胡 博，謝開貴，邵常政，潘聰聰，林鋮嶸，趙宇生

（輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術國家重點實驗室（重慶大學），重慶市 400044）

0 引言

為應對環(huán)境和氣候問題，大力發(fā)展風能、太陽能等新能源成為世界各國制定能源政策、推進能源清潔轉型的普遍選擇。2021 年3 月，國家中央財經領導小組第九次會議明確提出將“碳達峰·碳中和”納入生態(tài)文明建設總體布局，構建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)［1］。

新型電力系統(tǒng)范式下，供給側將由風電/光伏等具有顯著不確定性的新能源發(fā)電主導［2-4］；需求側中可響應負荷的比例將顯著增加，受用戶響應行為等因素的影響，需求側不確定性顯著增強［5-7］。因此，在新型電力系統(tǒng)中，將出現“源荷雙側不確定性愈發(fā)顯著”的情景，系統(tǒng)供需平衡由“確定性的供給側調控資源應對不確定性負荷”轉變?yōu)椤安淮_定性的供給側資源與不確定性的需求側資源動態(tài)匹配”，這將使得系統(tǒng)運行和風險控制面臨嚴峻挑戰(zhàn)。例如，2020年8 月14 日和15 日，新能源并網帶來的波動性等問題使得供需矛盾突出，美國加州電力系統(tǒng)獨立運營商連續(xù)兩天宣布進入三級緊急狀態(tài)，一度中斷超過40 萬家企業(yè)和家庭的供電［8］。

在這種背景下，亟須提出新型電力系統(tǒng)風險評估方法，為系統(tǒng)規(guī)劃和運行提供量化決策依據，保障系統(tǒng)安全可靠運行［9］。針對傳統(tǒng)電力系統(tǒng)風險評估的研究已經相對成熟。這些方法主要基于元件停運模型、負荷模型和潮流計算模型，分析系統(tǒng)不同故障狀態(tài)下的失負荷后果，進而表征系統(tǒng)按照可接受的質量標準和所需數量不間斷地向用戶供應電力和電能量的能力。需要強調的是，相較于傳統(tǒng)電力系統(tǒng)，新型電力系統(tǒng)形態(tài)發(fā)生重大變化，風險產生機理和風險特征也相應改變，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)風險分析方法難以適用。具體表現為：

1）傳統(tǒng)風險評估主要針對元件故障等隨機不確定性；新型電力系統(tǒng)風險因素更加多源化，涉及隸屬認知不確定性和決策依賴不確定性范疇的風險因素。

2）傳統(tǒng)風險評估指標體系主要關注切負荷風險，相對單一；新型電力系統(tǒng)風險表現形式更加多樣化，需要同時考慮供需失衡的上行風險和下行風險以及碳排放等相關風險。

3）傳統(tǒng)風險評估方法主要進行隨機不確定性建模，評估系統(tǒng)充裕性；新型電力系統(tǒng)因含有多源風險因素，其風險評估模型更加復雜，需要考慮安全性、靈活性和彈性等系統(tǒng)屬性對風險的綜合影響。

4）傳統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)辨識主要基于元件可靠性參數；新型電力系統(tǒng)中薄弱環(huán)節(jié)成因更加復雜，需要考慮對多異質物理對象進行責任分攤。

基于“系統(tǒng)形態(tài)→系統(tǒng)風險特征→系統(tǒng)風險評估理論體系”的邏輯鏈條，本文論述了一套面向新型電力系統(tǒng)的風險評估體系。首先，分析了電力系統(tǒng)風險的定義；接著，歸納并闡述了新型電力系統(tǒng)的風險特征；然后，梳理出風險評估的三級指標體系；進一步，總結了新型電力系統(tǒng)風險評估方法；最后，探討了考慮新型電力系統(tǒng)風險特征的薄弱環(huán)節(jié)辨識方法。在應對高比例新能源方面，本文論述的風險評估體系可以體現新型電力系統(tǒng)風險多樣化的表現形式，能夠準確刻畫系統(tǒng)風險并衡量多種風險因素的風險責任貢獻度，與傳統(tǒng)方法相比具有顯著的優(yōu)勢。

1 電力系統(tǒng)風險的定義和量化

電力系統(tǒng)風險的根源在于設備狀態(tài)、電源出力以及電力負荷等的概率特性［10］。這些概率特性導致系統(tǒng)存在多種可能的運行狀態(tài)，從而導致系統(tǒng)出現切負荷、大規(guī)模棄風/棄光/棄水等。電力系統(tǒng)風險是對所有潛在事件的可能性和事件后果的綜合量度，一般將這種量度以風險指標R刻畫［11-12］，如式（1）所示。

式中：w表示系統(tǒng)當前的運行方式；i表示系統(tǒng)狀態(tài)；S為 系 統(tǒng) 狀 態(tài) 集 合；pi為 狀 態(tài)i出 現 的 概 率；si，w表 示在當前運行方式下狀態(tài)i對應的嚴重程度。當計算電力系統(tǒng)中失負荷風險時，si，w指系統(tǒng)在狀態(tài)i下的失負荷量，風險指標R為期望缺供電量（expected energy not supplied，EENS）。

