姚薇薇，李華強(qiáng)，賀強(qiáng)，吳星

（四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，智能電網(wǎng)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都610065）

電網(wǎng)連鎖性故障序列的模糊綜合評(píng)價(jià)方法

姚薇薇，李華強(qiáng)，賀強(qiáng)，吳星

（四川大學(xué)電氣信息學(xué)院，智能電網(wǎng)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都610065）

為研究電力系統(tǒng)在隱性故障下的故障傳播路徑，在分析隱性故障發(fā)生機(jī)理的基礎(chǔ)上，提出基于擾動(dòng)距離、潮流過(guò)限、潮流轉(zhuǎn)移率和綜合脆弱性4類模糊指標(biāo)的支路故障綜合可能性指標(biāo)。應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)理論獲取指標(biāo)影響權(quán)重，采用模糊綜合評(píng)價(jià)得到支路故障綜合可能性指標(biāo)，并進(jìn)行故障排序。該方法能夠綜合考慮多種故障觸發(fā)不確定因素，更準(zhǔn)確地評(píng)估預(yù)誤動(dòng)集中支路發(fā)生故障的可能性。在IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的仿真驗(yàn)證了該方法的有效性和普適性。

隱性故障；模糊映射；灰色關(guān)聯(lián)理論；模糊綜合評(píng)價(jià)；連鎖故障

規(guī)?；?、自動(dòng)化是現(xiàn)代電力系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)，也是維護(hù)電力系統(tǒng)安全可靠運(yùn)行的雙刃劍。一方面，具有高度自動(dòng)化特性的互聯(lián)大型電網(wǎng)增強(qiáng)了對(duì)偶發(fā)事故的鎮(zhèn)定能力，減少了事故的發(fā)生頻次；另一方面，電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，繼電保護(hù)參與程度日益增加，一旦系統(tǒng)故障，繼電保護(hù)系統(tǒng)的不正確動(dòng)作將加速電力系統(tǒng)壓力累積，導(dǎo)致線路過(guò)載加重，甚至引發(fā)連鎖故障，造成大規(guī)模的電力系統(tǒng)災(zāi)難性事故。對(duì)大停電事故的研究表明，約75%的電力大停電事故正與此有關(guān)[1]。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的專家將隱性故障作為引發(fā)電力系統(tǒng)災(zāi)難性事故的一種機(jī)理，廣泛將其運(yùn)用于連鎖故障和電力災(zāi)難事故的研究中。

當(dāng)前基于電力系統(tǒng)隱性故障的研究主要側(cè)重于兩方面。

（1）隱性故障機(jī)理的探究與模型改進(jìn)。文獻(xiàn)[2-9]提出隱性故障理論和發(fā)生機(jī)理，基于現(xiàn)有電力系統(tǒng)繼電保護(hù)種類給出隱性故障基本模型。文獻(xiàn)[10]提出基于馬爾可夫方法的隱性故障模型，計(jì)算保護(hù)拒動(dòng)、誤動(dòng)概率。文獻(xiàn)[11]基于歷史數(shù)據(jù)建立保護(hù)行為模型，采用蒙特卡洛抽樣方法仿真保護(hù)動(dòng)作特性。

（2）基于隱性故障模型計(jì)算連鎖故障概率或搜索系統(tǒng)脆弱區(qū)域。文獻(xiàn)[12-13]以隱性故障模型為連鎖性故障的傳播機(jī)制，采用可信性測(cè)度刻畫(huà)故障發(fā)生的可能性；文獻(xiàn)[14-16]基于繼電保護(hù)隱性故障模型與風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)辨識(shí)電網(wǎng)連鎖故障序列。

