考虑雷电天气的大电力系统可靠性评估（电力）

 考虑雷电天气的大电力系统可靠性评估（电力）

                      张富春¹，张富超^2，3，黄家栋²

(1．国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司，河北泰皇岛066000;2．华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定  071003;3．河北省送变电公司，河北石家庄  050000)

摘要：雷电天气会导致输电线路故障率增加，对大电力系统可靠性评估有重要影响。针对不同雷电水平下的输电线路具有不同的故障率，依据地闪密度划分雷电水平区域，分区建立输电线路故障率模型，提出一种基于蒙特卡洛抽样原理．在考虑雷电天气下的大电力系统可靠性评估方法。该方法分别对雷电天气和输电线路进行蒙特卡洛抽样，确定雷电天气状态和输电线路状态，生成确定的系统状态，然后进行大电力系统可靠性评估。最后给出在考虑雷电天气下的大电力系统可靠性评估流程，并通过算例说明雷电天气对电力系统可靠性充裕度指标的影响。

关键词：大电力系统：可靠性评估；雷电天气；蒙特卡洛抽样；故障率

中图分类号：TM863  DOI: 10.11930/j．issn．1004-9649.2016.05.044.05

0引言

    南于架空输电线路暴露于外界环境，其运行状态受天气影响很大。统计资料表明，雷击故障是导致输电线路跳闸的主要原因。虽然雷电天气H{现的概率并不是很高，但在雷电天气条件下输电线路发生故障的概率将会增大，容易引起电网发生“故障聚集”现象，给电力系统带来巨大的破坏作用。因此，在大电力系统可靠性评估中，考虑雷电天气条件对电网可靠性的影响是十分必要的。

    目前．许多专家学者就天气因素对电力系统可靠性的影响进行了研究．建立了考虑天气因素的系统可靠性评估模型．提出了许多具有指导意义的研究方法。针对输电网受气候影响的不均匀性．提出了对同一时刻处于不同气候条件下的输电线路进行分段模拟的研究思想。

采用蒙特卡洛抽样计及气候条件影响，建立了大电力系统可靠性评估模型，能够解决输电系统在相同时刻可能处在不同天气状态下的情况。改进了已有的计及天气因素的可靠性参数模型，提出处于不同地理位置的输电线路具有不同的故障率，并通过有关的系数解决原始数据可靠性和天气状态等因素的不确定性问题。基于灰色模糊综合评判理论，提出了一种计及气象等级的多气象因素组合的输电线路风险评估方法。

    综上所述．已有的文献是在考虑气候因素或考虑多种天气因素对系统可靠性的影响，而针对雷电天气的大电力系统可靠性评估方法研究较少。鉴于此．本文提出一种基于蒙特卡洛抽样的考虑雷电天气的大电力系统可靠性评估方法，该方法充分考虑了处于不同雷电区域的输电线路具有不同故障率的问题，无需假设元件故障概率服从指数分布．相比传统的马尔科夫模型更适合分析雷电天气对实际大电力系统可靠性的影响。

1  考虑雷电天气的输电线路可靠性模型

1.1  地闪密度

    地闪密度是衡量地区受雷电灾害影响程度的一个重要指标，可将其作为雷电水平的参考指标。根据雷电检测定位系统的雷电数据统计资料，可绘出地区的地闪密度分布图，据地闪密度分布图将地区划分成不同的雷电水平区域。根据划分标准，可将区域按较低、一般、较高和严重4个雷电等级划分为若干分区域，划分标准如表1所示。

 

1.2不同雷电等级下的输电线路故障率模型

    故障率是元件从起始时刻直至时刻t完好条件下．在时刻t以后单位时问里发生故障的概率。修复率是元件在起始时刻直至时刻t故障的条件下，在时刻t以后每单位时问里修复的概率。同一输电线路可能处于不同的雷电水平区域，不同雷电水平下的输电线路故障率和修复率是不同的若按地闪密度将输电网所处区域划分为n个不同的雷电等级分区，则处于不同分区的输电线路区段具有不同的故障率和修复率。设雷电等级i下

 

障率是长期统计平均值，并不能反映不同雷电水平下的实际故障率，因此，不同雷电等级下的故障率按式(1)求得，即

 

1.3输电线路可靠性模型

    对于跨越多个不同雷电等级区域的输电线路．各分段具有不同的故障率和修复率，可将输电线路模拟成具有不同故障率元件串联组成的等效元件，如图1所示。

 

    将输电线路按照所跨区域的地闪密度等级划分为Ⅳ段，设X _i为第i分段长度占输电线路总长的比例，定义不可用度U _i为可修复元件在起始时刻处于正常状态的条件下，时刻t处在故障状态的概率，可由式(2)求得，即

 

    按照各分段逻辑上的串联关系，整条输电线路的等效不可用度可近似为

 

整条输电线路的等效修复时间为

 

2系统状态生成

2.1  蒙特卡洛抽样

    元件采用运行和故障两状态模型，对每个元件的状态进行蒙特卡洛抽样，可确定元件处于运行还是故障状态，当每个元件状态确定后，便形成一个确定的系统状态。对采用两状态模型的元件i，其状态xi可由式(5)确定，即

