基于改進蒙特卡洛法的智能電網實時運行風險評估

莫 熙，王宜立，高道春，楊再鶴，陳根軍

(1.云南電力調度控制中心調度科，云南 昆明 650011； 2.南京南瑞繼保電氣有限公司，江蘇 南京 210000)

近幾年，電力系統的發展速度越來越快，智能電網應運而出，在具有多變性和復雜性的嚴峻環境中，幫助維護電網安全穩定的運行，但還不能完全避開大規模斷電情況的發生。為進一步提升區域用電穩定性，需實時對電網運行環境進行風險評估，及時發現電網中的薄弱環節，避免運行事故的發生，以及制定合理有效的應急方案。

文獻[1]憑借安全穩定二、三道防線評估智能電網的風險，通過可擴展標記語言XML對電網運行數據進行當值計算，將結果發送給在線動態安全評估系統，系統根據動作邏輯、當值結果以及啟動邏輯建立風險評估策略模型，對電網中存在的異常情況完成風險評估。評估模型輸入的電網數據沒有經過預處理，存在較多的影響因素，出現較大的評估誤差；文獻[2]構建電網負荷概率模型，憑借求逆法采樣模型中的預測誤差隨機值，將Cornish-Fisher與半不變量結合，獲取配電網中各個節點的電壓越限情況；最后引入效用函數，建立配電網電壓越限風險評估模型，實現對配電網中電壓的風險評估。該方法不受運行環境限制，但是算法較為復雜，實施起來難度較大。本文綜合上述優缺點，創新性提出改進蒙特卡洛法來實現風險評價，避免了傳統蒙特卡洛法獲取較高風險性指標時，在電網中每個節點上所花費的時間過多問題，可以很好地處理電網中的多重連鎖故障，同時迅速地計算出電網中的故障模式，減少運行評估時間，提高計算效率。

1 智能電網風險評價指標體系建立

將電力系統存在的原始風險、與加入智能電網時引起的新風險[3]相結合，會使電網整體運行情況變得極為復雜，應從可控因素著手，采取相應措施來降低和管控風險。根據我國智能電網的發展情況，本文將運行風險分為以下5類。①立項風險。包含了地址選取、項目規模大小、項目投資風險和政治、經濟、法律等相關政策風險。②技術風險。技術風險是智能電網運行過程中的主要風險，包含了核心技術的成熟度[4]、技術變更以及技術實施復雜度3項內容。③環境風險。智能電網使一部分的可再生能源得到有效利用，與此同時，也無法避免地影響了周邊生態環境，產生水資源污染、地質環境破壞以及環評通過率[5]下降等一些負面影響。④安全風險。安全穩定地運行是智能電網首要考慮的內容之一，安全風險中包含了供電可靠性、設備異常次數、系統穩定性以及信息保密程度等。⑤管理風險。在智能電網的運行過程中，判斷錯誤和信息不及時都有可能導致發生管理風險，主要包括經費充足程度[6]、工作人員素質以及項目進展情況。

通過對智能電網中5類風險分析后，構建了風險評價指標體系如圖1所示。

圖1 智能電網運行風險評價指標體系Fig.1 Index system of smart grid operation risk evaluation

2 智能電網實時運行風險評估

2.1 蒙特卡洛法風險評估分析

蒙特卡洛法是當前智能電網運行可靠性評估的常用方法之一，主要由3個過程組成，分別是：智能電網狀態抽樣、智能電網狀態分析、統計智能電網評估指標[7-12]。

風險評估的步驟：①輸入電網運行數據，設置好計算精度；②對電網狀態進行隨機抽樣；③分析電網運行狀態，計算試驗函數值；④更新電網可靠性指標；⑤判斷是否符合風險評估精度要求，如果符合，完成評估過程，輸出評估結果；如果不符合，返回步驟②，重新進行計算，直至滿足要求為止。

通過上述步驟能夠獲得風險評估結果，但隨著智能電網運行環境越來越復雜，產生的隨機因素變多，原始蒙特卡洛法不能滿足現階段高精度[13-16]和效率的要求。不僅如此，蒙特卡洛法需要在樣本數量充足的情況下，才能通過大數法則獲得精準的誤差分析結果，使得到的風險評估結果收斂于待求值真值。因此，需改進蒙特卡洛法，減小方差[17-20]，以此來提高評估效率。