部分研究以單一隱性故障模型為基礎(chǔ)評(píng)估故障發(fā)生概率，難以對(duì)下級(jí)故障做出有效判斷。隨著連鎖故障方向研究深入，綜合評(píng)價(jià)作為更全面的評(píng)估手段，逐漸成為研究趨勢(shì)[13，17-19]。為彌補(bǔ)單一隱性故障模型預(yù)測(cè)下級(jí)故障準(zhǔn)確性的不足，本文提出一種模糊綜合評(píng)價(jià)方法。將系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)考慮在內(nèi)，結(jié)合歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，提出線路故障的綜合可能性系數(shù)指標(biāo)，對(duì)線路下級(jí)故障做出合理選擇。通過(guò)在IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的仿真，驗(yàn)證了該方法的合理性。

1 電力系統(tǒng)隱性故障

1.1 隱性故障機(jī)理

廣義的隱性故障是指所有在正常狀態(tài)下隱匿，在承壓狀態(tài)偶然暴露的故障。在電力系統(tǒng)領(lǐng)域，隱性故障專指繼電保護(hù)系統(tǒng)具有隱匿性、范圍性、危害性的各類問(wèn)題。這類問(wèn)題均在電力系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)難以排查且對(duì)系統(tǒng)暫無(wú)影響，一旦系統(tǒng)異常，就會(huì)在相應(yīng)范圍對(duì)電力系統(tǒng)產(chǎn)生危害。

從繼電保護(hù)隱患原因上分析，導(dǎo)致繼電保護(hù)隱患的原因分為兩類[2]：一是保護(hù)定值不合理，包括定值錯(cuò)誤和因?yàn)檫\(yùn)行方式改變或系統(tǒng)傳輸能力上升造成保護(hù)整定值的過(guò)時(shí)；二是保護(hù)系統(tǒng)本身存在硬件缺陷，包括繼電保護(hù)裝置所處位置的長(zhǎng)期負(fù)載率、承壓等級(jí)等環(huán)境不同，影響保護(hù)系統(tǒng)的硬件絕緣、老化等問(wèn)題。

1.2 隱性故障模型

現(xiàn)有研究提出了三段距離保護(hù)、階段式電流保護(hù)、潮流越限保護(hù)3種輸電線路的繼電保護(hù)隱性故障模型[3-8]，其中考慮線路潮流越限的繼電保護(hù)隱性故障概率模型[9]如圖1所示。

圖1 線路潮流越限時(shí)保護(hù)的隱性故障特性Fig.1 Hidden failure characteristicsof line protection w ith over-flow

圖中，PHF表示線路潮流越限隱性故障率，其大小與線路潮流大小相關(guān)；P表示繼電保護(hù)正確動(dòng)作的概率；PH表示隱性故障統(tǒng)計(jì)概率，是根據(jù)二次設(shè)備條件和自然因素等非一次系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析而來(lái)；Fi表示線路i的有功潮流；Flim表示線路的潮流限值。考慮線路潮流越限的隱形故障概率為

本文正是根據(jù)此種模型建立起適應(yīng)當(dāng)前系統(tǒng)運(yùn)行方式下的線路故障綜合可能性指標(biāo)。

2 線路故障綜合可能性指標(biāo)

2.1 綜合可能性指標(biāo)

由考慮線路潮流越限的隱形故障模型可知，當(dāng)線路潮流不超過(guò)潮流限值時(shí)，所有線路觸發(fā)隱性故障的概率一致。但從繼電保護(hù)隱患原因上分析，電力系統(tǒng)的固有屬性和運(yùn)行狀態(tài)均影響隱性故障觸發(fā)的可能性。故嚴(yán)格意義上，不同線路對(duì)擾動(dòng)的承受度與敏感度不同。因而提出線路L故障的綜合可能性評(píng)價(jià)指標(biāo)PL為

式中，PR為綜合可能性評(píng)價(jià)結(jié)果，由模糊綜合評(píng)價(jià)方法計(jì)算。當(dāng)線路潮流過(guò)限140%，認(rèn)為保護(hù)正確動(dòng)作，下級(jí)故障可能性就是保護(hù)正確動(dòng)作概率；當(dāng)線路潮流未過(guò)限140%時(shí)，則對(duì)線路做綜合判斷，計(jì)算下級(jí)故障可能性。綜合評(píng)價(jià)因素從隱性故障隱患原因上分析，提取支路的擾動(dòng)距離、支路潮流、潮流變化率、支路綜合脆弱性指標(biāo)，分別從電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)與狀態(tài)兩部分評(píng)估引起隱性故障的可能性。

