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        基于馬爾科夫鏈的電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性快速評估

        2017-06-07 12:28:11劉怡芳
        科技與創(chuàng)新 2017年8期
        關(guān)鍵詞:電力系統(tǒng)

        劉怡芳

        摘 要:為了進(jìn)一步促進(jìn)相關(guān)效益的提升,需要作業(yè)人員提升電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和可靠性?;诖?,著重分析了電力體系的可靠性,并對基于馬爾科夫鏈的電力運(yùn)行可靠性分析模型的內(nèi)涵進(jìn)行了全面分析,從而為相關(guān)單位提供借鑒,確保準(zhǔn)確評估電力系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性。

        關(guān)鍵詞:馬爾科夫鏈;電力系統(tǒng);快速評估;安全控制

        中圖分類號:TM732 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2017.08.110

        1 電力系統(tǒng)狀態(tài)劃分

        目前,我國的電力部門在進(jìn)行電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的評價過程中,往往依據(jù)不同類別的可靠性準(zhǔn)則進(jìn)行相關(guān)的操作,并進(jìn)行不同狀態(tài)的劃分。基于此,為了進(jìn)一步促進(jìn)電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性評判作業(yè)的有效開展,需要作業(yè)人員加強(qiáng)對評判準(zhǔn)則的進(jìn)一步明確和劃分。

        一般情況下,作業(yè)人員在實際的操作過程中往往將電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀況劃分為2種:正常狀態(tài)以及風(fēng)險狀態(tài)。此后,隨著相關(guān)研究的進(jìn)一步深化,電力系統(tǒng)的正常狀態(tài)又進(jìn)一步被劃分為健康狀態(tài)(Healthy)以及臨界狀態(tài)(Marginal)??傮w而言,電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)劃分的細(xì)致性能對安全控制起到較強(qiáng)的指導(dǎo)意義。

        基于此,在進(jìn)行相關(guān)問題分析的過程中,將電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)劃分為3種:正常狀態(tài)、事故狀態(tài)以及風(fēng)險狀態(tài)。所謂的“正常狀態(tài)”,指的是電力系統(tǒng)在運(yùn)行的過程中不存在元件故障,且滿足“N-1”的相關(guān)要求;事故狀態(tài)指的是電力系統(tǒng)在運(yùn)行的過程中出現(xiàn)一定的元件故障,且會導(dǎo)致暫時性的停電,不利于系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行;風(fēng)險狀態(tài)指的是電力系統(tǒng)中的某些約束無法得到滿足,進(jìn)而對系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性造成一定的影響。一般而言,電力系統(tǒng)在風(fēng)險狀態(tài)下往往需要耗費(fèi)較長的時間才能恢復(fù),嚴(yán)重阻礙了系統(tǒng)的高效運(yùn)行和運(yùn)行效率。

        2 電力系統(tǒng)的馬爾科夫鏈模型

        2.1 電力系統(tǒng)三狀態(tài)模型

        一般而言,電力系統(tǒng)運(yùn)行三狀態(tài)模型的狀態(tài)空間為E={1,2,3}。該模型狀態(tài)轉(zhuǎn)移的流程示意圖如圖1所示。

        不僅如此,通過對于π(0)以及狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣π的了解以及掌握,作業(yè)人員在實際的作業(yè)處理過程中能夠以此為基礎(chǔ),實現(xiàn)對于未來每隔4 t時間間隔后電力系統(tǒng)狀態(tài)分布的穩(wěn)態(tài)值的了解以及掌握。

        2.3 電力系統(tǒng)平穩(wěn)狀態(tài)概率

        一般情況下,當(dāng)時間間隔的數(shù)量n→∞時,電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)則會保持在某一穩(wěn)定值的區(qū)域內(nèi),而這一數(shù)值就被稱之為電力系統(tǒng)的平穩(wěn)狀態(tài)概率,亦或是長期狀態(tài)概率。關(guān)于電力系統(tǒng)平穩(wěn)狀態(tài)概率的表達(dá)式,具體內(nèi)容如下:

        3 案例分析

        為了進(jìn)一步論述基于馬爾科夫鏈的電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性快速評估的有效性,筆者借助RBTS 6節(jié)點電網(wǎng)進(jìn)行了相關(guān)的測試。在實際的分析過程中,需要試驗人員借助序貫蒙特卡羅方法對RBTS 6節(jié)點系統(tǒng)進(jìn)行了8 000次模擬分析。關(guān)于分析所得的數(shù)據(jù),具體內(nèi)容如表1所示。

        通過對于上述的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以得知,電力系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的解析值與蒙特卡羅模擬結(jié)果獲得的統(tǒng)計具有一致性,其誤差在蒙特卡羅模擬誤差范圍內(nèi)。而這一現(xiàn)象的出現(xiàn)則能有效說明電力系統(tǒng)狀態(tài)的隨機(jī)過程具有馬爾科夫性。

        4 結(jié)束語

        為了進(jìn)一步促進(jìn)電力系統(tǒng)的高效運(yùn)行,相關(guān)單位在操作過程中加強(qiáng)了對于基于馬爾科夫鏈的電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性快速評估。基于此,本文主要分析了電力系統(tǒng)狀態(tài)劃分、電力系統(tǒng)的馬爾科夫鏈模型,并就此開展了相關(guān)的案例分析。隨著相關(guān)措施的落實到位,我國的電力事業(yè)必將獲得長足發(fā)展,帶動相關(guān)效益的提升。

        參考文獻(xiàn)

        [1]孫光輝.電力系統(tǒng)在線安全穩(wěn)定評估及決策技術(shù)的研究[J].電力系統(tǒng)自動化,2015(17).

        [2]孫榮富,程林,孫元章.瞬時狀態(tài)概率和方差減少技術(shù)在短期可靠性評估中的應(yīng)用[J].中國電機(jī)工程學(xué)報,2014(28).

        〔編輯:張思楠〕

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