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基于蒙特卡洛法的电力系统可靠性评估算法研究

张巍峰  
【摘要】:随着电力系统的规模越来越大,结构越来越复杂、自动化程度越来越高,其系统本身也面临着系统安全、可靠性方面的新挑战问题。如何实现复杂电网快速准确的可靠性评估一直是电力系统领域经久不衰的研究课题。论文首先介绍了电力系统可靠性评估的常用方法,非序贯蒙特卡洛模拟法未考虑系统中元件的时间状态序列,能大大降低仿真时间,在大电网可靠性评估中得到了广泛应用。但传统非序贯蒙特卡洛模拟法对小概率事件不敏感,致使该方法在高可靠性系统中抽样速度大大降低。在保持一定计算精度的条件下,非序贯蒙特卡洛模拟法的抽样效率与样本方差成反比。因此,本文主要研究方差减小技术,如重要抽样、拉丁超立方抽样、对偶变数抽样、交叉熵重要抽样等以提高非序贯蒙特卡洛模拟法的抽样效率。其次,将拉丁超立方抽样与重要抽样相结合,提出改进拉丁超立方抽样法的电力系统系统可靠性评估方法。该方法通过重要抽样改变元件的概率分布,采用迭代法构造元件的新概率分布函数,然后对新概率分布进行拉丁超立方抽样,有效地结合了拉丁超立方抽样法与重要抽样法的优点,有效降低了抽样方差,提高了抽样效率。再次,将对偶变数抽样与交叉熵重要抽样相结合,提出改进交叉熵重要抽样法的电力系统可靠性评估方法。该方法利用交叉熵重要抽样方法构造零方差概率密度函数的近似函数,然后利用对偶变数抽样法对该近似函数进行抽样。对偶变数抽样法一次可产生一对负相关的采样值,从而进一步提高了交叉熵重要抽样的仿真收敛速度。最后,应用本文提出的两种改进抽样算法分别对IEEE-RTS系统与变参数后的IEEE-RTS系统进行可靠性评估,并将可靠性评估结果与其他抽样算法比较,可靠性结果表明本文所提出的改进抽样法的可行性和有效性。通过在高可靠性系统的评估计算,验证了该改进抽样法不仅适用于一般可靠性电力系统的可靠性评估,且在可靠性越高的系统中,改进抽样法的优势越明显。


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