電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性理論

內(nèi)容概要

　　《電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性理論》系統(tǒng)地介紹了電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性理論研究的最新成果，全書(shū)共10章，分別為緒論、運(yùn)行可靠性的概念與理論框架、運(yùn)行可靠性理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、電力系統(tǒng)元件的運(yùn)行可靠性模型、電力系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性指標(biāo)、系統(tǒng)狀態(tài)選擇的快速算法、電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性評(píng)估、電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性最優(yōu)控制、電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的軟件平臺(tái)、結(jié)論與展望，并附有參考文獻(xiàn)以方便讀者查閱。　　《電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性理論》可供從事電力系統(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行及管理人員在實(shí)際工作中參考，也可供電力專業(yè)科技人員、高等院校有關(guān)專業(yè)教師和高年級(jí)研究生參考。

作者簡(jiǎn)介

孫元章：1954年生，武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院院長(zhǎng)?1988年6月獲清華大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位，曾任清華大學(xué)電機(jī)系教授，博士生導(dǎo)師，教育部“長(zhǎng)江學(xué)者獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃”特聘教授，“電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制與仿真”國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任、中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)電工數(shù)學(xué)專業(yè)委員會(huì)副主任，國(guó)家自然科學(xué)基金委中長(zhǎng)期科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃“科學(xué)前沿和戰(zhàn)略高技術(shù)問(wèn)題研究”組成員，IEEE和CSEE高級(jí)會(huì)員：任《中國(guó)科學(xué)》、《中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)》、等刊物編委，在國(guó)內(nèi)外刊物上發(fā)表論文。100多篇，合作出版中英文專著4部：2004年獲北京市教學(xué)成果一等獎(jiǎng)，2005年獲教育部自然科學(xué)成果一等獎(jiǎng)。2005年獲國(guó)家級(jí)教學(xué)成果一等獎(jiǎng)，2008年獲國(guó)家自然科學(xué)二等獎(jiǎng)。