從式（1）可以看出，對電力系統(tǒng)進行風險評估需要從狀態(tài)概率pi和狀態(tài)嚴重程度si，w計算兩方面入手，才能得到對應的系統(tǒng)風險指標。與傳統(tǒng)電力系統(tǒng)相比，新型電力系統(tǒng)源荷雙側的不確定性顯著增強，導致風險評估中計算pi需要考慮的不確定性因素增多，計算復雜度變高。此外，新型電力系統(tǒng)中，si，w也可以是系統(tǒng)的棄風、棄光、棄水量或碳排放量，風險表現形式更加多樣；如何提出相關指標準確刻畫不同風險，并計算對應的si，w有待解決。為解決上述難題，本文分析歸納了新型電力系統(tǒng)的風險特征，為后續(xù)章節(jié)中風險指標體系、風險評估和跟蹤方法奠定了基礎。

2 新型電力系統(tǒng)風險特征

2.1 風險來源更加多樣

傳統(tǒng)電力系統(tǒng)考慮的風險因素，包括電氣元件故障、通信系統(tǒng)故障、惡劣天氣和自然災害等［13］。這類風險因素呈現明顯的隨機性，可以用隨機不確定性建模方法表征。新型電力系統(tǒng)中，除元件故障等隨機不確定性因素外，由于數據、知識匱乏導致的新能源發(fā)電和需求響應的建模不準確也將顯著影響系統(tǒng)運行風險，這一類風險因素隸屬認知不確定性［14-15］；此外，新型電力系統(tǒng)更加關注系統(tǒng)時變的行為［16］，部分供需雙側不確定特性和設備可靠性參數不確定性等受規(guī)劃、運行策略的影響顯著，表現出決策依賴不確定性。

表1 按照不確定性的類別，將新型電力系統(tǒng)的風險來源劃分為隨機不確定性、認知不確定性、決策依賴不確定性三大類，并對每類風險來源和成因進行了解釋。從表1 中可以看出，相較于傳統(tǒng)電力系統(tǒng)，新型電力系統(tǒng)風險來源在3 種不確定性類型上均有所體現。因此，在對新型電力系統(tǒng)風險評估時，需要統(tǒng)一分析歸屬于3 種不確定性類型的風險來源。

表1 新型電力系統(tǒng)風險來源Table 1 Risk sources of new power system

2.2 風險表現形式更加復雜

元件的隨機故障、新能源機組出力和負荷的隨機波動可能會導致系統(tǒng)無法滿足負荷需求，引發(fā)系統(tǒng)供需失配的下行風險，出現切負荷［26］。

新型電力系統(tǒng)中，發(fā)電側的風光水資源受自然稟賦影響較大，當無法及時利用或存儲時就會出現棄風/棄光/棄水的情形，引發(fā)系統(tǒng)供需失配的上行風險。此外，在“雙碳”目標下，作為電力系統(tǒng)清潔性代表的碳排放情況也應視為系統(tǒng)風險表現。需要指出的是，電力系統(tǒng)的棄風/棄光/棄水風險用于評估系統(tǒng)在給定運行狀態(tài)下的新能源消納能力，而碳排放風險則同時刻畫了電源結構等，其內涵更加豐富，為量化系統(tǒng)低碳水平和分析系統(tǒng)運行情況提供了參考。因此，新型電力系統(tǒng)的風險宏觀表現可歸納為切負荷、棄風/棄光/棄水、碳排放（過高）3 個方面。

2.3 風險調控資源兼具可調節(jié)性與不確定性

在傳統(tǒng)電力系統(tǒng)中，以火電、水電等常規(guī)機組為代表的同步機組是系統(tǒng)主要的風險調控資源，其運行情況和工作狀態(tài)通常是確定的。而在新型電力系統(tǒng)中，大量常規(guī)機組被風光等具有不確定性的新能源替代，導致系統(tǒng)的風險調控資源顯著減少，給系統(tǒng)穩(wěn)定運行帶來挑戰(zhàn)。

為解決上述難題，國內外研究指出，可將風光等新能源作為系統(tǒng)應對風險的一種資源［27-28］，進而有效改善系統(tǒng)調控資源不足的困境。另一方面，需求響應技術［29-30］獲得快速發(fā)展，但受用戶響應意愿和行為等影響，需求響應資源也呈現出一定的不確定性［15］。因此，在新型電力系統(tǒng)中，風險調控的主要資源（新能源發(fā)電、需求響應等）將兼具可調節(jié)性與不確定性，該特點顯著區(qū)別于傳統(tǒng)電力系統(tǒng)。

3 新型電力系統(tǒng)風險評估指標

本章梳理出新型電力系統(tǒng)風險的三級指標體系，以刻畫多元風險來源和表現形式，如圖1 所示。

圖1 新型電力系統(tǒng)風險評估指標體系Fig.1 Risk assessment index hierarchy in new power system

一級風險指標刻畫系統(tǒng)風險宏觀表現，說明風險表現“是什么”，包含切負荷、棄風/棄光/棄水、碳排放3 個方面；二級風險指標立足于系統(tǒng)屬性，闡述系統(tǒng)風險產生原因，說明風險“為什么”產生，包含系統(tǒng)充裕性不足、安全性不足、靈活性不足、彈性不足、清潔性不足5 個方面；三級風險指標從二級指標對應的系統(tǒng)屬性入手，給出調控系統(tǒng)風險的思路，說明風險控制“怎么做”。