2.2 改進的蒙特卡洛法

根據上文分析得到的缺陷，本文選擇交叉熵重要抽樣法與分散抽樣法相結合的方式，來降低評估樣本數量。利用Matlab語言來仿真改進后的算法，具體如圖2所示。

圖2 改進蒙特卡洛法流程Fig.2 Improve the flow of Monte Carlo method

3 實驗

為了驗證本文方法的有效性及合理性，展開實驗。選用某地的電網系統作為研究對象，并構建仿真系統，由Visual C++6.0語言開發，通過充裕度評估軟件TH-BESREP，完成智能電網運行風險評估程序的編寫。電網系統現場圖如圖3所示。

圖3 電網系統現場Fig.3 Field diagram of power grid system

選取電網系統由40臺常規發電機組、10條支路、30根母線組成。在電力系統實際運行過程中，負荷無法保持長時間的峰值狀態。因此在正常條件下、元件失效條件下及負荷轉移條件下評估電網風險。

3.1 正常條件下的風險評估

智能電網實時運行風險評估采用標準測試系統，計算的風險指標選擇削減負荷概率PLC、期望缺供電功率EDNS以及期望缺供電量EENS。在實驗平臺中，導入電網日負荷曲線，如圖4所示。

圖4 電網日負荷曲線Fig.4 Daily load curve of power grid

分別對日平均負荷為70%、80%、90%三種情況進行分析計算，不同負荷水平下系統風險指標計算結果見表1。

表1 風險評估效果Tab.1 Risk assessment effect

從表1中可以看出，本文方法在正常條件下，隨著電網負荷的增加，電網風險指標也逐漸升高。因此可以認定，本文方法在正常條件下具有理想的風險評估結果。

3.2 元件失效條件下的風險評估

當元件失效時，系統風險將增加。采用90%負荷值測試單條線路失效對系統風險評估準確性的影響，測試結果見表2。

表2 元件失效條件下的風險評估效果Tab.2 Effect of risk assessment under component failure

由表2可知，當3號線和8號線發生故障時，系統風險指數顯著增加，應優先考慮這兩條線路安全。當5號線發生線路故障時，其風險指數也會有一定程度的增加。因此，應對上述3條線路制定運行維護計劃。其他線路對系統的危險程度影響不大，可以適當關注其運行狀態。

3.3 負荷轉移條件下的風險評估

以上試驗結果顯示，如果系統內部的元件發生失效故障，將會影響到整個系統的風險程度，從而危及到整個系統的安全。為減少這種影響，可以采用負載轉移的方法降低系統的危險。以上述的線路3為例，當線路3發生故障時，可以向線路4和線路2傳送線路3的負荷，從而降低系統危險指數。

制訂下列負荷轉移方案：①將線路3上全部的負荷轉移至線路2；②將線路3上全部的負荷轉移至線路4；③將線路3上50%的負荷轉移至線路2，50%的負荷轉移至線路4。

測試上述3種方案的風險評估結果見表3。

表3 三種負荷轉移方案的風險評估效果Tab.3 Risk assessment effects of three load transfer schemes

由表3可知，以上3種方案均可有效轉移失效線路負荷，降低電網運行風險。其中，方案3對降低電網運行風險的作用最好，削減負荷概率及期望缺供電功率與正常狀態相差無幾，表明了負荷轉移的有效性。

4 結論

一般情況下，智能電網可以自動阻礙一些擾動信號和異常因素，使得電網始終處于平穩的運行狀態。但當電網中的薄弱節點和關鍵節點出現異常時，無法及時發現將會對電網產生較大的影響，甚至導致整個系統的停運。因此，需要實時評估電網的運行狀態。本文針對傳統蒙特卡洛法在抽樣次數和方差上的缺陷問題作出對應改進，以此來降低計算誤差、提高算法整體的評估精度。在實驗中，本文方法取得理想的結果，為智能電網的發展提供了一種科學的參考依據。