2.2 綜合評(píng)價(jià)因素

2.2.1 擾動(dòng)距離指標(biāo)

擾動(dòng)距離定義為被評(píng)價(jià)支路到故障支路的距離，用同心松弛理論可以闡釋，如圖2所示。

根據(jù)同心松弛理論，各母線層所受到的擾動(dòng)影響將隨著與故障中心電氣距離的增大而逐步衰減。現(xiàn)以故障支路A為圓心，將所有與支路A直接相連的支路設(shè)為支路層1，與支路層為1的支路直接相連的支路設(shè)為支路層2，以此類推，如圖2所示。將每條支路所處的支路層作為當(dāng)前支路到故障支路的擾動(dòng)距離。

由于隱性故障的發(fā)生具有范圍性，存在“準(zhǔn)誤動(dòng)集”或“預(yù)故障集”。國(guó)內(nèi)外統(tǒng)計(jì)資料表明，當(dāng)一條線路被切除后，與該線路相連的線路或發(fā)電機(jī)的繼電保護(hù)裝置誤動(dòng)的概率將大大提高[14]。只考慮單重隱性故障的情況，即線路斷開(kāi)只會(huì)造成與它兩端相連的所有線路中的某一條故障[15]。本文設(shè)定支路層不大于2的所有支路為下級(jí)故障的預(yù)故障集，支路層大于3的線路可認(rèn)為受擾很小，可忽略不計(jì)。

圖2 同心松弛與擾動(dòng)距離示意Fig.2 Relationship between concentric relaxation and disturbance distance

線路斷開(kāi)單因素“擾動(dòng)距離指標(biāo)”在評(píng)語(yǔ)集上的映射為

式中：V為隱性故障預(yù)誤動(dòng)集；da為測(cè)試系統(tǒng)的最大層數(shù)；db為以當(dāng)前故障為圓心到電網(wǎng)的最大層數(shù)；dis（j）為第j條線路到故障線路的層數(shù)；τ1j為支路j到故障線路的擾動(dòng)距離在評(píng)語(yǔ)集上的映射，即對(duì)預(yù)誤動(dòng)集中支路發(fā)生故障可能性的支持程度。

2.2.2 支路潮流過(guò)限指標(biāo)

支路潮流過(guò)限指標(biāo)取原始潮流過(guò)限隱性故障模型，表達(dá)線路本身存在固有隱性故障風(fēng)險(xiǎn)，故障概率隨線路潮流過(guò)限程度增加而上升。

單因素“支路潮流過(guò)限指標(biāo)”在評(píng)語(yǔ)集上的映射為

式中：j為隱性故障預(yù)誤動(dòng)集內(nèi)所有支路，j∈V；τ2j為支路j潮流越限程度在評(píng)語(yǔ)集上的映射，是對(duì)預(yù)誤動(dòng)集中支路發(fā)生故障可能性的支持程度。

2.2.3 支路潮流轉(zhuǎn)移率指標(biāo)

潮流轉(zhuǎn)移率取當(dāng)前所發(fā)生故障距上一階段所發(fā)生故障在支路潮流變動(dòng)上的量化值與線路潮流裕度的比值。支路潮流轉(zhuǎn)移率越大，繼電器發(fā)生誤動(dòng)的可能性一定程度上越大，線路故障的可能性越大。故將其作為評(píng)價(jià)因素之一納入考慮。

