一种多换流器密集耦合系统二重连锁故障的概率推断计算方法

1.本发明涉及电力系统安全稳定技术领域，是一种多换流器密集耦合系统二重连锁故障的概率推断计算方法。


背景技术：

2.新能源将大规模并网，新型用能设备将广泛接入,电力系统将呈现高比例可再生能源、高比例电力电子设备的“双高”特征，对电网安全稳定运行带来挑战。近年来，全球范围内发生过多起大停电事故，研究发现，大停电事故多数情况下是由一系列多换流器密集耦合系统的连锁性故障导致，这对电力系统的安全稳定运行构成了严重威胁。
3.随着我国电网交直流耦合程度不断加强，发生安全稳定问题的风险程度也愈加严重。目前安全稳定分析方法较少涉及对交直流混联电网严重(连锁)故障下的安全风险量化评估。传统的确定性分析方法难以反映电网中的不确定性因素对系统安全稳定的影响，所得到的分析结果可能偏保守或偏乐观，难以全面展示换流器密集接入系统的安全稳定态势。在现有连锁故障分析的主要方法中，通常对某一个特定故障拥有较多历史数据，可以直接计算得出该故障发生的概率。但是由于电力系统的特殊性，连锁故障发生的次数不多且每次情况不同，对于条件概率计算无法提供充足有效的历史数据，也没办法用统计方法计算，更没有现场大量实验的可能性。因而本专利提出一种多换流器密集耦合系统二重连锁故障的概率推断计算方法，通过理论分析和实践经验，确定和识别危险因素，然后建立变流器耦合作用的观测指标，应用这些指标确定连锁故障响应后果的损害程度，利用仿真软件建立具备典型特征的电网等效仿真模型，最后结合贝叶斯理论，分析计算量化不同情景的可能性并得出相应稳定性结论。


技术实现要素：

4.针对上述问题，本发明提出了一种多换流器密集耦合系统二重连锁故障的概率推断计算方法。本发明采用的技术方案是：多换流器密集耦合系统二重连锁故障的概率推断计算方法。
5.包括以下步骤：
6.步骤1，由实际系统所给定的系统参数，建立多换流器密集耦合系统实际模型；
7.步骤2，基于历史统计数据分别得出系统二重连锁故障对应的实际概率；
8.步骤3，运用贝叶斯理论，对多换流器密集耦合系统发生二重连锁故障建立证据观测指标；
9.步骤4，根据诱发多换流器密集耦合系统发生二重连锁故障的风险指标进行量化分析并给予权重赋值。
10.步骤5，运用贝叶斯理论与条件概率公式，计算出具体实施例，多换流器密集耦合系统发生二重连锁故障的概率，验证该方法有效性。
11.进一步，所述步骤1具体包括：
12.步骤1.1，在具体多换流器密集耦合系统实际给定参数下，利用pscad仿真软件建立多换流器密集耦合系统等效模型，主要根据实际区域电网拓扑结构，将
±
500kv高压直流输电系统,
±
800kv高压直流输电系统,海上风电并网系统，以及电厂并网系统等构成大的环网模型；
13.步骤1.2，同时将实际线路参数，包括系统潮流，电网直流分布参数，规划电网各站点短路电流水平建立实际等效模型模型。
14.进一步，所述步骤2具体包括：
15.步骤2.1，根据历史统计数据，首先要进行的就是识别和描述先前发生的具有诱发性的故障即危险源，以及可能被诱发的故障；
16.步骤2.2，筛选出多换流器密集并网的电力系统中存在二重连锁故障的典型模型。
17.进一步，所述步骤3具体包括：
18.步骤3.1，通过贝叶斯公式，可以将先验故障概率转换成后验概率，最后根据后验故障概率大小进行决策判断；
19.步骤3.2，根据实际统计数据，筛选出线路电压和线路潮流两方面来建立故障证据观测指标；
20.进一步，所述步骤4具体包括：
21.步骤4.1，通过理论分析，建立低电压对换流器性能影响的证据概率关系函数；
22.步骤4.2，通过理论分析，建立线路过载停运证据概率关系函数；
23.步骤4.3，对于不同的被诱发的故障，依据影响程度不同进行赋值。
24.进一步，所述步骤5具体包括：
25.依据上述四个步骤完成之后进行仿真分析与算例分析，以某电网中某区域电网为实例，验证了本方法的有效性。
26.本发明的技术效果包括：
27.1、连锁故障之间的相关性，通过用似然函数表示出多换流器密集耦合系统连锁故障的影响，将连锁故障之间的暂态影响用数理方法量化表示出来。
附图说明
[0028][0029]
附图1为多换流器密集耦合系统二重连锁故障的概率推断计算方法流程图