3.1 新型電力系統(tǒng)風險一級指標

切負荷類風險代表供需失配的下行風險，代表元件故障、新能源波動等導致的“供不應求”的風險，主要包括期望缺供電量EENS、期望缺電概率（loss of load probability，LOLP）、期望缺電頻率（loss of load frequency，LOLF）［31］，分別用REENS、RLOLP、RLOLF表示，即

式中：Ti為處于狀態(tài)i的時間；Ci為狀態(tài)i對應的負荷削減量，通常由基于最優(yōu)潮流（optimal power flow，OPF）的最優(yōu)切負荷模型確定；Fi為系統(tǒng)處于狀態(tài)i的頻率。

棄風/棄光類風險代表供需失配的上行風險，代表新能源或水電出力充足但潮流阻塞等導致的“供大于求”的風險。棄水指標可參考文獻［32］，棄風/棄光指標主要包括系統(tǒng)在給定時間區(qū)間內棄風電量（wind energy curtailment，WEC）、棄光電量（solar energy curtailment，SEC）或者棄風率（wind energy curtailment rate，WECR）、棄 光 率（solar energy curtailment rate，SECR）等［33］，分 別 用RWEC、RSEC、RWECR、RSECR表示，即

式中：PW，i為狀態(tài)i對應的棄風電力；PS，i為狀態(tài)i對應的棄光電力；RSE為給定時間區(qū)間內光伏額定發(fā)電總量；RWE為給定時間區(qū)間內風力最大發(fā)電總量。

碳排放類風險代表系統(tǒng)發(fā)電的清潔程度，代表電源結構不合理、新能源發(fā)電利用率低導致的碳排放超標風險。定義系統(tǒng)在給定時間區(qū)間內的期望碳排放量（carbon emission，CE）指標，記為RCE，滿足：

式中：RCE，i為狀態(tài)i對應的碳排放量，具體分析計算過程見文獻［34-37］。

3.2 新型電力系統(tǒng)風險二級指標

3.2.1 充裕性指標

充裕性表征系統(tǒng)設施在系統(tǒng)約束條件下充分滿足用戶負荷需求的能力，可以用網架強健度（system robustness，SR）和 電 源 強 健 度（power robustness，PR）刻畫，分別用RSR、RPR表示，滿足

式中：SSR為系統(tǒng)在電源無故障、網架出現k階故障下能保持供需平衡的狀態(tài)集合；SPR為系統(tǒng)在網架無故障、電源出現l階故障下保持供需平衡的狀態(tài)集合。網架強健度和電源強健度越好，系統(tǒng)失負荷風險越低。

3.2.2 安全性指標

安全性表征系統(tǒng)對動態(tài)和暫態(tài)擾動的響應能力［31］，可以從物理側和信息側進行考量。

物理側系統(tǒng)安全性可以用有功靜態(tài)安全域、交直流并聯輸電系統(tǒng)實用動態(tài)安全域［38］、慣量安全域［39］等進行刻畫。這里以慣量安全域進行說明。慣量過低是新型電力系統(tǒng)高比例電力電子化后所帶來的新風險，可以借由慣量安全域進行可視化表征，即在功率注入空間內，所有滿足潮流約束、運行安全約束和頻率穩(wěn)定約束條件的運行點對應系統(tǒng)慣量值所構成的集合。該指標計算如下［39］：

式中：ΩISR為慣量安全域；F(P，Q，U，θ)為潮流約束，其中，P為有功功率，Q為無功功率，U為電壓，θ為相角；G(P，Q，U，θ)∈[Gmin，Gmax]為運行安全約束；f∈[fmin，fmax]為頻率穩(wěn)定約束；I∈[Imin，Imax]為慣量安全約束；下標max 和min 分別表示對應變量的上限和下限。

信息側系統(tǒng)安全性可以用時延域（delay margin，DM）、信息攻擊成功率、信息攻擊切負荷量等進行刻畫。時延域是指在信息-物理空間內所有滿足運行安全約束和頻率穩(wěn)定約束條件的運行點對應的信息時延所構成的集合，表征系統(tǒng)對信息時延的容忍能力［40-41］。對于多區(qū)域互聯系統(tǒng)的集中式負荷頻率控制而言，小擾動下的時延域ΩDM計算如下：

式中：x?(t)=Ax(t)+Ad x(t-d(t))+FΔPL為多區(qū)域互聯系統(tǒng)線性化的狀態(tài)空間表達式；x（t）為系統(tǒng)狀態(tài)變量；d(t)為信息時延；t為時間；A、Ad、F為系統(tǒng)參數；ΔPL為負荷波動量；V（x（t），d（t））為與系統(tǒng)狀態(tài)變量和信息時延相關的Lyapunov 函數，具體計算過程可以參考文獻［40，42］。

