基于广义极值理论的电网风险分级及预警技术研究

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随着电力需求的增长,国内外的电网结构和规模日渐庞大,加之发电方竞价上网,引起电网的运输能力达到极限,使得近年来的大面积停电事故频繁发生。大停电事故的危害之大,主要有两个方面:一是波及范围广,电网大区域的互联,导致一处扰动引起相联系的区域发生连锁反应;二是停电损失后果严重,大规模的损失负荷,导致工企业供电安全和社会秩序受到严重影响。因此,结合我国电力系统的实际,研究基于损失负荷大小的电力系统安全风险评估方法具有非常重要的理论和现实意义。  本文基于复杂性理论,根据所收集到的我国电网实际事故的统计数据,首先提出一种数据处理方法——相对值法,用电网总装机容量对损失负荷取相对值,来分析电网停电事故自组织临界特性,进而得到了停电事故风险分级方法;通过对东北、西北电网1981—2002年和1981—2010年2个时间段内停电事故数据相对值的分析,不同历史时段的大规模停电事故服从幂律分布,进一步证明了中国区域电网具有自组织临界性的典型特征。进而,建立相关的风险预测模型,对电网进行了安全预警。  本文提出的基于广义极值的损失负荷预测模型,利用相对值数据对未来全国电网的事故概率及损失负荷情况进行预测,能直观的反映电网的事故风险等级。同时,利用现有的电网事故仿真数据来预测在未来时段内电网可能发生停电事故的大小及概率水平,其结果可以用于电网事故的风险等级划分、预警以及为电网规划设计提供依据。
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