[0030]
附图2为某区域电网规划电网系统结构图
[0031]
附图3为低电压对换流器性能影响的证据概率关系函数
[0032]
附图4为线路过载停运证据概率关系函数
[0033]
附图5为仿真故障部分模型图
[0034]
附图6为正常情况下电压波形仿真结果图
[0035]
附图7为正常情况下电压波形仿真结果图
[0036]
附图8为正常情况下潮流有功波形仿真结果图
[0037]
附图9为不正常情况下电压波形仿真结果图
[0038]
附图10为不正常情况下电压波形仿真结果图
[0039]
附图11为不正常情况下潮流有功波形仿真结果图
具体实施方式
[0040]
下面结合本发明实施例以及附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0041]
本发明针对多换流器密集耦合系统二重连锁故障的概率推断问题，提出一种多换流器密集耦合系统二重连锁故障的概率推断计算方法，用于判别系统稳定性。附图1为多换流器密集耦合系统二重连锁故障的概率推断计算方法流程图，如图1所示，所述方法包括以下步骤：
[0042]
步骤1，由实际系统所给定的系统参数，建立多换流器密集耦合系统实际模型；
[0043]
步骤2，基于历史统计数据分别得出系统二重连锁故障对应的实际概率；
[0044]
步骤3，运用贝叶斯理论，对多换流器密集耦合系统发生二重连锁故障建立证据观测指标；
[0045]
步骤4，根据诱发多换流器密集耦合系统发生二重连锁故障的风险指标进行量化分析并给予权重赋值。
[0046]
步骤5，运用贝叶斯理论与条件概率公式，计算出具体实施例，多换流器密集耦合系统发生二重连锁故障的概率。
[0047]
1、本发明由实际系统所给定的系统参数，建立多换流器密集耦合系统实际模型。考虑到在进行多换流器密集并网系统连锁故障的概率推断研究过程中，直流部分所面临的风险评估问题较为突出(换相失败、电压稳定性和潮流过载等)，在评估模型建立过程中高压直流输电必不可少，同时大规模海上风电并网也需要运用到大量的换流器，因此综合某电网实际模型中，某电网中区域电网部分既有
±
500kv高压直流输电系统换流器，又有
±
800kv特高压直流输电系统换流器，以及大量海上风电所需的换流器等特点。它是典型的换流器密集并网局部系统，具备典型特征，其满足研究所需的大量换流器密集并网要求。其系统结构如图二。基于某电网实际模型，并模拟等效换流器密集并网模型，保留了表1中以下各站的母线，及 a站，b站，c站，d站，e站，f站，g站，h站,j站。其中a站，b站，c站，d站，g 站，h站这六个站构成环网。选取冬季系统三相短路电流为基准，通过调节等效电源阻抗，在母线处施加三相短路故障后，调节电源阻抗的方法使之与实际模型相吻合。
[0048]
表1选取等效模型中所需站点的短路电流水平
[0049][0050]
根据系统模型建立的等效电源参数如表2。
[0051]
表2根据系统模型建立的等效电源参数
[0052][0053]
结合系统短路结构图，汇总出各站点自身有功变化，用等效电源替代。系统中，部分站点向外延伸系统部分依然用等效电源替代，参数结合核算出各站点的流入流出的等效有功。
[0054]
2、假设在多换流器密集并网的电力系统中存在两个故障，分别对应贝叶斯理论中的两个事件。首先要进行的就是识别和描述先发生故障的危险源，再根据系统中电气设备可能被诱发的故障，设立可能被诱发的故障的证据观测指标，来确定事件后果。那么根据历史统计数据可以得出相应概率。
[0055]
3、在多换流器密集并网的电力系统中，根据历史经验，理论分析与仿真验证发现引起系统发生多换流器密集耦合系统发生二重连锁故障的主要是由线路电压和线路潮流两方面引起。本发明主要从线路电压和线路潮流两方面来建立故障证据观测指标(线路低电压证据和线路过负荷证据)，因为在多换流器密集并网系统中，不仅高压直流输电系统中大量变流器接入对整个电力系统产生较大影响之外，大规模海上风电中大量变流器接入系统同样也将对整个电力系统产生较大影响。这两个指标对电力系统故障发生的影响较为明显。当实际运行电压高于或低于其额定电压，则运行性能和效率将有所下降，并可能诱发多变流器耦合系统的故障。由于变流器运行时，晶闸管的偏置取决于电网ac侧用于换流的功率。