信息攻擊成功率PCA和信息攻擊切負荷期望REENS，CA表征信息攻擊引發(fā)的風險：

式中：pCA，j為信息攻擊j的成功概率；CCA，j為信息攻擊j導致的切負荷電力；Tj為系統(tǒng)處于狀態(tài)j的時間。

3.2.3 靈活性指標

靈活性表征電力系統(tǒng)應對負荷波動的動態(tài)調節(jié)能力。當電力系統(tǒng)靈活性資源響應速度不能實時匹配負荷變化率時，系統(tǒng)會產生負荷削減或棄風/棄光的風險。靈活性指標主要包括上調靈活性不足概率（probability of up flexibility not supplied，PUFNS）、上調靈活性不足期望（expected up flexibility not supplied，EUFNS）、下 調 靈 活 性 不 足 概 率（probability of down flexibility not supplied，PDFNS）、下調靈活性不足期望（expected down flexibility not supplied，EDFNS），分 別 用RPUFNS、REUFNS、RPDFNS、REDFNS表示，滿足［43］：

式中：RU，t為系統(tǒng)在時刻t可用的上調容量；Pnet，t+1為時 刻t+1 的 凈 負 荷 量；Pnet，t為 時 刻t的 凈 負 荷 量；ΔRU，t為系統(tǒng)在時刻t上調容量的變化量；RD，t為系統(tǒng)在時刻t可用的下調容量；ΔRD，t為系統(tǒng)在時刻t下調容量的變化量；p{·}表示事件發(fā)生概率。

3.2.4 彈性指標

彈性表征電力系統(tǒng)針對小概率-高損失極端事件的預防、抵御以及快速恢復負荷的能力［44］。

彈性指標主要包括恢復力（resilience，RES）、恢復 率（rate of restoration，RoR）和 吸 收 率（rate of absorption，RoA）［45-46］，分別用RRES、RRoR、RRoA表示，滿足：

式 中：Fs，i，t為 系 統(tǒng) 在 極 端 場 景i下 的 性 能；Fs，0，t為 系統(tǒng)在正常運行狀態(tài)下的性能；t1為極端事件發(fā)生的時刻；t2為系統(tǒng)性能完全恢復的時刻；s(S)為電力系統(tǒng)運行狀態(tài)數；PRoR為給定時段TRoR內電力系統(tǒng)恢復的供電量；LRoA為給定時段TRoA內電力系統(tǒng)削減負荷量；RRoR為單位時間內系統(tǒng)切負荷量；RRoA為單位時間內系統(tǒng)恢復供電量。

3.2.5 清潔性指標

清潔性表征電力系統(tǒng)碳排放的程度，主要包括新能源裝機容量比（new energy installed capacity ratio，NEICR）和給定時間區(qū)間內的碳中和率（carbon neutrality rate，CNR），分別用RNEICR、RCNR表示，即

式中：CNE為新能源裝機容量；CT為總裝機容量；CN為系統(tǒng)碳捕集量；CE為系統(tǒng)碳排放量，具體分析計算過程見文獻［34-35，47］。若新能源占比RNEICR越高，或者碳中和率RCNR越高，則系統(tǒng)對環(huán)境的碳排放量相應會低一些，反之亦然。

3.3 新型電力系統(tǒng)風險三級指標

3.3.1 充裕性調節(jié)指標

調控系統(tǒng)充裕性不足風險可以從源荷雙側的變化關系入手。新型電力系統(tǒng)以新能源為主體，需要用不確定的電源去匹配不確定的負荷，電源與負荷波動之間的數值關系就顯得十分重要。在給定的時間區(qū)間內，當負荷需求增長時，若新能源出力相應增長，則系統(tǒng)調度控制的壓力小、切負荷風險小；在負荷需求減小時，若新能源出力增長，則系統(tǒng)調度控制的壓力大、棄風/棄光風險高，如圖2 所示。

圖2 電力系統(tǒng)源荷同動性Fig.2 Power system synchronization between source and load

為此，定義系統(tǒng)在給定時間區(qū)間內的表征電源與負荷之間相關關系的源荷同動性指標ρT為：

式中：P為系統(tǒng)給定時間區(qū)間內的電源出力；L為系統(tǒng)給定時間區(qū)間內的負荷；Cov(P，L)為變量P與L之間的協方差；σP、σL分別為變量P和變量L的標準差。顯然，在給定時間區(qū)間內，若系統(tǒng)負荷與電源之間的同動性越接近于1，則電源出力跟蹤負荷需求的能力越好，系統(tǒng)切負荷風險越小。

在給定時間區(qū)間內，當系統(tǒng)負荷變化不大但新能源機組出力波動大時，系統(tǒng)需頻繁進行調控。受制于機組爬坡、機組啟停約束等影響，系統(tǒng)有可能不得不進行切負荷或者棄風/棄光，如圖3 所示。

圖3 電力系統(tǒng)風光互補性Fig.3 Complementarity between wind and solar energy in power system