書(shū)籍目錄

第1章 緒論
 1.1 運(yùn)行可靠性理論的背景與意義
 1.2 電力系統(tǒng)評(píng)估理論的研究進(jìn)展
  1.2.1 發(fā)展趨勢(shì)概述
  1.2.2 確定性的靜態(tài)安全評(píng)估
  1.2.3 常規(guī)可靠性評(píng)估
  1.2.4 基于風(fēng)險(xiǎn)的靜態(tài)安全評(píng)估
 1.3 電力系統(tǒng)控制決策研究進(jìn)展
  1.3.1 基于確定性準(zhǔn)則的靜態(tài)安全控制
  1.3.2 基于概率風(fēng)險(xiǎn)的決策優(yōu)化
第2章 運(yùn)行可靠性的概念與理論框架
 2.1 運(yùn)行可靠性的概念與特點(diǎn)
  2.1.1 相對(duì)于確定性靜態(tài)安全評(píng)估的特點(diǎn)
  2.1.2 相對(duì)于常規(guī)可靠性評(píng)估的特點(diǎn)
  2.1.3 相對(duì)于基于風(fēng)險(xiǎn)的靜態(tài)安全評(píng)估的特點(diǎn)
 2.2 運(yùn)行可靠性的理論框架與關(guān)鍵問(wèn)題
第3章 運(yùn)行可靠性理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
 3.1 概率與隨機(jī)過(guò)程
  3.1.1 概率的定義與性質(zhì)
  3.1.2 隨機(jī)變量及其分布
  3.1.3 隨機(jī)過(guò)程
  3.1.4 馬爾可夫過(guò)程
 3.2 可靠性的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
  3.2.1 不可修復(fù)元件的可靠性
  3.2.2 可修復(fù)元件的可靠性
第4章 電力系統(tǒng)元件的運(yùn)行可靠性模型
 4.1 保護(hù)動(dòng)作致停運(yùn)模型
  4.1.1 線路過(guò)負(fù)荷保護(hù)動(dòng)作模型
  4.1.2 發(fā)電機(jī)電壓、頻率保護(hù)動(dòng)作模型
  4.1.3 減載裝置動(dòng)作模型
 4.2 偶然失效模型
  4.2.1 發(fā)電機(jī)偶然失效模型
  4.2.2 線路、變壓器偶然失效模型
 4.3 老化失效模型
  4.3.1 發(fā)電機(jī)老化失效模型
  4.3.2 變壓器老化失效模型
  4.3.3 輸電線老化失效模型
 4.4 模型數(shù)據(jù)需求
  4.4.1 常規(guī)可靠性模型數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
  4.4.2 運(yùn)行可靠性模型數(shù)據(jù)需求
第5章 電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性指標(biāo)
 5.1 常規(guī)可靠性的指標(biāo)體系
 5.2 運(yùn)行可靠性的指標(biāo)體系
 5.3 運(yùn)行可靠性指標(biāo)的計(jì)算公式
  5.3.1 狀態(tài)類指標(biāo)
  5.3.2 程度類指標(biāo)
第6章 系統(tǒng)狀態(tài)選擇的快速算法
 6.1 快速排序算法
  6.1.1 基本思想
  6.1.2 基于兩狀態(tài)元件模型的快速排序技術(shù)
  6.1.3 計(jì)及多狀態(tài)元件模型的快速排序技術(shù)
  6.1.4 基于快速排序技術(shù)的系統(tǒng)狀態(tài)選擇算法
  6.1.5 算例分析
  6.1.6 算法小結(jié)
 6.2 狀態(tài)空間分割算法
  6.2.1 基本思想
  6.2.2 狀態(tài)空間分割算法及流程
  6.2.3 算法收斂性證明
  6.2.4 算例分析
  6.2.5 算法小結(jié)
第7章 電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性評(píng)估
 7.1 運(yùn)行可靠性短期評(píng)估
  7.1.1 元件瞬時(shí)狀態(tài)概率
  7.1.2 系統(tǒng)狀態(tài)概率隨時(shí)間變化分析
  7.1.3 短期評(píng)估算法
  7.1.4 計(jì)及運(yùn)行備用的短期評(píng)估
  7.1.5 算例分析
 7.2 條件相依的運(yùn)行可靠性評(píng)估
  7.2.1 條件相依的運(yùn)行可靠性評(píng)估算法
  7.2.2 算例分析
 7.3 運(yùn)行可靠性綜合評(píng)估
  7.3.1 基于支持向量機(jī)的天氣預(yù)測(cè)技術(shù)
  7.3.2 運(yùn)行可靠性薄弱環(huán)節(jié)定位
  7.3.3 運(yùn)行可靠性綜合評(píng)估算法
  7.3.4 算例分析
第8章 電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性最優(yōu)控制
 8.1 運(yùn)行可靠性最優(yōu)控制的概念與功能定位
 8.2 運(yùn)行可靠性最優(yōu)控制的技術(shù)基礎(chǔ)
  8.2.1 運(yùn)行可靠性成本和價(jià)值的概念
  8.2.2 運(yùn)行可靠性成本價(jià)值指標(biāo)
  8.2.3 運(yùn)行可靠性成本價(jià)值評(píng)估算法
 8.3 運(yùn)行可靠性最優(yōu)控制數(shù)學(xué)模型
 8.4 P-Q解耦的粒子群優(yōu)化算法
