取气象数据和线路参数，所述气象数据包括：台风中心的实际坐标、台风的移动方向、台风的移动速度、台风的最大风速系数和台风的最大衰减系数，所述线路参数包括：线路老化故障率、线路长度、线路分段数及各段线路的实际坐标；步骤2、根据所述气象数据和线路参数构建台风天气的动态模型，并计算线路初始故障概率，从而根据设定的初始故障概率阈值形成初始故障集；步骤3、设定电力系统的初始负荷水平，依次将所述初始故障集的线路设为第j-1阶段开断线路；步骤4、第j-1阶段开断线路断开后，所述电力系统进入短时间尺度判断及其相应控制过程，包括：所述电力系统中出现严重过负荷线路、发电机越限和系统暂态失稳的三种现象，以及相应的控制措施，分别为线路保护动作切除线路、发电机保护动作切除发电机和紧急切机切负荷；步骤5、所述电力系统进行区域功率再平衡控制过程：若电力系统发生解列，则先在解列区域内进行发电机有功出力调整后，再对所述电力系统进行潮流计算，所述发电机有功出力调整包括：当发电机出力达到下限时，切除部分发电机，当发电机出力达到上限时，切除部分有功负荷；若电力系统没有解列，则直接对所述电力系统进行潮流计算；步骤6、所述电力系统进行线路过负荷控制过程：若电力系统中存在过负荷线路，则执行改进的过负荷控制方案后，执行步骤7，否则直接执行步骤7；步骤7、判断事故链搜索是否满足结束条件，若是，则执行步骤8，否则执行步骤9；所述事故链搜索的结束条件为：所述电力系统负荷损失率达到所设定的阈值或电力系统解列个数达到所设定的孤岛阈值；步骤8、记录事故链相关数据并输出，包括：事故链路径、事故链各环节采取的控制措施和控制量、事故链发生概率和风险值；步骤9、计算除第j-1阶段开断线路外的其他线路的关联性指标，并将所述关联性指标进行模糊聚类，得到聚类结果中关联性最高的一类作为第j阶段开断线路的候选集；步骤10、依次开断所述第j阶段开断线路的候选集中每一条线路，确定更新时间尺度T，同时根据更新时间尺度T，更新电力系统的负荷水平和所述初始故障集中线路的天气指标后，将j+1赋值给j并返回步骤4顺序执行。本专利技术所述的多时间尺度连锁故障预测方法的特点也在于，所述步骤2中利用式(1)计算第k条线路Lk的初始故障概率式(1)中，为第k条线路Lk的老化故障概率，为第k条线路Lk在台风天气条件下的故障概率，并有：式(2)中，λko为第k条线路Lk的单位长度老化故障率，lenk为第k条线路Lk的长度，Ω为电力系统中所有线路集合；λνo为所有线路集合Ω中任意第v条线路Lv的单位长度老化故障率；lenv为第v条线路Lv的长度；式(3)中，t0、t1为统计时间段内的起始时刻和结束时刻，λk(t)为t时刻第k条线路Lk的故障率，并有：式(4)中，λk,ω为第k条线路Lk第ω段的单位长度故障率，lenk,ω为第k条线路Lk第ω段的长度，ω＝1,2,…,K，K为第k条线路Lk的总分段数。所述步骤6中改进的过负荷控制方案是按如下步骤进行：步骤6.1、计算过负荷线路的控制时间和发电机出力调整时间；步骤6.2、若过负荷线路的控制时间大于发电机出力调整时间，则选择发电机出力调整，并执行步骤6.3；若过负荷线路的控制时间小于发电机出力调整时间，则执行步骤6.4；步骤6.3、利用式(5)建立以电力系统中发电机累计调整量最小为目标函数，利用式(6)-式(8)建立所述目标函数的约束条件：式(5)中，S为电力系统发电机集合，ΔPGi为第i台发电机Gi的有功调整量，|ΔPGi|为第i台发电机Gi的有功调整量的绝对值，i＝1,2,…,m，m为电力系统发电机集合中的发电机总个数；式(6)为电力系统有功平衡方程，用于在发电机出力调整时保证电力系统中的有功功率不变；式(7)中，为第i台发电机Gi的有功出力下限值，为第i台发电机Gi的有功出力上限值，PGi为第i台发电机Gi有功出力调整前的有功出力；式(8)中，FLk为第k条线路Lk的潮流值，为第k条线路Lk的潮流热稳定极限值；步骤6.4、利用发电机有功出力调整修正有功切负荷量：步骤6.4.1、利用式(9)建立电力