單因素“支路潮流轉(zhuǎn)移率指標(biāo)”在評(píng)語(yǔ)集上的映射為

式中：nowflowj為當(dāng)前潮流；bassflowj是上級(jí)故障后線路潮流；τ3j為支路j潮流轉(zhuǎn)移率在評(píng)語(yǔ)集上的映射，表達(dá)當(dāng)前潮流與上級(jí)故障后潮流的轉(zhuǎn)移率對(duì)故障預(yù)誤動(dòng)集中支路發(fā)生故障可能性的支持程度。這里的潮流功率采用線路復(fù)功率，因?yàn)闊o(wú)功變化劇烈同樣可能引起保護(hù)誤動(dòng)[20]。

2.2.4 支路綜合脆弱性指標(biāo)

支路脆弱性是支路在正常運(yùn)行情況或各種隨機(jī)因素作用下，系統(tǒng)承受干擾或故障能力不斷弱化的特性，從屬性上剖分為結(jié)構(gòu)脆弱性與狀態(tài)脆弱性兩方面[22]。結(jié)構(gòu)脆弱性屬于系統(tǒng)的固有屬性，表達(dá)各支路穩(wěn)態(tài)潮流長(zhǎng)期分配狀態(tài)。狀態(tài)脆弱性表達(dá)的是系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)距離臨界狀態(tài)的距離，通過(guò)系統(tǒng)狀態(tài)變量構(gòu)建指標(biāo)來(lái)反映系統(tǒng)當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)的脆弱程度。支路綜合脆弱性指標(biāo)由結(jié)構(gòu)指標(biāo)和狀態(tài)指標(biāo)聯(lián)合建立，具體算法見(jiàn)文獻(xiàn)[20-21]。

支路綜合脆弱性指標(biāo)E（j）為

單因素“支路綜合脆弱性”評(píng)價(jià)集上的映射為

式中，τ4j為支路j綜合脆弱性在評(píng)語(yǔ)集上的映射。

3 模糊綜合評(píng)價(jià)

模糊綜合評(píng)價(jià)是基于模糊理論的綜合評(píng)估方法。其基本思想是運(yùn)用模糊變換原理和最大隸屬度原則，根據(jù)參評(píng)事物的多類評(píng)價(jià)因素的相互聯(lián)系做出綜合判斷。綜合評(píng)價(jià)有3要素：①因素集；②評(píng)語(yǔ)集；③單因素判斷。

3.1 因素集

因素集U={u1，u2，u3，…，un}，即被評(píng)判對(duì)象的參評(píng)因素集。根據(jù)本文的線路故障綜合可能性指標(biāo)，因素集取為：

u1=支路擾動(dòng)距離指標(biāo)；

u2=支路潮流過(guò)限指標(biāo)；

u3=支路潮流轉(zhuǎn)移率指標(biāo)；

u4=支路綜合脆弱性指標(biāo)。

3.2 評(píng)語(yǔ)集

評(píng)語(yǔ)集V={v1，v2，v3，…，vn}，即可能出現(xiàn)的評(píng)判內(nèi)容。由于所需評(píng)判內(nèi)容為下級(jí)故障發(fā)生支路，故將評(píng)語(yǔ)集取為隱性故障預(yù)誤動(dòng)集，m為隱性故障范圍內(nèi)支路總數(shù)。本文中選取V為距離故障支路為支路層數(shù)不大于2的所有支路。

3.3 單因素判斷

單因素判斷：即對(duì)單因素ui（i=1，2，…，n）逐一評(píng)判，得到V上的F集（ri1，ri2，ri3，…，rim），即從U到V的一個(gè)模糊映射。

因素集包含4類單因素，為得到各因素在評(píng)語(yǔ)集上模糊映射，現(xiàn)建立隸屬度函數(shù)將4類指標(biāo)進(jìn)行模糊化處理

式中：rij表示單因素ui在評(píng)語(yǔ)vj上的映射τij對(duì)評(píng)選內(nèi)容為j的隸屬程度，rij∈（0，1）。于是因素集的每一個(gè)成員在評(píng)語(yǔ)集上的映射組成評(píng)價(jià)矩陣R為

由于各因素地位不一定相等，對(duì)最后的判斷的參考價(jià)值也不等，所以需對(duì)各因素加權(quán)。本文基于灰色關(guān)聯(lián)理論求取權(quán)重矩陣。