 8.5 算例分析
  8.5.1 六母線測(cè)試系統(tǒng)
  8.5.2 IEEE RTS測(cè)試系統(tǒng)
  8.5.3 MRTS測(cè)試系統(tǒng)
  8.5.4 算例小結(jié)
第9章 電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的軟件平臺(tái)
 9.1 軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)思路和主要框架
 9.2 模塊功能介紹
  9.2.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出模塊
  9.2.2 潮流計(jì)算模塊
  9.2.3 元件可靠性模型模塊
  9.2.4 輸出顯示模塊
 9.3 可視化技術(shù)
  9.3.1 網(wǎng)架結(jié)構(gòu)可視化
  9.3.2 網(wǎng)絡(luò)潮流可視化
  9.3.3 可靠性指標(biāo)可視化
  9.3.4 數(shù)據(jù)報(bào)表可視化
第10章 結(jié)論與展望
附錄A IEEE RTS測(cè)試系統(tǒng)數(shù)據(jù)
 A.1 系統(tǒng)概況
 A.2 負(fù)荷模型
 A.3 發(fā)電系統(tǒng)
 A.4 輸電系統(tǒng)
 A.5 其他數(shù)據(jù)
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　6.2狀態(tài)空間分割算法 狀態(tài)枚舉法和蒙特卡洛模擬法在不同的應(yīng)用條件下各有優(yōu)劣。故障重?cái)?shù)截止法是最常用的狀態(tài)枚舉法。如果系統(tǒng)非?？煽?，例如元件故障概率較小或者系統(tǒng)負(fù)荷水平較低，那么枚舉法更加有效，但其計(jì)算量卻隨著故障重?cái)?shù)的增加和系統(tǒng)規(guī)模的增大而急劇增加。盡管一些故障篩選技術(shù)進(jìn)一步提高了計(jì)算效率，但枚舉選擇的系統(tǒng)狀態(tài)集合只是全狀態(tài)空間的一部分。由于未選擇的高重故障可能對(duì)可靠性指標(biāo)具有不可忽略的貢獻(xiàn)，因此計(jì)算出的可靠性指標(biāo)始終小于待求的實(shí)際期望值，是實(shí)際值的下界。狀態(tài)抽樣法是最常用的模擬法，如未特別指出，本書(shū)模擬法均指狀態(tài)抽樣法。如果系統(tǒng)可靠性較低，例如嚴(yán)重故障的概率相對(duì)較大，那么模擬法收斂速度較快，優(yōu)勢(shì)也更明顯。與枚舉法不同的是，模擬法在全狀態(tài)空間抽樣，計(jì)算出的指標(biāo)是實(shí)際期望值的估計(jì)值而并非下界值。在一定的精度要求下，模擬法的抽樣次數(shù)與系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜度無(wú)關(guān)，因此特別適用于大型電力系統(tǒng)的快速評(píng)估計(jì)算。然而，模擬法的計(jì)算時(shí)間隨著指標(biāo)誤差精度要求的提高而急劇增加，對(duì)于可靠性較高的系統(tǒng)尤其顯著。方差減小技術(shù)的應(yīng)用加速了模擬法的收斂，但由于方差減小技術(shù)的效果依賴于某些先驗(yàn)信息，某一方差減小技術(shù)可能只對(duì)特定的系統(tǒng)或者運(yùn)行方式有效，因此在可靠性評(píng)估中并未得到廣泛的應(yīng)用。從上面的分析可以看到，枚舉法在處理低重大概率狀態(tài)時(shí)非常有效，而模擬法在處理高重小概率故障和大規(guī)模系統(tǒng)時(shí)更有優(yōu)勢(shì)。據(jù)此，本節(jié)提出了基于狀態(tài)空間分割法（state space partitioning，SSP）的系統(tǒng)狀態(tài)選擇算法，能夠快速、精確地實(shí)現(xiàn)運(yùn)行可靠性評(píng)估。該算法將全狀態(tài)空間分割為兩個(gè)子空間，對(duì)其分別采用枚舉法和模擬法進(jìn)行狀態(tài)選擇，即低重大概率狀態(tài)采用枚舉法進(jìn)行篩選，而高重小概率嚴(yán)重狀態(tài)則采用模擬法進(jìn)行隨機(jī)抽樣。因此，SSP集成了枚舉法和模擬法的優(yōu)點(diǎn)，也同時(shí)避免了它們的缺點(diǎn)：與枚舉法相比較，SSP并未忽略高重故障的影響；與模擬法相比較，SSP避免了對(duì)低重故障的重復(fù)抽樣；與利用方差減小技術(shù)的模擬法相比，SSP并不需要復(fù)雜的技巧來(lái)進(jìn)行計(jì)算前的預(yù)處理。因此，SSP具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，無(wú)論目標(biāo)系統(tǒng)的規(guī)模及其可靠性水平，SSP中枚舉法和模擬法的混合度都可根據(jù)不同的情況靈活取值，以獲得較高的計(jì)算速度和精度。此外，由于SSP集成了模擬法，所以方差減小技術(shù)可進(jìn)一步應(yīng)用于SSP以加速小概率狀態(tài)的抽樣，提高算法收斂速度。6.2.1 基本思想 發(fā)輸電系統(tǒng)可靠性評(píng)估中，“狀態(tài)空間”定義為由元件狀態(tài)和負(fù)荷水平的不同組合形成的所有可能的系統(tǒng)狀態(tài)的集合，記為S。

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