系统的相关度矩阵C(λ)：式(9)中，YB为电力系统的支路导纳矩阵，YN为电力系统的节点导纳矩阵，A为电力系统节点关联矩阵；步骤6.4.2、利用式(10)确定线路有功功率与节点注入有功功率的灵敏度：βk,γ＝λk,γ(cosφk,Bcosφγ,N+sinφk,Bsinφγ,N)(10)式(10)中，βk,γ为第k条线路Lk有功功率和节点γ注入有功功率的灵敏度系数，βk,γ＞0表示节点γ注入功率增加会导致第k条线路Lk的功率增加，βk,γ＜0表示节点γ注入功率增加会导致第k条线路Lk的功率减少，φk,B为第k条线路Lk首端的电压相角，φγ,N为节点γ的电压相角；步骤6.4.3、根据灵敏度方法找出切除发电机的节点号及其切除量以及切除负荷的节点号及其切除量其中，为任意第i台发电机Gi的有功切除量；为任意第n个负荷Lodn的有功切除量，g为负荷数量；步骤6.4.4、根据切除负荷的节点号，利用潮流追踪方法找到供应所述切除负荷的节点号的发电机节点号；并从供应所述切除负荷的节点号的发电机节点号中删除利用灵敏度方法找出的切除发电机节点号，剩余的发电机节点号作为可增加出力的发电机组集合，记为G+，且所述可增加出力的发电机组集合G+中发电机总数量为Z；利用式(11)得到所述可增加出力的发电机组集合G+中任意第ε台可增加出力的发电机组的有功功率ΔPGε：式(11)中，PGε为第ε台可增加出力的发电机Gε的实际有功功率，KGε,max为第ε台可增加出力的发电机Gε的最大增发率，为第ε台可增加出力的发电机Gε有功出力上限值，为第ε台可增加出力的发电机Gε在允许的过负荷控制时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种台风天气条件下电力系统的多时间尺度连锁故障预测方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、获取气象数据和线路参数，所述气象数据包括：台风中心的实际坐标、台风的移动方向、台风的移动速度、台风的最大风速系数和台风的最大衰减系数，所述线路参数包括：线路老化故障率、线路长度、线路分段数及各段线路的实际坐标；步骤2、根据所述气象数据和线路参数构建台风天气的动态模型，并计算线路初始故障概率，从而根据设定的初始故障概率阈值形成初始故障集；步骤3、设定电力系统的初始负荷水平，依次将所述初始故障集的线路设为第j‑1阶段开断线路；步骤4、第j‑1阶段开断线路断开后，所述电力系统进入短时间尺度判断及其相应控制过程，包括：所述电力系统中出现严重过负荷线路、发电机越限和系统暂态失稳的三种现象，以及相应的控制措施，分别为线路保护动作切除线路、发电机保护动作切除发电机和紧急切机切负荷；步骤5、所述电力系统进行区域功率再平衡控制过程：若电力系统发生解列，则先在解列区域内进行发电机有功出力调整后，再对所述电力系统进行潮流计算，所述发电机有功出力调整包括：当发电机出力达到下限时，切除部分发电机，当发电机出力达到上限时，切除部分有功负荷；若电力系统没有解列，则直接对所述电力系统进行潮流计算；步骤6、所述电力系统进行线路过负荷控制过程：若电力系统中存在过负荷线路，则执行改进的过负荷控制方案后，执行步骤7，否则直接执行步骤7；步骤7、判断事故链搜索是否满足结束条件，若是，则执行步骤8，否则执行步骤9；所述事故链搜索的结束条件为：所述电力系统负荷损失率达到所设定的阈值或电力系统解列个数达到所设定的孤岛阈值；步骤8、记录事故链相关数据并输出，包括：事故链路径、事故链各环节采取的控制措施和控制量、事故链发生概率和风险值；步骤9、计算除第j‑1阶段开断线路外的其他线路的关联性指标，并将所述关联性指标进行模糊聚类，得到聚类结果中关联性最高的一类作为第j阶段开断线路的候选集；步骤10、依次开断所述第j阶段开断线路的候选集中每一条线路，确定更新时间尺度T，同时根据更新时间尺度T，更新电力系统的负荷水平和所述初始故障集中线路的天气指标后，将j+1赋值给j并返回步骤4顺序执行。...