3.4 評(píng)判權(quán)重

灰色關(guān)聯(lián)指的是在不同序列之間由于異同關(guān)系不明而導(dǎo)致的序列聯(lián)系緊密與否不明確的狀態(tài)。灰色關(guān)聯(lián)度則是這個(gè)不明確狀態(tài)的量化值，是兩個(gè)序列間的聯(lián)系度。根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)理論，若序列所表達(dá)的對(duì)象發(fā)展變化態(tài)勢(shì)越一致，關(guān)聯(lián)度越大；反之關(guān)聯(lián)度越小。運(yùn)用于本文單因素權(quán)重的求取，若單因素序列相互間的關(guān)聯(lián)度越大，兩序列的發(fā)展態(tài)勢(shì)越趨于一致，其綜合評(píng)價(jià)結(jié)果趨同程度就越高，反應(yīng)客觀規(guī)律發(fā)展的準(zhǔn)確度將越高，對(duì)應(yīng)指標(biāo)的影響權(quán)重越大。于是計(jì)算單因素間關(guān)聯(lián)度為

式中：i、j為因素集中任意兩單因素在評(píng)價(jià)集上的評(píng)價(jià)序列；|rih-rjh|為兩序列對(duì)應(yīng)元素差；mij為序列對(duì)應(yīng)元素差中最小值；Mij為序列對(duì)應(yīng)元素差中最大值，e為常數(shù)，一般e<0.5。

由序列間關(guān)聯(lián)度得到單因素權(quán)重為

式中，A為所有與單因素i相關(guān)的序列。

于是權(quán)重矩陣W為

3.5 綜合評(píng)判

綜合評(píng)判一般有兩種評(píng)判模型：①合成模型：采用模糊算子∧和∨對(duì)評(píng)價(jià)矩陣和權(quán)重矩陣進(jìn)行合成運(yùn)算；②加乘模型：采用實(shí)數(shù)的加乘運(yùn)算，即對(duì)評(píng)判矩陣和權(quán)重矩陣采取矩陣乘的方式運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果比合成模型更精細(xì)。本文采用加乘模型進(jìn)行綜合評(píng)判，即

4 算例仿真與分析

4.1 計(jì)算步驟

步驟1計(jì)算初始故障前系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)潮流和臨界潮流，由式（6）計(jì)算故障前支路的綜合脆弱度；

步驟2由故障前支路綜合脆弱度篩選出前15條最脆弱支路作為初始故障集；

步驟3初始故障發(fā)生，計(jì)算故障后潮流和故障臨界潮流；

步驟4判斷是否有支路潮流滿足Fi≥1.4Flim，若有支路滿足，則認(rèn)為該支路保護(hù)正確動(dòng)作，轉(zhuǎn)至步驟6，若無(wú)支路滿足轉(zhuǎn)至步驟5；

步驟5由式（3）、（4）、（5）、（7）、（9）計(jì)算綜合評(píng)判指標(biāo)，對(duì)處于誤動(dòng)范圍的支路進(jìn)行綜合評(píng)判，得到支路誤動(dòng)可能性最大支路作為下級(jí)故障；

步驟6判斷是否達(dá)到搜索深度，如果沒(méi)有，計(jì)算當(dāng)前故障下系統(tǒng)潮流和臨界潮流，跳轉(zhuǎn)到步驟5；如果達(dá)到搜索深度或系統(tǒng)電源、負(fù)荷孤立，結(jié)束。

4.2 算例分析

取線路潮流極限為200MW，不考慮線路保護(hù)拒動(dòng)，即認(rèn)為P+PH=1。根據(jù)2009年全國(guó)繼電保護(hù)裝置運(yùn)行情況統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[23]和系統(tǒng)電壓等級(jí)取P= 0.999 6，PH=1-0.999 6=0.000 4。

4.2.1 初始故障集

穩(wěn)態(tài)潮流下IEEE30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)支路的綜合脆弱性指標(biāo)如圖3所示。

