風力發電并網運行危險辨識及安全評價的研究

馮賽

摘 要：隨著風電場規模的日益擴大，風電并網問題已經受到了社會的高度重視，對風力發電并網運行危險辨識及安全評價進行研究，有利于提升電能供給的穩定性。本文首先對風力發電并網運行危險辨識作出簡要闡述，然后提出一種模糊概率風險評價法，并結合實例，對其方法的具體應用進行分析。

關鍵詞：風力發電 并網運行 危險辨識 安全評價

中圖分類號：F407 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）03（a）-0000-00

模糊概率風險評價主要是在概率風險評價的基礎上，利用事故樹分析及故障類型分析等方法，針對風力發電廠并網運行設備危險和事故發生復雜性進行的風險評價的手段。一般情況下，模糊概率風險評價流程可以概括為：查閱數據→危險源辨識→判斷是否對關鍵設備造成影響→計算嚴重度→判斷是否為可接受風險→計算發生概率→確認風險度。

1 風力發電并網運行危險辨識

風力發電并網運行危險因素辨識可以分為四個方面：（1）對電網電壓的影響。風力發電并網多利用軟并網，在啟動時具有較大的沖擊電流，其具體影響包含了電壓波動、諧波以及閃變等，同時電壓穩定性的影響可分為靜態電壓穩定問題與動態電壓穩定問題。（2）對電網頻率的影響。風電場發電能力占系統總容量決定了接入電網系統頻率受到風電場的影響。（3）對電網繼電保護裝置的影響。發電機頻繁投切可能會損害接觸器。（4）對電網調度計劃的影響。風電隨機性會影響電網調度計劃性，風能具有不可控性和隨機性。在并網運行過程中，主要設備的危險辨識包含發電機、變壓器、過電保護與接地裝置、電抗器、隔斷開關、高壓斷路器及繼電保護裝置等，如在發電機中，設計缺陷、固定不良、絕緣磨損導致定子組短路出現電氣事故、固定不良、機械性能不合格、回油不暢等問題[1]。

2 風力發電并網運行安全評價

2.1 關鍵設備分析

2.1.1 嚴重度分析

在確認重大危險設備后，需要對設備產生事故嚴重度進行計算。故障模式的不同會讓系統故障、子系統故障存在差異，對此，需要劃分故障等級。在本文中，故障等級共分為四級：（1）Ⅰ級。可能造成系統損失會人員死亡，影響致命。（2）Ⅱ級。可能會造成較為嚴重的職業病和傷害，可能會損壞主要系統，影響嚴重。（3）Ⅲ級。可能會造成輕度職業病與次要系統的損壞，可能會讓人員發生輕傷。（4）Ⅳ級。不會讓系統受到損壞，不會讓人員出現傷害與職業病，屬于可以忽略的影響。

設故障和事故影響大小是 ，系統受到的影響是 ，事故、故障發生頻數是 ，防治事故的難易度是 ，對系統熟悉程度為 ，故障嚴重度 。在 中，生命損失系數為5.0，損失相當為3.0，功能損失為1.0，無功能損失為0.5；在 中，系統造成兩個以上重大影響系數為2.0，一個以上重大影響為1.0，對系統無過大影響為0.5；在 中，易于發生系數為1.5，能夠發生系數為1.0，不太可能發生為0.7；在 中，不能防治事故系數為1.3，能夠防治為1.0，易于防治為0.7；在 中，不夠熟悉新技術系數為1.2，較為熟悉為1.0，相當熟悉為0.8.

事故發生可能性等級共有五個，按照頻繁到不可能發生，其等級依次為A、B、C、D、E，最高風險指數為1，最低風險知識是20.在18～20中，是可以接受且不需要評審的；在10～17中，是由條件接受的，需要接受評審的；在6～9中，是不希望有的風險；在1～5中，是不能接受的風險。

2.1.2 故障概率分析

依照對象系統性質、分析目的和分析程序的差異，可以利用故障樹分析關鍵設備故障概率。在故障樹分析過程中，需要確保其編制過程具有嚴密的邏輯性，在對其進行編制時，需要反映出邏輯關系與內在聯系，一般情況下，故障樹分析程序可以概括為：熟悉系統→調查事故、確認事件→編制是事故樹、調查原因事件、利用技術資料、確認目的事故概率、簡化事故樹→定性分析、定量分析→制定安全措施→改善系統。

在定性分析中，需要確認最小割集、最小徑集和結構重要度，最小割集是引起頂上事件出現的最起碼基本事件集合，通常情況下，可以采用布爾代數化簡法求得最小割集，在標準式中，最小項數量代表了故障樹最小割集數量。最小割集與最小徑集存在對偶特點，利用故障樹對偶數，可以讓最小徑集得以求出。如果基本事件發生概率相同，那么頂上事件受到基本事件的影響程度為結構重要度，利用最小割集與最小徑集，可以對其進行判斷。