【技术特征摘要】
1.一种台风天气条件下电力系统的多时间尺度连锁故障预测方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、获取气象数据和线路参数，所述气象数据包括：台风中心的实际坐标、台风的移动方向、台风的移动速度、台风的最大风速系数和台风的最大衰减系数，所述线路参数包括：线路老化故障率、线路长度、线路分段数及各段线路的实际坐标；步骤2、根据所述气象数据和线路参数构建台风天气的动态模型，并计算线路初始故障概率，从而根据设定的初始故障概率阈值形成初始故障集；步骤3、设定电力系统的初始负荷水平，依次将所述初始故障集的线路设为第j-1阶段开断线路；步骤4、第j-1阶段开断线路断开后，所述电力系统进入短时间尺度判断及其相应控制过程，包括：所述电力系统中出现严重过负荷线路、发电机越限和系统暂态失稳的三种现象，以及相应的控制措施，分别为线路保护动作切除线路、发电机保护动作切除发电机和紧急切机切负荷；步骤5、所述电力系统进行区域功率再平衡控制过程：若电力系统发生解列，则先在解列区域内进行发电机有功出力调整后，再对所述电力系统进行潮流计算，所述发电机有功出力调整包括：当发电机出力达到下限时，切除部分发电机，当发电机出力达到上限时，切除部分有功负荷；若电力系统没有解列，则直接对所述电力系统进行潮流计算；步骤6、所述电力系统进行线路过负荷控制过程：若电力系统中存在过负荷线路，则执行改进的过负荷控制方案后，执行步骤7，否则直接执行步骤7；步骤7、判断事故链搜索是否满足结束条件，若是，则执行步骤8，否则执行步骤9；所述事故链搜索的结束条件为：所述电力系统负荷损失率达到所设定的阈值或电力系统解列个数达到所设定的孤岛阈值；步骤8、记录事故链相关数据并输出，包括：事故链路径、事故链各环节采取的控制措施和控制量、事故链发生概率和风险值；步骤9、计算除第j-1阶段开断线路外的其他线路的关联性指标，并将所述关联性指标进行模糊聚类，得到聚类结果中关联性最高的一类作为第j阶段开断线路的候选集；步骤10、依次开断所述第j阶段开断线路的候选集中每一条线路，确定更新时间尺度T，同时根据更新时间尺度T，更新电力系统的负荷水平和所述初始故障集中线路的天气指标后，将j+1赋值给j并返回步骤4顺序执行。2.权利要求1所述的多时间尺度连锁故障预测方法，其特征是，所述步骤2中利用式(1)计算第k条线路Lk的初始故障概率式(1)中，为第k条线路Lk的老化故障概率，为第k条线路Lk在台风天气条件下的故障概率，并有：式(2)中，λko为第k条线路Lk的单位长度老化故障率，lenk为第k条线路Lk的长度，Ω为电力系统中所有线路集合；λνo为所有线路集合Ω中任意第v条线路Lv的单位长度老化故障率；lenv为第v条线路Lv的长度；式(3)中，t0、t1为统计时间段内的起始时刻和结束时刻，λk(t)为t时刻第k条线路Lk的故障率，并有：式(4)中，λk,ω为第k条线路Lk第ω段的单位长度故障率，lenk,ω为第k条线路Lk第ω段的长度，ω＝1,2,…,K，K为第k条线路Lk的总分段数。3.权利要求1所述的多时间尺度连锁故障预测方法，其特征是，所述步骤6中改进的过负荷控制方案是按如下步骤进行：步骤6.1、计算过负荷线路的控制时间和发电机出力调整时间；步骤6.2、若过负荷线路的控制时间大于发电机出力调整时间，则选择发电机出力调整，并执行步骤6.3；若过负荷线路的控制时间小于发电机出力调整时间，则执行步骤6.4；步骤6.3、利用式(5)建立以电力系统中发电机累计调整量最小为目标函数，利用式(6)-式(8)建立所述目标函数的约束条件：式(5)中，S为电力系统发电机集合，ΔPGi为第i台发电机Gi的有功调整量，|ΔPGi|为第i台发电机Gi的有功调整量的绝对值，i＝1,2,…,m，m为电力系统发电机集合中的发电机总个数；式(6)为电力系统有功平衡方程，用于在发电机出力调整时保证电力系统中的有功功率不变；式(7)中，为第i台发电机Gi的有功出力下限值，为第i台发电机Gi的有功出力上限值，PGi为第i台发电机Gi有功出力调整...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晶晶，尉静慧，齐先军，李小燕，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34