圖3 初始故障前系統(tǒng)各支路的綜合脆弱性指標(biāo)Fig.3 Comprehensive vulnerability index of each branch before the initial failure

其中，由綜合脆弱性指標(biāo)具體含義可知，指標(biāo)數(shù)值越小，對(duì)應(yīng)綜合脆弱性越大，故從圖中選擇綜合脆弱性指標(biāo)數(shù)值最小的15條支路作為初始故障進(jìn)行算例分析。

4.2.2 連鎖故障序列

取最大序列搜索深度為4，初始故障按照支路綜合脆弱性指標(biāo)排序，評(píng)估結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 連鎖故障預(yù)測(cè)及故障序列指標(biāo)Tab.1 Forecasting of cascading failuresand involved indicators

表1中SG、SL、SC分別表示發(fā)生失電源事故、失負(fù)荷事故和低壓減載失負(fù)荷。以脆弱性最高的2號(hào)支路（1，3）作為初始故障進(jìn)行合理性分析。分析評(píng)價(jià)矩陣可知，初始故障后，支路L1潮流過(guò)限指標(biāo)值為0.964，潮流過(guò)限較嚴(yán)重；支路L1潮流轉(zhuǎn)移量指標(biāo)同樣很高，為0.284，這與L1、L2均與1號(hào)發(fā)電機(jī)相連有關(guān)，當(dāng)L2開(kāi)斷，大量潮流將轉(zhuǎn)移至L1；同時(shí)L1與初始故障L2通過(guò)節(jié)點(diǎn)1直接相連，相隔支路層數(shù)為1，發(fā)生隱性故障的可能性理應(yīng)很大，故選擇L1作為下級(jí)故障具有合理性。

分析表1中連鎖故障序列可知，故障序列往往有一定的發(fā)生模式，如1、2號(hào)發(fā)電機(jī)相鄰線路故障后會(huì)引起L1、L3、L2、L5、L6、L8支路中某幾條相繼開(kāi)斷繼而發(fā)電機(jī)相鄰線路潮流過(guò)限達(dá)到Fi≥1.4Flim進(jìn)而發(fā)電機(jī)退出。上述序列中L3-L1-L6-L8、L1-L3-L6-L8、L6-L1-L3-L8為較固定序列。表5中以L28、L37、L18為初始故障的連鎖故障序列由于達(dá)到搜索深度而停止搜索。如果繼續(xù)搜索，L36的開(kāi)斷將引起L1支路過(guò)載繼而觸發(fā)L1-L3-L6-L8序列；L1、L3的開(kāi)斷將引起L6過(guò)載觸發(fā)L1-L3-L6-L8序列。此外連接較重負(fù)荷節(jié)點(diǎn)線路如L28、L29故障容易引發(fā)同一節(jié)點(diǎn)其他支路相繼開(kāi)斷繼而負(fù)荷節(jié)點(diǎn)孤立。

表1中傳統(tǒng)方法下的故障序列是根據(jù)原有基于線路潮流過(guò)限隱性故障概率模型仿真得到。當(dāng)有多條線路潮流越限，或沒(méi)有線路潮流越限時(shí)采用輪盤(pán)賭法選取下級(jí)故障。仿真可得，當(dāng)潮流過(guò)限為多種不確定因素的主要矛盾時(shí)，傳統(tǒng)方法和文章方法篩選的序列一致，如以L3、L6、L5為初始故障時(shí)搜索的故障路徑；一旦潮流過(guò)限因素不是主要矛盾，每次仿真中，傳統(tǒng)方法根據(jù)輪盤(pán)賭法所得序列都可能不同。如以L4為初始故障時(shí)，相鄰線路L2、L3、L7的故障概率均為保護(hù)誤動(dòng)概率PH，每次仿真，下級(jí)故障可能出現(xiàn)在L2、L3、L7中任何一條。但實(shí)際上3條線路由于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和潮流狀態(tài)不同，對(duì)擾動(dòng)的承受能力不應(yīng)完全相同。故綜合評(píng)判方法較之傳統(tǒng)方法更優(yōu)更準(zhǔn)確，更具實(shí)用性。