在晶闸管正向偏置后导通时的延时决定了相位角延迟(触发角)，交流电压会使晶闸管变流器发生反向偏置并停止传导，发生电压偏移的情况，其中低次谐波电流在系统中的流动及相互作用将导致换相失败的情况发生，短时间内的换相失败不会造成严重后果，但长时间多次换相失败将导致直流系统停运；而对于线路潮流过载，更容易产生故障效果，易于观测证据指标。当风电装机容量占总电网容量的比例较大时，对输电网的安全和经济运行都会带来冲击。大型风电场中大量换流器密集并网会改变系统原有的潮流及网损的分布，会对电网规划提出新的要求，可能给配电网带来电能质量问题，如谐波污染、电压波动及闪变，也可能对系统的功角、频率以及电压稳定性产生不利影响。线路潮流过载还会导致导线的跳线位置及线夹发热严重，然后开始融化，导线断股，最后导致导线断线。故而选取这两个电气量作为故障相关证据观测指标。
[0056]
在附图3中，当母线电压为αpu时(0《α《1)，母线的低电压证据概率关系函数取值为 1；而α的选择则根据故障源对可能引起的另一故障处母线电压的实际影响程度而定。当母线电压为1pu时，对应的证据概率关系函数取值为p
v0
；母线的低电压证据概率关系函数的取值与母线电压的幅值成线性关系。附图3中分段线性曲线关系如下式(1)。
[0057][0058]
式中：p
v0
为线路电压正常时根据历史统计数据该故障发生的对换流器性能影响的平均概率，x为母线电压取值范围，pv为母线的低电压证据概率关系函数值。
[0059]
需要注意的是，对于电机类设备来说，电压降低超过l0％时，将使电动机的电流过大，线圈的温度过高，严重时会使电动机拖不动机械(如风机、水泵等)而停止运转或无法启动，甚至烧坏电动机。此时α可选择为0.85较为准确；而在枢纽变电站和受电地区，其电压降低到额定电压的70％左右时就可能发生电压崩溃事故，即送电线路负荷稍有增加，受电地区电压下降，进一步造成线路负荷增加。如此形成恶性循环，造成大面积停电事故，此时α可选择为0.65较为准确；对于例如线路上发生的故障而言，低电压造成的影响不够明显，α可选择0.25-0.45之间的数值。
[0060]
同样地，在线路过负荷证据观测指标中，过负荷致障可能性评估中定义了线路的过负荷证据概率关系函数，每条线路的有功潮流决定该线路的过负荷证据概率关系函数的取值。根据运行可靠性理论，输电线路停运概率p与线路上的功率关系密切，常常采用直线分段拟合随潮流变化的线路停运概率曲线。
[0061]
在下图2中，当p1≤p
1rated
时，线路故障概率受系统潮流影响不大，故障概率为统计平均值p
p0
,；当p1≥p
1max
时，保护装置动作后而线路断开，因此故障概率是1；当p
1rated
≤p1≤p
1max
时，线路故障概率呈线性增长，附图4中分段线性曲线关系如下式(2)。
[0062][0063]
式中：p1为线路l上的功率；p
1rated
为线路额定功率；p
1max
为线路传输极限功率，p
p0
是线路潮流正常时根据历史统计数据该故障发生的平均概率，p
p
为线路过负荷证据概率关系函数值。
[0064]
本发明根据伤害等级组合场景，量化系统故障状态的可能性，然后将结果转换为适当的故障可能性曲线和优先级，来进行后续的分析。对于不同的被诱发的故障，低电压证据指标和过负荷证据指标的影响程度不同。当故障为断线故障时，潮流过载导致的可能性明显更大，其直接证据过负荷指标所占权重指标理应更大，而低电压证据指标并非对断线故障完全没有影响。例如对于现行的新能源接入电网，像风电、光伏发电接入电网，都需要其具有低电压穿越能力，风电场并网点电压在发生跌落后2s内未能恢复到额定电压的90％时，风电场内的风电机组会从电网切出，此时系统会发生潮流转移，或者，线路在输送一定电能时，电压降低，电流相应增大，引起线损增大线路发热。会出现某些线路过载运行的情况，在这种情况下低电压指标可以作为断线故障的间接诱发因子即间接证据，由于其间接性，低电压指标所占权重偏小即可。例如电力系统电压下降导致变流器换相失败，而换相失败是高压直流输电系统中的常见故障，同时还可能伴随多次连续、不连续的换相失败，从而导致系统出现直流电流剧增，由于直流电流的剧增，也会引起导线发热产生断线故障；当故