為了表征風光之間的出力波動關系，給出風光互補性指標ρH為：

式中：Pi、Pj為給定時間區(qū)間內不同類型電源出力序列。顯然，系統(tǒng)風光互補性越接近于1，則新能源出力波動越大，系統(tǒng)調控電源跟蹤負荷的壓力也越大，更容易產生棄風/棄光或者失負荷風險。

3.3.2 安全性調節(jié)指標

調控安全性不足風險可以從電力系統(tǒng)物理側和信息側入手。

物理側安全性的調控包括上述各類安全域的調控，這里以慣量安全域為例進行說明。為調節(jié)系統(tǒng)運行狀態(tài)與慣量安全域邊界的關系，可以通過改變機組組合方式［39］、優(yōu)化阻尼參數［48］、控制區(qū)間振蕩模式［49］等方式降低系統(tǒng)慣量不足風險，具體可以用慣量安全域面周比、慣量儲備系數（intertia reserve coefficient，IRC）、慣 量 安 全 裕 度（intertia security margin，ISM）3 個指標來刻畫，分別用RAP、RIRC、RISM表示，即

式中：AISR為慣量安全域的面積；CISR為慣量安全域的周長；RRT為面積等同AISR的矩形面周比；IOP為系統(tǒng)實際運行慣量；IMIL為慣量安全域上界；ISIL為慣量安全域下界。相應的概念也可以進一步推廣至有功靜態(tài)安全域、無功靜態(tài)安全域、時延域等安全域中。

信息側安全性的調控包括時延域和信息攻擊風險的調控。這里以調控信息攻擊風險為例進行說明。注意到信息攻擊往往是攻擊方與系統(tǒng)防御方之間的多點攻防博弈，可以通過優(yōu)化防御資源調控策略［50］、虛假數據檢測［51-53］、卡爾曼濾波［54］等手段來降低信息攻擊成功率或降低信息攻擊切負荷期望，可以用防御資源總量（total defense resources，TDR）［50］、虛 假 數 據 識 別 率（false data recognition rate，FDRR）來刻畫，分別用RTDR、RFDRR表示，即

式中：λθ為節(jié)點θ防御資源的換算系數；μθ為節(jié)點θ最小防御資源需求值；yθ為相對安全時節(jié)點θ的防御效果值；NFDR為識別的虛假數據量；NFD為總的虛假數據量；n為節(jié)點數量。

3.3.3 靈活性調節(jié)指標

調控系統(tǒng)靈活性資源不足風險可以從降低各類元件故障率、提高資源響應速率、增加系統(tǒng)可調節(jié)容量入手。對于發(fā)電機組，可以設定合理的檢修策略減小機組故障率［55］，啟停不同類型的水、火電機組實現充足的爬坡備用［56］，或者留有充足的可調節(jié)容量［57］。對于需求響應資源等靈活性資源，可以建立合適的電力市場機制來降低需求響應資源的用戶違約率［58］，設計高效的運行控制策略以提高需求響應資源的響應速率和儲能元件的響應速率［59］，制定合理的規(guī)劃方案來增加需求響應資源和儲能等靈活性資源的可調節(jié)容量［60］。因此，給出用戶違約率（user default probability，UDP）、響應速率（response rate，RR）、可調節(jié)容量（adjustable power capacity，APC）指標，分別用RUDP、RRR、RAPC表示，即

式中：NUD為用戶違約次數；NUP為用戶履約次數；PA為在給定時間區(qū)間TA內調節(jié)的電能；Pf，max為靈活性資源最大值；Pf，op為實際已用的靈活性資源。用戶違約率RUDP表征的是需求響應資源不能被可靠調度的概率。

3.3.4 彈性調節(jié)指標

調控彈性不足風險可以從降低極端場景下元件故障率、提高極端場景下資源響應速率以及增加極端場景下可調節(jié)容量入手。具體而言，可以從事前預防、事中響應、事后恢復3 個方面入手調控彈性不足風險［61-63］。以臺風災害為例進行說明：事前，既可以通過預判臺風的移動軌跡提前加固臺風可能經過的輸電線路等電力元件，達到降低元件故障率的效果，又可以通過增加儲能提高可調度容量；事中，根據電網實時狀態(tài)制定控制運行策略，減少失負荷量；事后，通過合理地實行網絡重構、孤島運行方案，盡可能恢復負荷。需要強調的是，極端場景下的元件故障率、資源響應速率以及可調節(jié)容量可能與正常運行條件下的不同，需要單獨考慮，但它們與靈活性三級指標的定義和計算方法相似，這里不再贅述。

3.3.5 清潔性調節(jié)指標

調控清潔性不足風險可以從提高新能源運行占比、提高碳捕集效率等方面入手。在系統(tǒng)運行中，新能源出力占比越高，火電機組出力占比越低，系統(tǒng)清潔性越好。而二氧化碳捕集與封存技術是電力系統(tǒng)減少碳排放的關鍵技術［64］，協調了化石燃料利用與碳減排之間的矛盾。因此，定義新能源運行占比ηop與碳捕集效率ηCC指標如下：