以線路潮流限值為因變量，對(duì)故障序列發(fā)生可能性做橫向比較，結(jié)果見(jiàn)圖4所示。

圖4不同潮流限值下的故障序列可能性Fig.4 Possibility of cascading failuresw ith different power lim itation

圖4 表明，在其他環(huán)境因素和運(yùn)行狀況不變的情況下，線路潮流限值越大，故障序列可能性相對(duì)越小，這為電力系統(tǒng)安全控制工作提出了相應(yīng)改進(jìn)意見(jiàn)。

5 結(jié)語(yǔ)

本文基于潮流過(guò)限隱性故障模型，設(shè)立了擾動(dòng)距離、潮流過(guò)限、潮流轉(zhuǎn)移率和綜合脆弱性4類支路模糊指標(biāo)，采用模糊綜合評(píng)判對(duì)下級(jí)故障支路進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果較原有的考慮單一故障觸發(fā)原因的模型結(jié)果更具有效性。評(píng)價(jià)結(jié)果可為電力系統(tǒng)災(zāi)難性事故預(yù)防提供參考：首先，綜合脆弱性最高支路常屬于距發(fā)電機(jī)較近線路或重負(fù)荷線路，其故障后將引起較大規(guī)模的潮流轉(zhuǎn)移造成相鄰支路相繼重載或過(guò)載，繼而觸發(fā)連鎖故障導(dǎo)致大量失負(fù)荷。故可認(rèn)為綜合脆弱性高的支路需作為關(guān)鍵支路加強(qiáng)監(jiān)督和防護(hù)，并在系統(tǒng)異常承壓時(shí)及時(shí)控制，不讓關(guān)鍵支路因受擾開(kāi)斷。其次，從隱性故障的機(jī)理出發(fā)，設(shè)計(jì)具有整定值自適應(yīng)性能的繼電器，加強(qiáng)關(guān)鍵支路的監(jiān)督，增加線路潮流限值可有效降低線路發(fā)生故障的可能性。

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Fuzzy Synthetic Evaluation Method of Cascading Failure Sequence in Power Grid

YAOWeiwei，LIHuaqiang，HEQiang，WU Xing
（IntelligentElectric PowerGrid Key Laboratory of Sichuan Province，Schoolof Electrical Engineering and Information，Sichuan University，Chengdu 610065，China）

In order to study the failure propagation path，a comprehensive probability index ofbranch isproposed considering occurrencemechanism of hidden failure in terms of disturbance distance，power exceeding，power transition rate and comprehensive vulnerability-the four fuzzy branch indicators.The grey correlation theory isadpted to approach the impactweights.And afterward the comprehensive branch probability index is calculated applying fuzzy synthetic evaluation，so that the failure sequence is obtained.Taking a variety of fault trigger factors under uncertainty into account to assess the full-scale resultsbased on fuzzy theory，thismethod can sort the failure possibility ofbranches in incorrect tripping set relativelymore accurately.The simulation analysis on the IEEE 30 bus test systemproved out the validity and generaladaptability of thismethod.

hidden failures；fuzzymapping；grey correlation theory；fuzzy synthetic evaluation；cascading failures

TM712

A

1003-8930（2015）04-0079-07

10.3969/j.issn.1003-8930.2015.04.014

姚薇薇（1989—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡妷悍€(wěn)定及優(yōu)化問(wèn)題。Email：925134833@qq.com

2014-04-24；

2014-11-13

李華強(qiáng)（1965—），男，博士，教授，研究方向?yàn)殡妷悍€(wěn)定及優(yōu)化問(wèn)題電網(wǎng)穩(wěn)定與控制研究。Email：lihq1986@hotmail.com賀強(qiáng)（1989—），男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡妷悍€(wěn)定及優(yōu)化問(wèn)題。Email：279874450@qq.com