障为电力系统的不同地点同时发生不对称故障时，先发生的故障即短路故障带来的低电压影响，比潮流过载更可能使电力系统的不同地点同时发生不对称故障发生，即低电压证据指标比过负荷证据指标在这种情况下时应该占据更大权重。
[0065]
总之，对于不同的被诱发的故障，应该根据实际情况分配不同的权重占比。本文将多换流器密集并网系统中的两个故障的发生分别看作是t1、t2事件，根据致障严重度函数得到的量化故障可能性曲线，基于贝叶斯理论进行概率推断。用a、b(a+b＝1)表示低电压、过负荷严重度函数值即pv和p
p
的权重，针对受危险源可能引发的故障不同，a,b赋不同值。得：
[0066]
p(t2|t1)＝a
·
pv+b
·
p
p
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0067]
式中：p(t2|t1)表示在t1故障发生之后t2故障的发生概率，pv为低电压证据概率关系函数的取值，p
p
为过负荷证据概率关系函数的取值。
[0068]
基于贝叶斯公式算出p(t2|t1)，基于贝叶斯理论对两个电力系统故障之间的相关性或者其相互影响进行多重故障概率推断分析。
[0069]
5、在建立的等效仿真模型中，设置t1故障源，t2为故障源可能导致的系统故障，通过证据观测指标；计算出p(t1|t2)。
[0070]
计算方法是将观察记录所得的数据代入证据概率关系函数和式(3)概率推断公式，得到 p(t2|t1)，然后将所得结果代入贝叶斯公式，如下式(4)，即能得到p(t1|t2)，通过对两故障的关联性分析，最后计算出二重连锁故障发生的概率；
[0071]
贝叶斯公式为
[0072][0073]
式中p(t2|t1)表示条件t1发生时事件t2的发生概率，p(t1|t2)/p(t1)是事件t2发生对事件t1的支持程度，p(t1)为事件t1发生的概率，p(t2)为事件t2发生的概率。该公式表明出现新的事件t1发生时，事件t2发生的概率是如何变化的。
[0074]
根据所得的p(t1)和p(t2|t1)代入事故链的概率计算公式，得出二重连锁故障的概率如下式(5)：
[0075]
p(ci)＝p(t1)p(t2|t1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0076]
同理，当把t2事件作为故障源来考虑分析时，可以引申得到多重连锁故障的概率推断分析，只不过此时的t1代表了若干个可能发生的独立故障事件。如下式(6)。
[0077]
p(ci)＝p(t1)p(t2|t1)
[0078]
＝p(t1t2,...,t
r-1
)
·
p(tr|t1t2,...,t
r-1
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0079]
具体实施例如下，系统故障部分如附图5。按照步骤中所述，e处发生三相短路故障，h 处为断线故障。在正常运行状态下，h故障发生概率的统计平均值为p0＝0.6，电压、潮流都为1pu时，p0都为0.6。潮流过载严重度函数中，p
1rated
＝1.0pu,p
1max
＝1.5pu,在系统中 p
1rated
＝0.4mva。系统正常情况下，仿真如附图6-8。在正常运行状态下，已知p
1rated
＝0.4mva，所以p1＝1.25pu，取a＝0.3,b＝0.7。潮流过载严重度函数中，p
1rated
＝1.0pu,p
1max
＝1.4pu,在系统中p
1rated
＝0.4mva。p
p
＝0.85,pv＝1,p(h|e)＝0.3pv+0.7p
p
＝0.895,p(e)＝0.05,p(h)＝0.6。
[0080]
将数据代入贝叶斯公式,p(h|e)＝p(h)
·
p(e|h)/p(e)，求得p(e|h)＝0.0745。故障源对故障源可能引起的故障的支持程度和故障源可能引起的故障对故障源的支持程度
都为1.49，由贝叶斯定理可知，故障源的发生增大了故障源可能引起的后验事件发生的概率，而且可以通过支持程度来量化分析。通过该具体实施例，同时也验证了该方法的可行性与普遍性。下一步将进一步完善换流器密集接入系统安全稳定风险评估模型和评价指标；进行该电网多直流安全稳定风险评估。