式中：Pop為新能源在給定時間區(qū)間內的發(fā)電量；PN，op為系統(tǒng)電源在給定時間內的總發(fā)電量；CC為給定時間區(qū)間內的碳捕集量；CE為給定時間區(qū)間內系統(tǒng)向外界環(huán)境的碳排放量。

4 新型電力系統(tǒng)風險評估方法

基于以上三級風險指標體系，本文總結了風險評估-風險跟蹤（薄弱環(huán)節(jié)辨識）耦合的新型電力系統(tǒng)運行風險分析框架體系，如圖4 所示。圖4（a）展示了新型電力系統(tǒng)風險評估與跟蹤基本流程。首先，緊扣“風險來源多樣化”這一特征完成多元不確定性因素建模和系統(tǒng)狀態(tài)生成；接著，圍繞“風險調節(jié)資源兼具可調節(jié)性和不確定性”這一特征進行系統(tǒng)狀態(tài)分析、風險指標計算與薄弱環(huán)節(jié)辨識。圖4（a）中的虛線框表明了風險特征與風險評估與跟蹤流程的對應關系。圖4（b）展示了新型電力系統(tǒng)風險評估具體步驟，包含安全性分析、靈活性分析、充裕性分析、清潔性分析、彈性分析5 個環(huán)節(jié)，具體細節(jié)將在4.1 節(jié)至4.4 節(jié)中進行介紹。圖4（b）中的虛線箭頭表明了在每一分析環(huán)節(jié)需要計算的指標。圖4（c）介紹了新型電力系統(tǒng)多級風險指標跟蹤與分攤具體流程，其中的虛線框標明了多級風險指標體系，具體內容將在第5 章進行介紹。

圖4 適用于新型電力系統(tǒng)的風險評估、薄弱環(huán)節(jié)辨識流程Fig.4 Risk evaluation and weak link identification process for new power systems

4.1 多源不確定性因素建模與系統(tǒng)狀態(tài)生成

電力系統(tǒng)狀態(tài)主要取決于發(fā)電、負荷以及其他元件（電能傳輸、轉換及通信控制等相關元件）的狀態(tài)。本節(jié)給出考慮隨機、認知、決策依賴多元屬性的不確定性因素的系統(tǒng)狀態(tài)生成方法。

4.1.1 新能源出力、水電和負荷需求建模

新能源出力、水電和負荷的不確定性可以分為中長期和短期兩個時間尺度進行分析。對于中長期分析而言，新能源出力、水電與負荷的不確定性可由多狀態(tài)模型［65］或者時間序列模型刻畫。多狀態(tài)模型采用概率-狀態(tài)的映射關系枚舉出新能源發(fā)電與負荷的各種潛在狀態(tài)；時間序列模型則通過抽樣產生新能源出力、水電以及負荷的狀態(tài)，當抽樣次數多到一定程度時便足以刻畫其不確定性。對于短期分析而言，一般是采用預測值加預測誤差的形式刻畫新能源發(fā)電、水電與負荷的不確定性，即

新能源出力、水電和負荷需求的短期分析是新型電力系統(tǒng)風險評估的關鍵。已有研究普遍認為這兩者短期分析中的預測誤差呈現出完全的隨機性。因此，可以采用高斯分布、柯西分布、貝塔分布等典型分布函數［67］建模。然而，由于模型不準確、數據不充分等原因，選取風電出力、水電或負荷水平預測誤差ε(t)的概率分布模型或其參數時具有主觀性，導致出現認知不確定性［68］。

4.1.2 元件狀態(tài)

元件狀態(tài)常分為正常和停運兩種，兩種狀態(tài)的概率分布取決于其故障概率（force outage rate，FOR）。大量研究表明，元件的故障概率可能受天氣因素影響［69-71］。特別是架空線路等暴露于外部環(huán)境的元件，在惡劣天氣下的故障率可能會提高數倍。因此，可基于數理統(tǒng)計、機理分析等方法［70］，建立計及雷電、暴雪和強風等天氣影響的元件故障概率模型。

元件故障率不僅受到外部環(huán)境的影響，還取決于其運行條件，以輸電線路為例，過高的負載水平將提高其故障率［72-73］。同時，元件的運行條件取決于系統(tǒng)的運行決策，為應對新能源的不確定性與波動性，新型電力系統(tǒng)往往需要頻繁決策，持續(xù)調整系統(tǒng)運行狀態(tài)，進而導致元件的運行條件不斷發(fā)生變化。在這種背景下，受運行條件驅動的元件故障率不再是一個常數，而是與決策變量相關的變量，進而導致元件狀態(tài)具有決策依賴不確定性。例如，運行決策（如啟停機等）將顯著改變系統(tǒng)潮流進而改變元件的載荷狀態(tài)，從而影響元件故障概率RF。因此，元件故障概率將是機組組合等運行決策的函數［74］，即

式中：u為機組啟停機決策；v為影響機組故障率的其他因素；g表示機組啟停機決策與其他因素對機組故障概率的映射關系。

在獲得元件故障概率后，可以通過兩狀態(tài)模型刻畫元件狀態(tài)的概率分布情況，也可以基于抽樣方法獲取元件狀態(tài)的大量抽樣結果，進而為系統(tǒng)風險的分析奠定基礎。若需考慮受限運行（等值停運）狀態(tài)，可通過馬爾可夫模型［75］、通用生成函數［76］等方法建立元件多狀態(tài)模型。