 

2.2  雷电天气状态抽样

    对雷电天气状态进行蒙特卡洛抽样，确定各分区的雷电天气状态。

    若某一地区按照雷电等级被划分为n个区域．则按雷电天气的发生与否，该地区共有2ⁿ种天气状态，每种天气状态的发生概率可由当地的气象统计资料获得。为简化计算，对雷电天气条件作如下假设：整个电网区域按地闪密度等级划分为4个雷电区域，且各区域均匀分布，暂不考虑多个分区可能同时发生雷电天气，而仅考虑同一时间至多有一个分区可能会发生雷电天气．即该地区共有5种天气状态，各天气状态发生的概率（由当地的气象统计资料获得）如表2所示（表2中．0表示区域不发生雷电天气，1表示区域发生雷电天气）。

 

    采用蒙特卡洛抽样确定雷电天气状态，具体步骤如下。

(1)根据各天气状态的概率分布，制定离散

2.3输电线路状态抽样

    对每条输电线路进行蒙特卡洛抽样，当所有输电线路状态确定后，便产生一确定的系统状态，分析系统状态，进行失负荷判断和负荷削减计算，以及可靠性指标计算。

2.3.1  精确抽样

    (1)统计输电线路在雷电区域i的分段长度，在确定的天气状态下，利用式(2)计算输电线路的分段不可用度U。

(2)在[0，1]区间内生成服从均匀分布的随机

 

复步骤(1)，当下一分段故障或所有分段均抽样完毕，结束该输电线路的状态抽样。

    该抽样方法虽然精确．但是对于每条线路都可能需要多次抽样．算法效率较低，对大电网系统不实用，故拟采用线路状态的近似抽样。

2.3.2近似抽样

    (1)统计输电线路在雷电区域i的分段长度，在确定的天气状态下，利用式(2)计算输电线路的分段不可用度U_i，然后利用式(3)计算整条输电线路的等效不可用度U。

    (2)在[0，1]区间内生成服从均匀分布的随机数V，并与U作比较，若V≤U，则该输电线路故障；否则，该输电线路运行正常，继而转向下一条输电线路的状态抽样。

    相比精确抽样方法，该方法虽然存在一定的误差．但仅需对每条输电线路进行一次抽样，能够显著提高算法效率，更适用于工程应用。

2.4  系统充裕性指标计算

    基于状态抽样法的大电力系统充裕性指标计算如下。

(1) 切负荷概率PLC

 

3可靠性评估程序流程

    基于上述的建模、状态抽样和系统可靠性评估方法绘制考虑雷电天气的可靠性评估程序流程（见图2）。

 

4算例分析

    为验证本文所提方法的有效性和正确性，将IEEE-RTS 79测试系统作为算例系统，其具体接线如图3所示。该系统的总装机容量3 405 MW,最大负荷为2 850 MW,包含32台发电机、5台变压器、33条输电线路和24条母线。

    为简化计算，假设每条输电线路都处在同一雷电等级区域，如图3所示。各雷电等级天气出现的概率P_i可由表1算得，假设故障次数占总次数的比例F_i分别为0.1, 0.2，0.3和0.4．各等级雷电天气条件下的修复率分别是正常天气条件下的5/6, 2/3, 1/2和1/3。

 

    采用蒙特卡洛抽样50 000次，选择切负荷概率PLC、切负荷次数ENLC和电量不足期望EENS作为系统充裕度指标，其计算结果如表3所示．其中6为考虑雷电天气对电力系统可靠性影响与不考虑雷电天气影响时的误差百分比。

 

    由值不难得出，考虑雷电天气影响时的系统充裕度指标计算结果与不考虑雷电天气影响时的系统充裕度指标计算结果有着明显差异．表明雷电天气对系统可靠性影响较大，当不考虑雷电天气影响时得出的系统充裕度指标计算结果偏于乐观，不能准确反映电力系统真实的可靠性水平．究其原因，常规可靠性评估采用的故障率仅仅是一个长期的统计平均值，不能准确反映元件的实际特性，因而掩盖了雷电等天气因素对电力系统可靠性评估的影响。因此，在大电力系统可靠性评估中，考虑雷电天气的影响是十分必要的．尤其是对雷电天气频发区，雷电天气对电力系统可靠性评估的影响更不容忽视。

5结论

    本文研究了雷电天气对大电力系统可靠性评估的影响，提出不同雷电等级下的输电线路故障率模型，为研究雷电天气对电力系统可靠性的影响提供了新的思路，其优越性在于：

    (1)蒙特卡洛抽样方法计及雷电天气对大电力系系统可靠性的影响，无需假设元件故障概率服从指数分布，相比传统的马尔科夫模型更适合分析雷电天气对实际大电力系统可靠性的影响。

    (2)采用分段模拟方法处理跨越多个不同雷电等级区域的输电线路，考虑了雷电活动的区域特性对输电线路故障率的影响。

    (3)评估结果体现了系统在不同雷电灾害下的运行风险变化，弥补由于不考虑外界环境变化对元件故障率影响而导致风险评估结果无法体现雷电灾害影响的问题。