在定量分析中，需要分析概率重要度、頂上事件概率、臨界主要度。設基本事件i在t時刻所處狀態為 ，利用二點分布，可以對其取值進行表示，

隨機事件 期望值和基本事件i在t時刻發生的概率相同，因此，

結合門故障樹結構函數、定性分析用最小割集計算頂事件發生概率公式，設第i個基本事件概率為 ，第i個最小割集中基本事件 屬于第j個最小割集或是第s個最小割集的表示為 ，最小割集序數為r，可以得出估算公式：

對故障樹進行定量分析，依照危險程度的不同，其量化值同樣存在差異，在危險程度為頻繁時，量化值為0.9≤P<1；在危險程度為很可能時，量化值為0.8≤P<0.9；在危險程度為可能時，量化值為0.2≤P<0.8；在危險程度為極少時，量化值為0.01≤P<0.2；在危險程度為不可能時，量化值為P<0.01。利用傳統故障樹分析方法與模糊理論進行結合，可以表示基本事件發生概率。利用模糊概率方法，結合工程技術人員實際經驗與判斷，可以讓模糊數隸屬函數得以構造，可以對并網運行相關關鍵設備進行描述與評價，讓描述系統不確定性得到準確表述。幾何模糊數學多元擴張原理，可以推算出“或門”模糊算子和“與門模糊算子”。分別為：

2.2 具體應用

2.2.1 關鍵設備

對我國某風力發電并網工程進行分析，發現發電機設備在有條件接受風險中，需要并網系統評審后接受的有3項，在不希望有的風險中有4項，在不可接受風險中有兩項。對發電機事故等級進行分析，電氣事故嚴重性為Ⅰ，可能性為B，風險評價指數為2；火災爆炸嚴重性為Ⅱ，可能性為D，風險評價指數為10；機械事故嚴重性為Ⅲ，可能性為C，風險評價指數為11。對此，電氣事故為重點分析對象。

2.2.2 事故嚴重度

依照 對其進行分析， 、 、 、 和 的系數分別為3.0、2.0、1.5、1.0、1.0，對此進行計算，可得出事故嚴重度S為9.0，依照嚴重度取值和事故等級劃分標準，在S大于7的情況下，需要進行再次分析。

2.2.3 事故發生概率

編制發電機電氣事故事故樹，計算最小割集，

其最小割集數量為11個，也就是說，在該風力發電并網運行中，有11種原因會讓發電機出現電氣事故。

計算最小徑集，

經過分解計算，其最小徑集數量共有8個。對其重要度進行計算，結合前文所說公式，發現系統薄弱環節在 、 、 、 、 和 ，因此，需要對其進行定期維修和監測。對其事故發生概率進行計算，基本事件為X，中間事件為B、C，頂上事件為A，依照隸屬函數，可以得到 、 和 數值，進而求出發電機電氣事故基本事件概率值，求出頂事件發生概率處于0.202755到0.22495之間，在0.213855的概率最大，重要度是1，基本事件發生概率模糊性對頂事件發生概率模糊性具有決定作用。

2.2.4 風險度及評價

依照關鍵設備定量風險評價計算方法，可以求出風力發電并網工程中發電機電氣事故風險度R為（0.1924695，0.1，0.1），1.6≤R<3.6，危險等級為不希望發生危險事故，對其進行分析評價，可以發現基本事件中存在一定潛在隱患。對此，可以制定相關處理措施：（1）針對定子繞組半導體防暈層劣化導致事故，相關人員需要及時發現問題并進行處理，讓防暈層得到更新[3]；（2）針對長時間高于額定電壓造成的事故，相關人員需要對設備工況予以掌握，讓工作條件得到改善；（3）針對定子繞組半導體防暈層劣化事故，需要在交班時做好檢查工作；（4）針對溫度傳感器絕緣故障事故，相關人員需要在每個班次進行檢查，對其進行及時更換。

3 結語

綜上所述，利用模糊概率風險評價法，可以對風力發電并網運行的風險進行辨識和評價，可以分析關鍵設備故障概率，在實際應用中，這種分析方法能夠幫助工作人員制定具有針對性的風險防范措施，為風電場的平穩運行提供保障。

參考文獻

[1] 李昆.淺析風力發電并網技術及電能質量控制[J].應用能源技術，2016（11）：49-51.

[2] 崔康.風電場并網運行安全管理的現狀及應對策略[J].當代化工研究，2016（02）：85-86.

[3] 劉力，齊體俊.雙饋異步風力發電機并網運行中的幾個熱點問題[J].山東工業技術，2016（03）：146.