4.1.3 計及多源不確定性的系統(tǒng)狀態(tài)生成

系統(tǒng)狀態(tài)本質上是新能源出力、水電和負荷需求、元件狀態(tài)等的組合結果。如前文所述，新能源出力、負荷需求、元件狀態(tài)等可能同時兼具隨機不確定性、認知不確定性、決策依賴不確定性。在這種情況下，本文總結出兼容多源不確定性的系統(tǒng)狀態(tài)生成方法，如圖5 所示。首先，考慮認知不確定性，采用證據理論或雙層蒙特卡洛模擬方法選取元件的可靠性參數［68］；然后，考慮系統(tǒng)實際運行決策的影響，構建決策對模型參數的映射關系（式（38））；最后，基于確定的模型，使用蒙特卡洛抽樣等方法產生元件、新能源出力、水電和負荷需求等狀態(tài)。

圖5 計及多源不確定性因素的系統(tǒng)狀態(tài)產生過程Fig.5 Generation procedure of system states considering multi-source uncertainties

4.2 新型電力系統(tǒng)風險指標計算方法

4.2.1 基于系統(tǒng)狀態(tài)分析的一級風險指標計算

本文總結出新型電力系統(tǒng)一級風險指標計算流程，如圖4（b）所示?；静襟E如下：

步驟1：產生系統(tǒng)狀態(tài)；

步驟2：建立系統(tǒng)安全域模型；

步驟3：根據安全域判斷該狀態(tài)是否滿足安全性，若不滿足則進行安全性分析，否則進行步驟4；

步驟4：進行最優(yōu)潮流分析；

步驟5：判斷是否滿足爬坡要求，若該狀態(tài)不滿足則進行靈活性分析，否則進行步驟6；

步驟6：判斷是否滿足容量要求，若該狀態(tài)不滿足則進行充裕性分析，否則進行步驟7；

步驟7：綜合安全性、靈活性、充裕性分析結果進行清潔性分析；

步驟8：綜合安全性、靈活性、充裕性分析和清潔性結果進行極端事件判斷，若該狀態(tài)概率極小但后果嚴重則進行彈性分析；

步驟9：累積一級風險指標，包括切負荷量、新能源和水電無法消納量、碳排放量；

步驟10：判斷是否已分析所有狀態(tài)，若仍有狀態(tài)未分析完則返回步驟1，否則進行下一步；

步驟11：輸出風險指標。

綜合各狀態(tài)下由安全性、靈活性或充裕性分析得到的切負荷量，便可結合公式得到切負荷類一級指標。同理，綜合各狀態(tài)下的棄風/棄光/棄水量可以得到棄風/棄光類一級指標。由清潔性分析結果得到碳排放一級指標。

此外，上述計算流程一般只計及火電和水電［77］等常規(guī)機組出力和切負荷等決策。而新型電力系統(tǒng)中，規(guī)劃和運行中的決策變量不局限于傳統(tǒng)機組出力控制，還包括儲能充放電［78］，甚至將具有不確定性的風險調控資源也納入決策，如新能源出力控制［79-80］、需求響應［81］等，限于篇幅不在此展開。

4.2.2 二級風險指標計算

如4.2.1 節(jié)所討論的，在系統(tǒng)狀態(tài)分析的過程中，可分析每個系統(tǒng)狀態(tài)的安全性、靈活性以及充裕性，得到對應的二級風險量化指標。通過安全性、靈活性或充裕性分析得到的碳捕集量和碳排放量，可計算碳中和率等清潔性二級風險指標。

4.2.3 三級風險指標計算

電力系統(tǒng)三級風險指標對應于系統(tǒng)屬性，反映不同調控資源的性質，不依賴于系統(tǒng)狀態(tài)分析過程。使用3.3 節(jié)指標計算公式即可得到。

4.3 新型電力系統(tǒng)風險評估的加速算法

新型電力系統(tǒng)風險評估面臨不確定性因素眾多、系統(tǒng)狀態(tài)數量巨大、決策與風險耦合導致狀態(tài)分析復雜等問題，這導致風險評估的計算復雜度極高。同時，新型電力系統(tǒng)供需波動顯著，需要實時感知系統(tǒng)風險。因此，對于系統(tǒng)風險評估的計算效率提出了更高要求。針對新型電力系統(tǒng)風險評估的具體流程，可以從以下兩個環(huán)節(jié)著手提高效率。

4.3.1 從狀態(tài)產生環(huán)節(jié)提高計算效率

對應于不同的狀態(tài)產生方法，提高計算效率的手段也有所不同。基于解析法的風險評估可以采用狀態(tài)截斷方法減少計算的系統(tǒng)狀態(tài)數目［82］?；谀M法的風險評估可以基于方差縮減的思想，減少抽樣次數從而縮短計算時間，具體方法包括重要性抽樣、分層抽樣和控制變量等方法［83］。

4.3.2 從系統(tǒng)狀態(tài)分析環(huán)節(jié)提高計算效率

為減輕系統(tǒng)狀態(tài)分析的計算負擔，可以從以下3 個方面入手：1）在進行優(yōu)化求解之前，使用機器學習等人工智能方法［84-85］判斷系統(tǒng)狀態(tài)是否面臨風險，只對有風險的狀態(tài)進行優(yōu)化求解，從而跳過大部分系統(tǒng)狀態(tài)計算；2）改進優(yōu)化模型，比如去除優(yōu)化模型中的冗余約束［86］，提高狀態(tài)分析時優(yōu)化求解的速度；3）計算系統(tǒng)狀態(tài)時避免進行優(yōu)化求解，改用多參數線性規(guī)劃［87］、基于拉格朗日乘子法的狀態(tài)枚舉法［88］等方法計算系統(tǒng)狀態(tài)。

5 基于風險跟蹤的新型電力系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)辨識

風險跟蹤是指將風險指標分攤到導致風險產生的對象，量化各對象或者各對象的具體參數對系統(tǒng)風險的“貢獻”，進而辨識出系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)，為系統(tǒng)風險的預防控制提供量化決策依據［89-90］。

5.1 三級薄弱環(huán)節(jié)辨識體系

基于所梳理的三級風險指標體系，本節(jié)討論新型電力系統(tǒng)風險跟蹤、薄弱環(huán)節(jié)辨識的理念以及具體流程。如圖4（c）所示，風險跟蹤以及薄弱環(huán)節(jié)辨識主要涉及一級指標向二級指標的分攤以及二級指標向三級指標的分攤。

首先，將基于系統(tǒng)狀態(tài)分析得到的一級風險指標分攤至二級風險指標，實現系統(tǒng)風險表現“是什么”到風險產生原因“為什么”的分攤，即揭示系統(tǒng)風險產生是系統(tǒng)哪方面的屬性不足引起的（充裕性不足、靈活性不足等）。然后，將二級風險指標分攤至三級風險指標，將風險產生原因進一步分攤至對象或對象的具體參數上（常規(guī)機組故障率、新能源發(fā)電風光互補性、需求響應違約率等），從而回答控制系統(tǒng)風險應該“怎么做”。

5.2 各級指標的跟蹤與分攤方法

5.2.1 比例分攤法

比例分攤法以往應用于電力系統(tǒng)的可靠性跟蹤［91］，該方法遵循兩個基本準則：1）系統(tǒng)的不可靠性由故障元件承擔，即正常運行元件不參與系統(tǒng)可靠性指標的分攤；2）元件對系統(tǒng)可靠性指標的分攤按比例進行，即采用比例分攤原則。

若系統(tǒng)某一失效事件k導致的切負荷應由故障元件Y1和Y2承擔責任；設φ(k→1)和φ(k→2)分別表示元件Y1和Y2分攤的切負荷指標，有

式中：φ1和φ2分別代表失效事件k僅與元件Y1有關的部分和僅與元件Y2有關的部分；CR1和CR2分別表示元件Y1和Y2的性能變量［92］。

5.2.2 人工智能類方法

雖然比例分攤法簡單易用，但需要基于合適的分攤準則，否則分攤結果難以令人信服。人工智能類方法用于建立那些難于用解析規(guī)則描述的不同層級指標之間 函數關系［93-94］，為風險指標的分攤提供了新的思 。

建立風 逐級分攤函數關系包含兩個步驟。首先，產生高維數據樣本。對于每一個系統(tǒng)狀態(tài)i，計算出其對應的一級指標和，二 級 指 標，三級指標。其中，M和N分別為二、三級指標的數量。接著，生成風險逐級分攤函數?；陔娏ο到y(tǒng)風險分攤呈現出風險異質多元、因果關系清晰的特征，以因果推斷為基礎思想，選擇因果網絡學習、Meta 分析、回歸分析等模型，將電力系統(tǒng)每一運行狀態(tài)下的高維數據樣本輸入模型中，生成風險逐級分攤函數。例如，一級風險指標至二級風險指標的風險分攤函數應具備下述形式：

6 結語

為準確評估未來新型電力系統(tǒng)風險，揭示風險評估中面臨的挑戰(zhàn)性問題并探索一套較為完整的研究框架對保障系統(tǒng)安全可靠運行具有重要意義。本文面向新型電力系統(tǒng)，論述了一套較為完整的風險評估理論體系：從新型電力系統(tǒng)的風險定義出發(fā)，分析了新型電力系統(tǒng)的3 個主要風險特征；根據多種風險表現形式，梳理了風險評估三級指標體系；總結出計及多元不確定性因素的新型電力系統(tǒng)風險評估框架，給出了多級風險指標計算方法。最后，探討了新型電力系統(tǒng)三級薄弱環(huán)節(jié)辨識體系，介紹了兩類薄弱環(huán)節(jié)辨識方法。進一步的研究工作可以考慮就具體的研究對象，分別從指標、評估和分攤的角度定制高效的風險評估方法。